中国“人工智能+”主攻方向是智能制造

今年政府工作报告提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。“人工智能+”行动是被首次提出。工业和信息化部近期表示，今年将开展“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能赋能新型工业化。

我国为何要开展“人工智能+”行动？“人工智能+”，“+”什么？怎么“+”？近日，云端会客厅邀请北京大学武汉人工智能研究院副院长、北京大学智能学院教授马修军，中国信通院教授级高级工程师、武汉市数字经济发展研究院副院长谭敏和深圳市数字经济产业促进会产业部部长王嘉，围绕上述话题展开探讨。

专家们认为，人工智能已是大国竞争胜负手，也是发展新质生产力的重要引擎。丰富的应用场景和数据资源是我国发展人工智能最大的优势。目前，我国人工智能正与工业制造进行深度融合，智能制造是需要主攻的方向。

北京大学武汉人工智能研究院副院长、北京大学智能学院教授马修军：

大模型虽表现出一定的泛化性，但它究竟是不是拥抱产业的通用人工智能平台，换句话说，未来所有产业是否都需要大模型，无论是在我国还是其他国家，还有待观察和探索。

我国为何要开展“人工智能+”行动？

人工智能是大国竞争胜负手

是新质生产力的代表

长江日报： 从当前国际国内形势来看，各国发展人工智能产业为什么已时不我待？我国为何要开展“人工智能+”行动？

马修军： 从外部环境来说，我国正面临大国竞争关键节点。某种意义上说，人工智能和集成电路是大国竞争的胜负手。从内生需求来说，我国要发展新质生产力，人工智能是赋能各行各业的重要引擎，也是高质量发展的重要手段。

谭敏： 文生视频大模型的出现不是偶然，是算力、模型、应用数据等多种综合能力孕育下的产物，是创新的体现，更是国力的体现。

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性强的“头雁”效应。加快人工智能全面赋能新型工业化，对我国发展新质生产力起到决定性作用。人工智能赋能生产要素向多元化、融合化和复杂化方向发展，以生成式人工智能为代表的数字化产业正爆发式增长，越来越多面向应用场景的行业大模型不断涌现，表现出产业价值创造的“乘数倍增效应”。人工智能技术作为新质生产力的代表，极大地促进生产力发展，进而对经济发展、科技创新、国际格局等产生深远的影响，由此带来的改变，将影响到我们每一个人。

中国信通院教授级高级工程师、武汉市数字经济发展研究院副院长谭敏：

AI画画、复活逝者等并不是人工智能最前沿的技术，而是让大众更好了解人工智能的场景或工具。人工智能最前沿的技术载体，我首先想到的是人形机器人。

“人工智能+”，“+”的是什么？

它要像水和电一样

渗透到工作和生活的每个角落

长江日报： “人工智能+”，“+”的是什么？

谭敏： “人工智能+”就是人工智能技术将作为最基础的能力融入各行各业和人们的日常生活之中，成为一种新质生产力，驱动人类社会的快速发展。“人工智能+”类似于“互联网+”，它要像水和电一样，渗透到工作和生活的每个角落。

未来产业是颠覆性的，需要颠覆性的技术去驱动。我国为达到2035年基本实现新型工业化的目标，需要充分发挥“人工智能+”的新引擎作用。在自主能力方面，一方面是要有核心的智能芯片，包括推理芯片、训练芯片等等，目前国内厂家如华为、寒武纪等等都在为之努力；另一方面需要有大模型的支撑，目前国内有类似ChatGLM这样在世界范围内都具有竞争力的模型。国内推动“人工智能+”行动应是协作而不是竞争。人工智能需消耗的资源太大，这只能是大国之间的竞争，城市之间只能协作。

王嘉： “人工智能+”，就是人工智能所具有的提效、降本等综合能力，要与社会中的千行百业高效深度融合，让原有行业的效率上升、成本下降，实现快速发展和迭代。总之，就是使存量产业发展得更快、更好、更低成本，从而带动形成增量产业。

