以智提质 “人工智能+”助力数字经济破浪前行

发布日期 : 2024-03-11

人工智能(AI)如一夜春风,吹暖了各行各业。2月份以来Sora的横空出世,再度将AI的热度推高。当下,AI应用百花齐放,AI工具百舸争流,AI生态千帆竞发;AI技术在类脑智能、元宇宙等相关领域风起云涌,也带动了大模型、智能芯片等产业链关键环节的加速突破。人工智能产业应用正加快从“+AI”向“AI+”转变。

今年全国两会期间,人工智能成为最热话题之一。“人工智能+”首次被写入政府工作报告。今年政府工作报告提出,深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群。报告还提出,适度超前建设数字基础设施,加快形成全国一体化算力体系。

顶层设计的加强、以人工智能为引擎的新质生产力发展换挡提速,均意味着AI与实体经济步入全面融合的新阶段。 

在算力网络基石有待夯实、落地路径尚不明确等多重挑战下,如何让AI发挥推进新质生产力加快形成的引擎作用、为数字经济高质量发展筑牢底座、真正链接起各行各业成为“智改数转”的关键,助推数字经济产业发展走深走实,是各行业共同面临的命题。

发挥引擎作用

“人工智能+”的推进,成为我国新质生产力加快发展的关键一步。

 今年政府工作报告中首次提出“人工智能+”。北京市政协经济委员会副主任、振兴国际智库理事长李志起表示,这意味着人工智能将更广泛地应用于各个领域,并与传统行业深度融合,创造新的价值和可能性。

面对全球人工智能创新热潮,近年来,我国部署人工智能,政策落地及时精准,各地紧抓发展机遇,不断激发新动能新优势,取得显著成效。工信部数据显示,我国人工智能产业蓬勃发展,核心产业规模已达到5000亿元,企业数量超过4400家,智能芯片、开发框架、通用大模型等创新成果不断涌现。生命科学、智慧物流、视觉工业……人工智能应用正向纵深演进。此外,东方财富Choice数据显示,截至3月8日,人工智能概念上市公司已达522家。 

融合应用中,目前在我国已经建成的2500多个数字化车间和智能工厂中,经过AI改造的工厂研发周期缩短了约20.7%、生产效率提升了约34.8%。在无数自动化车间、黑灯工厂,流水线上机械臂挥舞翻转,智慧运输机器人自动忙碌穿梭……

这一组组数据、一幅幅充满活力的“数智化”场景均体现了以人工智能为代表的先进科技已经成为产业升级和生产力提升的内驱力,也是推动我国经济高质量发展的重要力量。  全国政协委员、天娱数科副总经理贺晗对《证券日报》记者表示,数字经济最终拼的是智能,不然就会大而不强、快而不优。其中,人工智能成为数字经济和新质生产力发展的重要引擎。训练打造垂直领域大模型,用低成本的数据流量供应,可以因地制宜发展新质生产力,培育新个体经济等新业态,从而吸纳就业、孵化创业。 

全国政协委员、上海市经济信息化委主任张英在接受记者采访时建议,我国应以发展人工智能为抓手,建设大模型等自主可控开源生态,发展低空经济等新质生产力代表及新动能方向。  

筑牢“AI+”根基

人工智能是驱动新质生产力的重要引擎,而数据资源、计算能力、算法模型等则是人工智能的基础底座。在其支撑下,人工智能才能赋能数字化产业集群,形成重要的国际竞争力。夯实底座是推动“人工智能+”落地的基石。

从全国人大代表和全国政协委员围绕“人工智能+”的建言献策来看,集中AI芯片研制、攻克算力瓶颈、增加人才储备等话题被频频提及。 

当前,人工智能赛道竞争激烈,多地均在布局人工智能产业及大模型新赛道,提出建设算法城市、强化赋能应用、打造全国算力成本洼地和模型输出地等。同时,高校、研究机构和企业也在联合加快研发,推动技术应用的转化。

然而,与大模型研究的国际先进水平相比,我国在技术研究、数据构建等方面仍存差距,大模型同质化现象普遍存在。同时“AI+算力”产业发展不均衡,用于支撑研究的算力短缺,人工智能算法人才出现缺口。

从基础研究领域来看,加强数据资源的整合和利用,提高数据的质量和价值至关重要。同时,行业需在关键环节掌握主动权,加强算法模型的研发和应用,提高我国人工智能技术的创新水平。 

“通用人工智能是全球科技竞争的焦点,Sora等都是基于大模型底座能力平台所延伸出来的特定领域的实践。随着‘人工智能+’落地,我国将从算力、数据、模型训练等方面加速追赶步伐。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在接受《证券日报》记者采访时表示。 

他建议,围绕算力、大模型加速形成自主可控的产业形态、开展开源社区建设,支持行业大模型对汽车、家电、服务机器人等行业领域的应用,以“人工智能+”推动我国自主可控的大模型产业生态蓬勃发展。

计算能力的不断提升,是我国参与全球人工智能领域竞争的底气。全国政协委员、京东集团技术委员会主席曹鹏对《证券日报》记者表示,以人工智能等为代表的先进计算技术是形成新的生产力形态的新要素。他建议,以国产化算力底座推动新质生产力发展。“国产化建设不仅要实现真替真用,还应积极构建并发挥新质生产力价值,推进产业生态的突破及完善。” 

面对算力不均、算网调度平台缺乏等难题,加快形成全国一体化算力势在必行,也是我国人工智能产业整体实力提升的保障。全国政协委员、上海应用技术大学校长汪小帆建议,统筹推动产业资源布局和转移,优化“算力券”申请条件和使用方式,让初创企业也可以用得上、用得起、用得好。

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