本文受訪 | 王麗麗?電子信息研究所 數(shù)智技術(shù)研究室副主任
近年來，我國人工智能（AI）技術(shù)發(fā)展日新月異，大模型已經(jīng)在重點工業(yè)領(lǐng)域完成規(guī)模化部署，與實體經(jīng)濟融合不斷加快，賦能效應(yīng)日益明顯。
“當前，人工智能不但是提升效率的輔助工具，而且是作為一種關(guān)鍵生產(chǎn)要素，深度融入研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、市場營銷等全價值鏈環(huán)節(jié)。正從消費互聯(lián)網(wǎng)的模式創(chuàng)新，全面轉(zhuǎn)向工業(yè)、農(nóng)業(yè)、能源等實體經(jīng)濟領(lǐng)域?！辟惖涎芯吭弘娮有畔⒀芯克鶖?shù)智技術(shù)研究室副主任王麗麗說。
產(chǎn)學研用協(xié)同創(chuàng)新
工信部發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，我國已累計培育400余家人工智能領(lǐng)域國家級專精特新 “小巨人”企業(yè)。
“我們聯(lián)合財政部設(shè)立600億元規(guī)模的國家人工智能基金，加快布局投資項目；印發(fā)《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標準化體系建設(shè)指南》，累計共制定了40余項行業(yè)關(guān)鍵標準和10余項國際標準，大力促進產(chǎn)融合作?！惫I(yè)和信息化部總工程師謝少鋒說。
在激烈的市場競爭中，企業(yè)最先察覺到行業(yè)痛點，創(chuàng)新需求也最為強烈。因此，構(gòu)建以企業(yè)為主導的產(chǎn)學研用創(chuàng)新體系，將加快人工智能與實體經(jīng)濟的深度融合。
在紡織行業(yè)，布品質(zhì)量檢測曾經(jīng)一度靠人工完成，不僅效率低，還存在漏檢誤檢等問題。為此，中電信人工智能科技有限公司與中國電信人工智能研究院聯(lián)合攻關(guān)，基于星辰視覺大模型研發(fā)出AI驗布機，將AI視覺算法應(yīng)用于織造、布行、印染、成衣等階段的面料質(zhì)檢環(huán)節(jié)，能夠精準檢測出布面的疵點、色差問題，較人工提效100%，布匹缺陷檢出率達90%。
人工智能在與實體經(jīng)濟融合的過程中也暴露出安全治理缺失、高端人才不足等行業(yè)難題。“在工業(yè)領(lǐng)域，安全永遠是第一位的。應(yīng)由權(quán)威機構(gòu)牽頭、聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界，共同制定針對工業(yè)AI系統(tǒng)的評測標準和認證流程，特別是在核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)加強標準引領(lǐng)?！蓖觖慃惤ㄗh，在人才培養(yǎng)上，鼓勵高校設(shè)立“人工智能+X”的交叉學科，推動產(chǎn)學研深度融合，讓AI人才直接到一線解決真實問題。
賦能傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型
“我國已形成了覆蓋基礎(chǔ)層、框架層、模型層、應(yīng)用層的完整產(chǎn)業(yè)體系。算力規(guī)模居全球前列，建成鋼鐵、煤炭等高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)集，培育出一批競爭力強的通用大模型和行業(yè)大模型?！敝x少鋒介紹，大模型在能源、電子、原材料、消費品等行業(yè)加快落地。
設(shè)備故障預測準確率達到90%以上，斷鏈響應(yīng)效率提升70%，單位能耗降低25%……山東浪潮智能生產(chǎn)技術(shù)有限公司依托自主研發(fā)的智產(chǎn)大模型，融合工業(yè)機理與人工智能技術(shù)，為山東榮信集團有限公司打造煤化工行業(yè)大模型，具有設(shè)備故障預測、供應(yīng)鏈優(yōu)化、碳排放管控等功能，助力企業(yè)降本增效。
浪潮集團副總裁張金龍認為，工業(yè)是大模型應(yīng)用的主戰(zhàn)場，要以數(shù)字化場景為抓手，以數(shù)字技術(shù)為支撐，加快工業(yè)大模型應(yīng)用，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)完成數(shù)字化改造。
在王麗麗看來，人工智能賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，一方面通過引入預測性分析，建立以狀態(tài)感知和風險預判為基礎(chǔ)的主動式管控體系，在設(shè)備預測性維護中，將突發(fā)的、隨機的設(shè)備故障轉(zhuǎn)變?yōu)榭深A知、可規(guī)劃的維護活動，提高生產(chǎn)確定性；另一方面，改變了傳統(tǒng)研發(fā)范式，這一環(huán)節(jié)曾高度依賴工程師的經(jīng)驗和知識積累，在AI助力下，設(shè)計效率、產(chǎn)品性能、迭代速度都大幅提升。
數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用
數(shù)據(jù)作為人工智能應(yīng)用的底座，為大模型提供關(guān)鍵支撐。
“人工智能發(fā)展離不開數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用?！眹覕?shù)據(jù)局局長劉烈宏介紹，2024年以來，國家數(shù)據(jù)局聯(lián)合14個部門深入實施“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃，數(shù)據(jù)要素正深入各行業(yè)、各領(lǐng)域，釋放出千姿百態(tài)的乘數(shù)效應(yīng)。
交通運輸行業(yè)具有海量數(shù)據(jù)資源和豐富應(yīng)用場景，是發(fā)揮數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應(yīng)、釋放數(shù)據(jù)要素價值的重點領(lǐng)域。據(jù)悉，交通運輸部正按照“1+N+X”的技術(shù)架構(gòu)，加快建設(shè)綜合交通運輸大模型，即建設(shè)1套通用大模型底座、N個行業(yè)垂域大模型、一批面向應(yīng)用的智能體。
“數(shù)據(jù)是支撐大模型建設(shè)，實現(xiàn)行業(yè)落地應(yīng)用的重要基礎(chǔ)。我們建成交通運輸數(shù)據(jù)共享交換系統(tǒng)，橫向連通國務(wù)院各個部門，縱向直達地方交通運輸主管部門，實時對接國家數(shù)據(jù)共享交換平臺，累計匯聚數(shù)據(jù)27億條，數(shù)據(jù)存儲容量達74TB，提供服務(wù)14億次，有力支撐了跨地域、跨層級、跨系統(tǒng)、跨部門業(yè)務(wù)協(xié)同?！苯煌ㄟ\輸部科技司司長徐文強告訴記者。
有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2024年，我國數(shù)據(jù)生產(chǎn)量同比增長20%，數(shù)據(jù)流通交易量同比增長超過30%。
“數(shù)據(jù)要素市場化配置改革和‘人工智能+’行動是同向發(fā)力、同頻共振的。我們將加快推動數(shù)據(jù)要素和人工智能產(chǎn)業(yè)賦能、終端應(yīng)用和場景培育相結(jié)合?！眲⒘液瓯硎?，當前，全國數(shù)據(jù)系統(tǒng)正在加快建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。未來，國家數(shù)據(jù)局將進一步構(gòu)建數(shù)據(jù)流通交易標準體系，細化流通交易規(guī)則，推動發(fā)布數(shù)據(jù)流通交易標準示范合同，降低數(shù)據(jù)流通交易制度性成本，提升數(shù)據(jù)流通交易效率，更好地助力“人工智能+”行動。（完）本文刊于7月8日《經(jīng)濟日報》
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