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        迎來應用元年,AI在多個行業大顯身手

        2024-07-16 14:58 來源:工人日報 次閱讀
         
        迎來應用元年,AI在多個行業大顯身手

          編者按:作為引領未來的戰略性技術,人工智能是新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力,是發展新質生產力的重要引擎。海量的應用場景、超大的市場規模,是我國發展人工智能的先天優勢。人工智能在制造、醫療、教育等領域的廣泛應用,為加快形成新質生產力提供了重要支撐。本組報道聚焦于此,探尋人工智能給千行百業帶來的變化。

          國產大模型“百花齊放”,在持續更新迭代中越來越智慧,生成圖文視頻、解析文檔、翻譯多國語言不在話下;人形機器人列隊展示,做家務、搬重物,干起活來駕輕就熟……在上海日前舉辦的2024世界人工智能大會上,各類人工智能前沿展品集中亮相,十分吸睛。

          當“炫酷”的技能進入生產生活場景,人工智能帶來了許多接地氣的應用。不僅推動打造“黑燈工廠”“無人農場”,也在醫藥、金融、教育、交通等行業垂直領域大顯身手,促進產業轉型升級。

          今年被稱為人工智能應用元年,人工智能的發展持續蓬勃向前。隨著技術的突破與應用場景的拓展,“AI+”將給各行業各領域注入發展驅動力,助力千行百業“加速跑”。

          市場規模超過14萬億元

          當前,在我國,眾多企業你追我趕,發力生成式人工智能研發應用,成果多點開花:百度文心一言為用戶提供對話問答、文本生成、協助創作等服務,累計用戶規模已達2億;阿里通義千問開放1000萬字的長文檔處理功能,分析財報、讀科研論文、解讀法律條文等耗時工作可以立即完成;清華大學聯合生數科技發布的大模型Vidu可一鍵生成視頻,光影真實、細節生動……

          “一端是大數據和大型語料,中間是生成式人工智能,另一端是產品或服務。”華東師范大學經濟與管理學院教授殷德生表示,基于更大規模、更高量級的參數,以及多模態和更加智能的通用大模型,應用擁有行業大數據并具備場景的行業大模型,使用人工智能形成“機器替代人”的顯著優勢,是生成式人工智能應用形成新質生產力的基本路徑。

          人工智能的快速發展帶來了巨大的經濟效益和市場潛力。根據工信部賽迪研究院數據,2023年,我國人工智能核心產業規模達5784億元,增速13.9%;生成式人工智能的企業采用率已達15%,市場規模約為14.4萬億元。

          促進產業升級和新產業形成

          代替工人從事焊接等風險性工作,精準又安全;利用算法進行貨物分揀,定位迅速并選擇最優路徑到達;設計服飾、裝修,具有創造性的同時,又不失實用性;縮短藥物研發的周期,讓更多創新藥加速問世……在工業生產中,人工智能正在各個領域加速應用。

          “作為一種泛在性技術,人工智能可以賦能千行百業。”清華大學戰略與安全研究中心特約專家朱榮生對記者表示,我國擁有全球門類最齊全、體系最完整的工業體系,有大市場、多場景的優勢,這為人工智能應用提供了廣闊空間,人工智能也成為促進傳統產業改造升級和新產業形成的有力動能。

          近年來,人工智能持續助力推進傳統產業改造升級。

          工信部公布的數據顯示,我國目前已經培育了421家國家級智能制造示范工廠,萬余家省級數字化車間和智能工廠,人工智能企業數量超過4500家。經過人工智能改造的工廠研發周期縮短了約20.7%、生產效率提升了約34.8%。

          由人工智能帶來的全新產業也已嶄露頭角。由偉景智能研發的人形機器人,配備專業視覺系統,用于農業采摘,不受天氣、照明等自然因素的影響,助力優化農業生產。在智能化道路上加速狂奔的人形機器人,成為未來人工智能發展的新熱點,也是未來產業的一大新賽道。

          曾經的科幻場景變為現實

          在賦能新型工業化的同時,人工智能的加持也讓人們的生活發生了全方位的變化。從一鍵提取關鍵信息、協助文本創作的智慧辦公,到全屋聯動、極大提升生活幸福感的智能家居;從一站式影像分析、輔助醫療診斷,到提供個性化教學方案、智能輔導;從無人駕駛到智慧停車、智能交通管理……當曾經的科幻場景成為如今的日常體驗,更加廣泛而深刻的市場需求將進一步推動生產領域的變革。

          人工智能引領生產領域變革,離不開科技支撐。《中國新一代人工智能科技產業發展報告2024》顯示,我國立足自主創新,已構建起包括智能芯片、大模型、基礎架構和操作系統、工具鏈、深度學習平臺和應用技術在內的人工智能技術體系、產業創新生態和企業聯盟。

          加快培育以人工智能為重要引擎的新質生產力,業內普遍認為,應從人工智能三大核心要素,即算力、算法、數據三方面發力。“隨著模型規模的增大,對計算資源的需求也在增加,要加大算力基礎設施建設,研發算力芯片,對更高效的算法進行技術攻堅。同時,探索更安全的數據共享機制,加強數據治理,充分挖掘數據價值。”深度科技研究院院長張孝榮說。

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