新技術釋放新機遇 人工智能產業化應用加速

人工智能發展中，有哪些新趨勢值得關注？其創新發展帶來什么新機遇？如何滿足多領域的智慧升級需要？在博鰲亞洲論壇2023年年會期間，業內人士就當下熱議的人工智能話題展開探討。

　　技術創新釋放行業新機遇

　　在業內人士看來，人工智能是數字技術創新最活躍的領域之一，以生成式AI（AIGC）、大規模預訓練模型、知識驅動AI為代表的新技術釋放著行業新機遇

　　ChatGPT是近期國內外市場高度關注的話題。中國工程院院士、清華大學智能產業研究院（AIR）院長張亞勤表示，AI將成為這個時代最重要的技術變革力量，ChatGTP提供了一種人工智能雛形，可以自我進化，自我學習并且跨越不同的領域。同時，它不僅僅是一個工具，也不是一個產品，而是逐步變成一個平臺，這個平臺上面可以有各種各樣的應用，包括插件應用。

　　小i集團董事局主席兼CEO袁輝在出席博鰲亞洲論壇表示，ChatGPT屬于認知智能板塊，每一次認知智能科技的發展，都直接推動整個人工智能，乃至世界技術的進步。

　　袁輝認為，ChatGPT只是人工智能發展歷史長河當中的一個階段，不是全部。但是ChatGPT會給各行各業帶來顛覆性推動，大模型技術、認知智能技術也會對各行各業的賦能、轉型、升級，包括對工種的重新選擇和淘汰。

　　談及ChatGPT等AI技術帶來的影響，騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生表示，一方面，AI將大大提升我們的工作效率，另一方面，AI對算力集群的訴求，也會加速云計算的發展。“大模型對大算力和高速網絡有高需求，同時AI的應用也要求以云為載體，實現即插即用。AI與云融合，對云的增長空間和發展模式都將產生重大影響。”

　　百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖認為，生成式AI已經形成全球性的“AI再造業務”趨勢，企業迎來“智能化躍遷”的歷史機遇。企業的生產經營效率和用戶體驗效果將會大幅提升。未來的工作模式，很可能是機器人執行人類的決定，重塑整個生產線。同時，生成式AI還將徹底改變人機交互方式，更加直接和高效。

　　應用廣度和深度持續擴展

　　技術不斷創新突破的同時，人工智能在持續賦能經濟社會發展，成為推動產業優化升級的新動能。

　　教育知識圖譜精準分析每個學生的學情，分別刻畫學生“能力畫像”，以最優化定制個人學習路徑；無人礦車讓卡車司機坐在舒適的辦公室內，面對屏幕就可以完成礦山無人卡車的駕駛……在供需兩側的共同推動下，人工智能產業化進程加快。

　　根據中國信通院發布的最新數據測算，2022年我國人工智能核心產業規模達到5080億元，同比增長18%。

　　“人工智能在教育、醫療、交通、零售、能源等多個領域已經有廣泛探索，其中在教育領域的應用和創新，不僅提高了教育質量和效率，更推動教育的結構性變革。”猿力科技集團黨委書記、戰略副總裁程群說，信息技術與教育教學深度融合，構建起高質量個性化學習體系。

　　袁輝認為，目前，人工智能已經在呼叫中心、建筑設計和智慧城市等一些能夠產生商業回報的行業中落地生根。接下來，農業、工業、醫療將是人工智能公司快速布局的行業。“未來十年是人工智能的黃金十年，千行百業都會產生顛覆性、突破性的變化。”

　　“從核心源頭技術，到消費、醫療、教育、城市、交通、工業等等各行各業，在這個過程中，關鍵是要結合技術的特點和各個應用方向，提前做好前后端貫穿的機制設計，規劃好技術路線，從而讓核心源頭技術創新更快更好地帶動全局規劃。”科大訊飛高級副總裁杜蘭說。

　　加大投入構建核心底層技術

　　不久前，科技部會同自然科學基金委近期啟動“人工智能驅動的科學研究”（AI for Science）專項部署工作。

　　科技部有關負責人表示，當前，“人工智能驅動的科學研究”已成為全球人工智能新前沿。我國在人工智能技術、科研數據和算力資源等方面有良好基礎，需要進一步加強系統布局和統籌指導，以促進人工智能與科學研究深度融合、推動資源開放匯聚、提升相關創新能力。

　　業內人士認為，發展人工智能更需要關注對技術基礎層的創新和投入。

　　中國工程院院士、清華大學教授吳建平認為，人工智能突飛猛進發展與兩個非常重要的因素有關。一方面是計算機計算能力大幅提高，摩爾定律下芯片價格降得非常快，性能上升也非常快，另一方面就是互聯網誕生使得大范圍計算被連接起來，催生了現在的大模型以及各種硬件。

　　“人工智能的發展，一定要靠頂層計算能力大幅度提高和網絡連接能力或連接效率大幅度提高的支持，否則離了這兩點都走不太遠。”吳建平說。

　　湯道生也認為，AI訓練的要求很高，不僅需要高計算能力的GPU，還需要高速網絡等。“其中涉及的包括芯片在內的各種底層技術毫無疑問是一個大廈的根基，必須要搭好。”

　　企業是科技創新的主體。袁輝說，人工智能包括感知、思考、運動三大環節，要想實現人工智能技術和應用的飛躍，還有許多重大的問題需要突破。科技企業應該具備工匠精神，重視對技術基礎層的創新，敢于在核心賽道上投入。

　　杜蘭也表示，下一步需推動數字經濟的公共技術能力研究，以及各類邊緣交叉學科的融合研究，鼓勵優勢企業以資金共投、成果共享的方式，開展協同攻關。