新技术释放新机遇 人工智能产业化应用加速

　　人工智能发展中，有哪些新趋势值得关注？其创新发展带来什么新机遇？如何满足多领域的智慧升级需要？在博鳌亚洲论坛2023年年会期间，业内人士就当下热议的人工智能话题展开探讨。

　　技术创新释放行业新机遇

　　在业内人士看来，人工智能是数字技术创新最活跃的领域之一，以生成式AI（AIGC）、大规模预训练模型、知识驱动AI为代表的新技术释放着行业新机遇

　　ChatGPT是近期国内外市场高度关注的话题。中国工程院院士、清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤表示，AI将成为这个时代最重要的技术变革力量，ChatGTP提供了一种人工智能雏形，可以自我进化，自我学习并且跨越不同的领域。同时，它不仅仅是一个工具，也不是一个产品，而是逐步变成一个平台，这个平台上面可以有各种各样的应用，包括插件应用。

　　小i集团董事局主席兼CEO袁辉在出席博鳌亚洲论坛表示，ChatGPT属于认知智能板块，每一次认知智能科技的发展，都直接推动整个人工智能，乃至世界技术的进步。

　　袁辉认为，ChatGPT只是人工智能发展历史长河当中的一个阶段，不是全部。但是ChatGPT会给各行各业带来颠覆性推动，大模型技术、认知智能技术也会对各行各业的赋能、转型、升级，包括对工种的重新选择和淘汰。

　　谈及ChatGPT等AI技术带来的影响，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，一方面，AI将大大提升我们的工作效率，另一方面，AI对算力集群的诉求，也会加速云计算的发展。“大模型对大算力和高速网络有高需求，同时AI的应用也要求以云为载体，实现即插即用。AI与云融合，对云的增长空间和发展模式都将产生重大影响。”

　　百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖认为，生成式AI已经形成全球性的“AI再造业务”趋势，企业迎来“智能化跃迁”的历史机遇。企业的生产经营效率和用户体验效果将会大幅提升。未来的工作模式，很可能是机器人执行人类的决定，重塑整个生产线。同时，生成式AI还将彻底改变人机交互方式，更加直接和高效。

　　应用广度和深度持续扩展

　　技术不断创新突破的同时，人工智能在持续赋能经济社会发展，成为推动产业优化升级的新动能。

　　教育知识图谱精准分析每个学生的学情，分别刻画学生“能力画像”，以最优化定制个人学习路径；无人矿车让卡车司机坐在舒适的办公室内，面对屏幕就可以完成矿山无人卡车的驾驶……在供需两侧的共同推动下，人工智能产业化进程加快。

　　根据中国信通院发布的最新数据测算，2022年我国人工智能核心产业规模达到5080亿元，同比增长18%。

　　“人工智能在教育、医疗、交通、零售、能源等多个领域已经有广泛探索，其中在教育领域的应用和创新，不仅提高了教育质量和效率，更推动教育的结构性变革。”猿力科技集团党委书记、战略副总裁程群说，信息技术与教育教学深度融合，构建起高质量个性化学习体系。

　　袁辉认为，目前，人工智能已经在呼叫中心、建筑设计和智慧城市等一些能够产生商业回报的行业中落地生根。接下来，农业、工业、医疗将是人工智能公司快速布局的行业。“未来十年是人工智能的黄金十年，千行百业都会产生颠覆性、突破性的变化。”

　　“从核心源头技术，到消费、医疗、教育、城市、交通、工业等等各行各业，在这个过程中，关键是要结合技术的特点和各个应用方向，提前做好前后端贯穿的机制设计，规划好技术路线，从而让核心源头技术创新更快更好地带动全局规划。”科大讯飞高级副总裁杜兰说。

　　加大投入构建核心底层技术

　　不久前，科技部会同自然科学基金委近期启动“人工智能驱动的科学研究”（AI for Science）专项部署工作。

　　科技部有关负责人表示，当前，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿。我国在人工智能技术、科研数据和算力资源等方面有良好基础，需要进一步加强系统布局和统筹指导，以促进人工智能与科学研究深度融合、推动资源开放汇聚、提升相关创新能力。

　　业内人士认为，发展人工智能更需要关注对技术基础层的创新和投入。

　　中国工程院院士、清华大学教授吴建平认为，人工智能突飞猛进发展与两个非常重要的因素有关。一方面是计算机计算能力大幅提高，摩尔定律下芯片价格降得非常快，性能上升也非常快，另一方面就是互联网诞生使得大范围计算被连接起来，催生了现在的大模型以及各种硬件。

　　“人工智能的发展，一定要靠顶层计算能力大幅度提高和网络连接能力或连接效率大幅度提高的支持，否则离了这两点都走不太远。”吴建平说。

　　汤道生也认为，AI训练的要求很高，不仅需要高计算能力的GPU，还需要高速网络等。“其中涉及的包括芯片在内的各种底层技术毫无疑问是一个大厦的根基，必须要搭好。”

　　企业是科技创新的主体。袁辉说，人工智能包括感知、思考、运动三大环节，要想实现人工智能技术和应用的飞跃，还有许多重大的问题需要突破。科技企业应该具备工匠精神，重视对技术基础层的创新，敢于在核心赛道上投入。

　　杜兰也表示，下一步需推动数字经济的公共技术能力研究，以及各类边缘交叉学科的融合研究，鼓励优势企业以资金共投、成果共享的方式，开展协同攻关。（郭倩）