深圳市数字经济产业促进会产业部部长王嘉：

在“人工智能+”行动中，要从全国一盘棋的产业布局出发，各地应根据自身的产业特色、科技优势，进行人工智能差异化产业定位。

我国推进“人工智能+”积累哪些优势？

场景和数据是最大优势

智能制造是主攻方向

长江日报： 当前，全球人工智能技术处在什么发展阶段？我国人工智能技术发展现状如何？在这一背景下，我国推进“人工智能+”行动已积累哪些优势？

马修军： 目前，大模型作为人工智能的操作系统，其产业生态的雏形已经出现。我认为，人工智能正处在类似互联网爆发的生态前夜，但人工智能能不能成为类似移动互联网的操作系统、网络协议这样的基础设施，还有待验证。高昂的算力成本、模型的局限性，导致大众对人工智能的使用尚处观望阶段，目前人工智能还处在通用人工智能生态形成的前夜。

我国的优势在于有丰富的人工智能场景。虽然数据质量可能暂时比不上国外，但未来的人工智能数据不光是自然语言，还有图像、视频、音频以及各行业的感知数据。从多模态、多维度的角度来说，我国在数据资源的广度、深度和规模上远超其他国家，这是我们未来发展人工智能最大的优势。整体来看，我国人工智能的发展水平处在国际第一梯队。

谭敏： 生成式人工智能的快速发展，标志着感知型人工智能向认知型人工智能转变，预示着人类社会正在迈进通用人工智能时代。

我国人工智能产业正处在追赶期。人工智能的比拼主要在算力、算法和数据三大领域。根据业内观点，在算法，特别是大模型方面，我国对比国际最先进水平，差距大约在1年左右；在算力，特别是芯片方面，差距可能在5年甚至更长的时间；但在数据方面，不论是短视频还是行业应用，我们都具备一定优势。

特别值得注意的是，国家近期组建成立了国家数据局，各省也成立了省级数据局，相信未来对数据要素的发展能够起到关键的引导和推动作用。

目前，我国人工智能正与工业制造进行深度融合，智能制造正是需要主攻的方向。这是我国人工智能目前对行业或者产业最能带来爆点的应用场景，也是“人工智能+”在产业领域的主要体现，且已积累了一定优势。前两天雷军在小米SU7的发布会上说，他最大的底气在于小米拥有世界上最先进的智能化工厂，也是这个逻辑。

王嘉： 发展数字经济涉及传统行业的技术迭代，以及包括人工智能、大数据、区块链、云计算、边缘计算等在内的新型技术的发展。这些新型技术在过往的发展中此起彼伏，并驾齐驱。

人工智能最新一轮的发展浪潮，从2017年基础大模型被提出开始，到如今2024年新一轮人工智能深度学习浪潮，已经七年。我国国产的月之暗面kimi大模型近期发布，意味着我国在长文本方面有了很大的技术优势。

纵观这一年多的发展历程，我国与世界最先进水平仍有一定差距。随着kimi大模型的出现，国产的大模型算法也走到了世界前列。但我国在通用大模型体系、基础研究建设路径等方面，处在努力追赶的阶段。

与国外的技术差距如何弥补？

不必简单模仿大模型路线

要结合行业场景提高数据质量

长江日报： 我国人工智能技术与国际最先进水平还有一定差距，这是否会对“人工智能+”行动的效果产生影响？我国在推进“人工智能+”行动的过程中，应该注意什么？

王嘉： 推进“人工智能+”行动，要从全国一盘棋的产业布局出发。各地应根据自身的产业特色、科技优势，进行人工智能差异化产业定位。

目前我国人工智能整体仍然处于学习成长阶段，未来会不断走向纵深。需遵从客观规律，各地要走出自己的特色，走差异化定位。各地政府、研究院、投资机构等，在人工智能产业生态上要实现环环相扣，基于国际、国内的最新技术路径，结合资本、产业、招商引资等形成完整的人工智能生态。

马修军： 目前，大模型表现出一定的泛化性，但它究竟是不是拥抱产业的通用人工智能平台，换句话说，未来所有产业是否都需要大模型，无论是在我国还是其他国家，还有待观察和探索。

人工智能的本质是用网络对人类的知识进行压缩，通过给它一个提示，就可以生成想要的东西。各行业在应用人工智能技术的时候，希望不仅具备自然语言的知识，还有各行业模态的知识。因为每个行业都有特定的数据结构和类型。

