隨著“人工智能＋”政策的全面鋪開，中國正迎來智能化高質(zhì)量發(fā)展的嶄新時代。數(shù)字基礎設施的迅猛發(fā)展、應用場景的廣泛涌現(xiàn)，以及研究基礎的不斷夯實，共同構(gòu)筑了一個數(shù)字中國的夢想。如何在這個風口浪尖上，通過長線投資、頂層設計、跨行業(yè)跨區(qū)域調(diào)動資源等手段，突破技術難題，培育新興產(chǎn)業(yè)，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，正成為我們國家所面臨的重要課題。
一、我國人工智能發(fā)展的友好環(huán)境
從“互聯(lián)網(wǎng)＋”到“5G＋”再到“人工智能＋”，數(shù)字技術在經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展過程中展現(xiàn)出強大的賦能實力。今年兩會將“人工智能+”行動首次寫入政府工作報告，并提出要深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應用，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。另一方面，報告中也提出，要深入推進數(shù)字經(jīng)濟創(chuàng)新發(fā)展，制定支持數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展政策，積極推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，促進數(shù)字技術和實體經(jīng)濟深度融合。適度超前建設數(shù)字基礎設施，加快形成全國一體化算力體系。這為人工智能對產(chǎn)業(yè)的賦能奠定了良好的制度基礎。
隨著5G、云計算、人工智能、量子信息等為代表的科技革命蓬勃發(fā)展，中國正在構(gòu)建更為高效、更為先進的新型數(shù)字化信息基礎設施。云和網(wǎng)作為支撐互聯(lián)網(wǎng)穩(wěn)步發(fā)展的兩項重要基礎設施，其連接越來越緊密，并且朝著智能化方向發(fā)展和演進。在云網(wǎng)一體方面，中國建成梯次化云計算基礎設施，研發(fā)和部署云網(wǎng)運營系統(tǒng)，實現(xiàn)不同設備、不同廠商、跨層級、跨區(qū)域的網(wǎng)絡和云計算資源統(tǒng)一管理。在云智一體方面，各大通信企業(yè)研發(fā)服務于大模型的全棧智算服務體系，打造滿足多個大模型同時訓練的公共智算中心。在天地一體方面，企業(yè)對6G研發(fā)加大，加快推進“天星+地網(wǎng)+樞紐港”的能力布局。
我國對人工智能的研究更加側(cè)重于技術的應用、優(yōu)化和市場化，強調(diào)技術到產(chǎn)品的快速轉(zhuǎn)化和在大規(guī)模場景中的應用。經(jīng)過多年的持續(xù)積累，我國已取得了令人矚目的成就。例如，我國人工智能國際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權量居世界第二，部分領域核心關鍵技術實現(xiàn)重要突破，語音識別、計算機視覺技術世界領先等。人工智能技術的應用領域廣泛、應用場景多樣，數(shù)字基礎設施完善程度遠超其它國家；當前我國已成為全球最大網(wǎng)絡零售市場和最大移動支付交易市場，人工智能應用范圍及使用強度世界領先。同時，我國也是世界人工智能應用與數(shù)據(jù)生產(chǎn)、流通第一大國，各類型數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、應用、流通更是遠超世界其它國家，從而形成了我國在世界人工智能領域較為突出的比較競爭優(yōu)勢。
隨著人工智能技術的不斷融入，工業(yè)領域正在經(jīng)歷一場深度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型變革。工業(yè)智能是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要方向。人工智能的核心技術包括機器學習/深度學習、計算機視覺、自然語言處理、知識圖譜和語音技術等。這些技術正在被廣泛應用于工業(yè)領域，為工業(yè)應用提供系統(tǒng)化的解決方案。首先，它可以提高生產(chǎn)效率，減少生產(chǎn)成本。其次，它可以改善質(zhì)量穩(wěn)定性，提高產(chǎn)品質(zhì)量。此外，人工智能技術還可以降低能耗成本，提升設備穩(wěn)定性，提高危險工業(yè)場景的安全性等。在制造業(yè)中人工智能的應用價值也日益凸顯，廣泛應用于研發(fā)設計、生產(chǎn)過程管控、經(jīng)營管理優(yōu)化以及產(chǎn)品與服務環(huán)節(jié)。比如，在研發(fā)設計與規(guī)劃階段，很多藥企使用人工智能輔助設計藥物分子，并在新材料企業(yè)也獲得了廣泛的應用。