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强“根”重“用” 人工智能加速形成现实生产力

发布时间:2024-01-04 来源:互联网 点击:(3077) 【 字体:

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河北省柏乡县一家机器人制造科技型企业的员工在调试机器人产品。 新华社记者 牟宇 摄

  最新数据显示,我国人工智能核心产业规模不断增长,企业数量超过4400家。人工智能与制造业深度融合,有力推动实体经济数字化、智能化、绿色化转型,目前全国已建设近万家数字化车间和智能工厂。

  记者获悉,相关部门将通过科技创新重大项目,着力推动大模型算法、框架等基础性原创性技术突破,强化人工智能“根”技术研发,推进人工智能试点示范,拓展特色应用场景,加快“智改数转”,进一步推动人工智能形成现实生产力。

  拓展创新应用

  当前,人工智能产业步入创新活跃、应用拓展的发展机遇期。

  简单输入文字,几秒就能生成图画、创意、文本等。在2023年世界互联网大会乌镇峰会上,百度、科大讯飞等企业的AI大模型产品,通过自然对话方式理解和执行用户任务,吸引众多人士体验。

  “人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。深度学习作为人工智能的核心技术,具有很强的通用性,并具备标准化、自动化和模块化的工业大生产特征。而大模型的兴起,使得人工智能应用的深度和广度进一步拓展。人工智能已进入工业大生产阶段。”百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰说。

  商汤科技“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人吸引人们驻足体验。工作人员介绍,其高精度的视觉感知算法可实现棋子的精准定位,结合工业级机械臂技术能够以毫米级的操作精度进行取子、落子,让“元萝卜”像人一样“眼快、手准、出招稳”,手眼协同,给用户带来沉浸式对弈乐趣。

  此外,人工智能正被广泛应用在临床疾病诊断中,为医生提供临床辅助分诊建议,有助于大规模提升疾病筛查的检出率。作为获得2023年世界互联网大会领先科技奖的项目,“腾讯觅影数智医疗影像平台”已全面开放20多个医疗AI引擎助力科研创新,通过“云+AI”实现远程诊断、远程会诊、辅助诊断等多种数字影像应用。据介绍,根据临床试验,腾讯觅影的青光眼AI引擎能够降低漏诊率20%,降低误诊率2%。

  从线上到线下、从制造业到服务业,人工智能赋能千行百业,为经济社会高质量发展提供新动能。工信部数据显示,我国人工智能核心产业规模不断增长,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。

  布局产业赛道

  记者注意到,近段时间,从部委到地方正积极部署,夯实人工智能技术底座,壮大人工智能产业规模。

  工信部提出,将通过科技创新重大项目,着力推动大模型算法、框架等基础性原创性技术突破,提升智能芯片算力水平,释放数据价值,强化“根”技术研发;推动智能产品和装备发展;发挥大模型强认知、强交互、强生成的特点,促进高端装备、关键软件、智能终端升级迭代,提升重点产品和装备智能化水平。

  地方也持续出台相关举措。《湖北省推进人工智能产业发展三年行动方案(2023—2025年)》提出,力争到2025年全省人工智能产业规模超过1500亿元。在智能芯片、多模态大模型、自然语言处理、视听觉信息智能识别、自动驾驶等重点领域取得重大标志性成果100项以上。

  《福建省促进人工智能产业发展十条措施》提出布局提升算力基础、提供普惠算力服务、推动数据开放应用、加强关键技术攻关、支持企业做大做强等十条措施,抢抓发展机遇,布局人工智能产业。

  赛迪顾问人工智能产业研究中心分析师邹德宝对《经济参考报》记者表示,整体来看,我国在创新优化级、工程实现级的人工智能技术研发方面取得巨大成就,但在颠覆性理论突破与阶跃性模型创新方面还有所不足,在关键技术、芯片制造、架构设计、底层平台等方面还存在短板。相关部署将进一步调动资源,推进技术创新攻关,构建研发—产业—应用“快车道”,推动人工智能共性技术研发与产业化。

  赋能实体经济

  人工智能与制造业深度融合,有力推动实体经济数字化、智能化、绿色化转型。

  从产品设计、原材料管理,到产品加工、物流运输……越来越多的制造业企业将数字化智能化嵌入生产管理全链条。数据显示,目前全国已建设近万家数字化车间和智能工厂。

  根据《“十四五”智能制造发展规划》部署,到2025年,70%规模以上制造业企业基本实现数字化网络化,建成500个以上引领行业发展的智能制造示范工厂,智能制造装备和工业软件市场满足率分别超过70%和50%。

  工信部明确,下一步将推动重点行业智能化升级;加快制造业全流程智能化;深化人工智能技术在制造业全流程融合应用,大幅提升研发、中试、生产、服务、管理等环节智能化水平;推进人工智能试点示范,拓展特色应用场景,加快“智改数转”,形成现实生产力。

  对此,邹德宝建议,夯实自然语言处理、智能语音、机器视觉、生物特征识别和人机交互等关键领域技术基础,推动人工智能与新型工业化进一步融合创新,提高人工智能技术通用化水平,降低新型工业化生产准入门槛,加快推进人工智能先进技术对新型工业化的赋能应用。(记者 郭倩 实习生 杜益萌)


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