在機械產(chǎn)品設計或裝備設計中，以前大部分都是工程師人工開展的正向設計，現(xiàn)在可以通過交互式的方式提出需求，通過人工智能以創(chuàng)成式方式設計出所需要的結(jié)構(gòu)或產(chǎn)品形態(tài)。與此同時，在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)沉淀了一批成熟的人工智能應用，如基于機器視覺的產(chǎn)品質(zhì)檢技術，已經(jīng)在工廠中廣泛應用。在企業(yè)經(jīng)營管理過程中，智能營銷、供應鏈管理、倉儲管理等智能化應用也得到了應用推廣。在制造業(yè)領域中，最大的應用場景是在產(chǎn)品服務環(huán)節(jié)。隨著產(chǎn)品越來越智能化，企業(yè)需要關注如何與客戶和產(chǎn)品建立連接，以挖掘更深層次的數(shù)據(jù)價值。以電梯為例，制造和安裝過程很快，但服務周期長達20年甚至更長。通過數(shù)字化和智能化技術和手段，企業(yè)可以在長服務周期內(nèi)獲取更多價值。
二、人工智能＋空間廣闊
農(nóng)業(yè)人工智能是多種信息技術的集成及其在農(nóng)業(yè)領域的交叉應用，其技術范疇涵蓋了智能感知、智能裝備、專家系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)等。例如。作為農(nóng)業(yè)人工智能基礎的智能傳感技術。智能傳感技術在物聯(lián)網(wǎng)的宏觀調(diào)控下，能根據(jù)目前農(nóng)產(chǎn)品種植的特點，對不同作物的環(huán)境需求做出相應的感知，通過對其進行智能監(jiān)測，可實現(xiàn)土壤探測、產(chǎn)量預測、病蟲害防護、植株成像、果實瑕疵檢測、豬臉識別等功能。
人工智能還在現(xiàn)代服務業(yè)方面有著巨大的使用潛力。在金融領域，AI通過機器學習和自然語言處理等技術，能夠?qū)Υ罅康慕鹑跀?shù)據(jù)進行分析和挖掘，提供智能的風險管理和投資建議。例如，AI系統(tǒng)可以通過分析客戶的信用歷史和交易數(shù)據(jù)，進行信貸審批，提高審批的效率和精確度。此外，AI+還能通過區(qū)塊鏈技術和數(shù)字貨幣，為金融領域帶來更多的創(chuàng)新和變革，如去中心化的金融服務，更安全的交易方式等。在智慧醫(yī)療方面，AI賦能的診后患者服務模式已在醫(yī)院取得成功試點，在不額外增加醫(yī)護人員的前提下，可實現(xiàn)對全部出院患者的個性化跟蹤與服務，有效保障規(guī)范化診療，大幅防止患者出院后不良事件的發(fā)生。在職業(yè)教育領域，AI的賦能將為職業(yè)教育的各個環(huán)節(jié)帶來效率的大幅提升，還會涉及學習及教育模式的升級變革。在公共服務領域，應用大模型和生成式AI提供了多渠道、高效率的咨詢服務，涉及智能客服、自動化辦事流程、數(shù)據(jù)分析輔助決策等。而在零售、旅游、文化等行業(yè)，智能導購、個性化推薦、虛擬旅游導覽等各類AI產(chǎn)品的應用能夠明顯提升客戶互動體驗。
政府治理方面，新一代人工智能將重塑政民互動模式，提升政民互動體驗；優(yōu)化數(shù)字政務服務體系，支撐公共決策科學精準，輔助政府治理與決策，是更為智能有效的國家治理工具。首先，承載著強大語言理解和生成能力的新一代人工智能將會對現(xiàn)有人機交互模式帶來全方位的深層次沖擊，重構(gòu)政府與民眾之間的互動過程，從而帶來政民互動體驗的實質(zhì)性改善。例如，可以利用大語言模型等技術開發(fā)智能聊天機器人，讓政府和民眾之間的溝通交流更加順暢。其次，新一代人工智能有望借助海量數(shù)據(jù)和萬物互聯(lián)的嵌入平臺、操作系統(tǒng)或基礎設施，對現(xiàn)有在線政務服務和自動化的公共事務處理體系進行全面、變革性的優(yōu)化，實現(xiàn)各項服務之間的互聯(lián)互通，并開發(fā)公共服務響應系統(tǒng)，實現(xiàn)治理工具的智能化。再次，新一代人工智能通過海量數(shù)據(jù)的匯聚和決策算法的優(yōu)化，利用模型模擬和預測支持公共決策和管理工作，處理現(xiàn)實生活中的復雜巨系統(tǒng)問題，推動公共決策智能化、科學化、精準化，成為決策者的數(shù)字助手。
人工智能在綠色產(chǎn)業(yè)中也有很多應用場景。電力部門可以借助智能電網(wǎng)，通過先進的信息技術、通信技術和自動化技術，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的實時監(jiān)控、優(yōu)化調(diào)度、故障診斷和快速恢復等功能。當前，國家電網(wǎng)公司已經(jīng)開始建設智能電網(wǎng)項目，利用AI技術提高電力系統(tǒng)的運行效率和可靠性。例如，通過對大量數(shù)據(jù)的實時分析，智能電網(wǎng)可以實現(xiàn)對光伏、風能等可再生能源的優(yōu)化調(diào)度，提高其發(fā)電效率。此外，AI還可以對工業(yè)污染進行監(jiān)測與治理。工業(yè)生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生大量的廢水、廢氣和固體廢物，對環(huán)境造成嚴重污染。AI技術可以幫助企業(yè)實時監(jiān)測污染物排放情況，并通過大數(shù)據(jù)分析預測未來的污染趨勢。
三、以智提質(zhì)，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展展望
（一）多措并舉：破解人工智能治理困境
AI大模型的發(fā)展提升了世界對算力的需求，而算力的需求也暴露出我國AI大模型的芯片短缺問題，亟需“破局”。首先，中國與國際領先AI芯片差距較大。以英偉達最新發(fā)布的H200 GPU為例，性能已經(jīng)達到其A100 GPU近5倍。而我國AI芯片的大模型集群訓練性能，大多數(shù)不到其性能的50%，這也意味著，我國AI芯片在大模型訓練性能方面，與國際領先水平約是3年的代際差距。此外，在當前時代背景下，我國AI芯片產(chǎn)能受阻、向高端芯片進階關鍵技術受限等，也在一定程度上制約了AI芯片的發(fā)展。而為了解決中國芯片技術的“卡脖子現(xiàn)象”，研發(fā)機構(gòu)需要在可編程性和性能功耗這兩個矛盾因素間找到平衡；構(gòu)建公共的AI芯片開放軟件生態(tài)，使得成果開源開放，高效支撐大模型訓練。而應對算力不足的情況，必須要從三大基石上發(fā)力，即算料、算力、算法。在算料方面，需要打破數(shù)據(jù)壁壘，建立開放共享的多模態(tài)數(shù)據(jù)標準和大數(shù)據(jù)中心，構(gòu)建合理高效的知識圖譜；算力方面，需要構(gòu)建統(tǒng)一的算力調(diào)度平臺，避免政府和企業(yè)無序投入；算法方面，需要加強基礎研究，培養(yǎng)更多富有創(chuàng)新精神的高素質(zhì)人才，發(fā)揮新型舉國體制作用，開展關鍵技術集中科研攻關。
（二）頂層設計：構(gòu)建數(shù)字中國新體制
政府應當加強法律法規(guī)、標準體系、倫理規(guī)范等方面的制定，以確保人工智能的發(fā)展是有序、可控的。頂層設計要圍繞著數(shù)據(jù)安全、隱私保護、人工智能倫理等方面進行規(guī)劃，形成科技創(chuàng)新和法治建設相輔相成的格局。這將為我國人工智能行業(yè)提供清晰的發(fā)展方向，確保其健康、可持續(xù)發(fā)展。以新能源產(chǎn)業(yè)為例，能源是關乎國家經(jīng)濟發(fā)展的全局性、戰(zhàn)略性問題。這需要國家層面制定頂層規(guī)劃，統(tǒng)籌兼顧經(jīng)濟增長、能源安全和碳達峰碳中和目標。中央到地方完善的政策體系是推動新能源發(fā)展的關鍵，持續(xù)穩(wěn)定的資金支持才能引導能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，將國民經(jīng)濟體系對煤炭、石油等傳統(tǒng)能源的依賴轉(zhuǎn)換到新能源上來。
（三）長線投資：智能引領國家經(jīng)濟新常態(tài)
長線投資是推動中國人工智能發(fā)展的關鍵策略之一。未來，政府需要持續(xù)加大對人工智能的資金支持，設立專項資金，推動相關產(chǎn)業(yè)鏈的不斷升級。這不僅包括對基礎研究和技術創(chuàng)新的支持，還需要鼓勵創(chuàng)新型企業(yè)，為其提供更加寬松的融資環(huán)境。當下來看，盡管人工智能在文字圖像處理、人機交互等多個領域已經(jīng)有了較為成熟的應用，但整體滲透率仍處于相對低值，特別是在AIGC、自動駕駛等一些重要的細分領域中，人工智能還仍處于發(fā)展初期，且面臨著一定的技術挑戰(zhàn)。因此，后續(xù)來看，“人工智能+”在各個領域是否能進入大規(guī)模的商用，是否能有現(xiàn)象級的應用或產(chǎn)品進入消費級市場，將是推動本輪人工智能主題性行情成為長期投資主線的關鍵所在。
（四）協(xié)同創(chuàng)新：智能未來聯(lián)動發(fā)展
未來，人工智能發(fā)展不僅僅需要單一行業(yè)的支持，更需要各個領域的協(xié)同創(chuàng)新。政府可以通過搭建聯(lián)合研究基地、推動產(chǎn)學研用一體化的機制，促進不同領域間的資源調(diào)動和協(xié)同創(chuàng)新。跨行業(yè)跨區(qū)域的聯(lián)動將打破原有的創(chuàng)新壁壘，形成更加靈活、高效的創(chuàng)新生態(tài)。這有助于人工智能在醫(yī)療、教育、金融等多個領域的深度應用，推動相關產(chǎn)業(yè)鏈的全面發(fā)展。
（五）培養(yǎng)人才：構(gòu)建智能時代的智力支持
多場景應用離不開多學科研究。開展人工智能應用研究時，構(gòu)造的往往是一個典型的復雜巨系統(tǒng)，需要多學科交叉融合。要深化數(shù)學與人工智能交叉應用研究，如智能感知和自主決策一體化等，著力解決具體行業(yè)領域應用的堵點卡點。