那么针对这些行业数据，如何用网络进行压缩、表达，以及和应用场景进行结合？我国不能简单模仿国外基于大模型的技术路线，去无限堆叠网络参数的数量，而是要结合行业场景，用行业最高质量的数据，确定行业的小模型、中模型。大模型承载不了的，可以用其他技术来弥补，这才达到了人工智能赋能产业的效果。这才是务实的人工智能产业路线。

大模型是最具颠覆性的人工智能吗？

最前沿的技术载体或是人形机器人

长江日报： 近年来火热的大模型是否等同于人工智能技术？如何理解人工智能技术的颠覆性？大模型是否可以看作是人工智能颠覆性的体现？

谭敏： 人工智能技术的颠覆性集中体现在感知智能到认知智能的转变。这意味着拥有意识的人工智能不仅仅只存在于科幻小说之中，在未来的一二十年可能就会成为现实，而破局的关键技术正是大模型。

相关数据显示，预计2028年国内仅大模型的市场规模就将达到1179亿元。人工智能由来已久，其发展的模式呈螺旋结构。记得上一次人工智能的热点是深度学习，而这一次的热点则是大模型。虽然大模型将人工智能的热度送上了新的高度，但人工智能并不等同于大模型。大模型是从感知智能向认知智能迈进的分水岭，使得AI从“看、听、说”，走向“学、思、研”，大模型或是开启通用人工智能的一把钥匙。

人工智能目前的前沿是认知智能技术，即让机器具备初步的意识。AI画画、复活逝者等并不是人工智能最前沿的技术，而是让大众更好了解人工智能的场景或工具。人工智能最前沿的技术载体，我首先想到的是人形机器人。

王嘉： 把“人工智能”四个字拆开解读，很像一个婴儿从小学到中学、大学、研究生，再到工作的四个阶段。“人”是婴儿从慢慢长大到上小学的基础学科阶段；“工”是初高中到大学的工具型知识阶段；“智”是大学毕业后的研究生、博士阶段，开启自主创新。“能”是工作后，将前三阶段的知识转化成应用场景。每一个阶段，都有属于这个周期的颠覆技术。

在科学的定义中，有革命性科学和常识性科学两类。而在人工智能中的颠覆性科学，整体来看，是近5到10年多模态体系多角林立的竞争。

在整个开发和研究的路径上，如果在全世界范围内再没有类似这样颠覆性路径的改变，就会呈现人工智能在大模型领域的多模态竞争和非多模态竞争两个方面。但这两方面都不是颠覆性技术，因为学术路径并没有发生改变。目前我们看到的一些具体应用场景，都不能称为颠覆性技术。

马修军： 从技术的角度看，人工智能的核心基于深度学习原理，它的突破在于引入了预训练框架，即可以无限堆叠网络的宽度、深度和参数，把看得到的数据当成知识，无限、高效地压缩到一个网络里。看得越多，懂得越多，会的越多，这是和以前的人工智能最大的不同。它不是为某个任务训练一个特定的模型，而是这个模型可以泛化地解决通用任务，这就是颠覆性的体现。

大模型之所以让人震撼，在于它能写文章，能做PPT，能写代码，能画图，有通用能力。它的颠覆性在于，第一次实现了对人类知识高效压缩的表达。

不过，人工智能达到这样就够了吗？还存在一定观望空间。它的上下文窗口、算力成本以及和其他信息系统、业务系统连接的能力，还需要其他技术来补充。目前人工智能有一定的颠覆性，但还不足以成为我们真正想象中的通用人工智能。

（长江日报记者常少华 陈晓彤 吴曈）

【编辑：邓腊秀】

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我国智能制造产业呈现十大新趋势

经济参考报

赛迪(上海)先进制造业研究院近期对我国智能制造业发展现状开展的调研显示，我国智能制造产业进入洗牌期并呈现十大新趋势。专家认为，国家产业扶持及企业发展需准确把握新的发展趋势，推动智能制造发展，进而带动产业结构整体转型升级。

新业态新技术快速涌现

智能制造发展前景广阔

赛迪(上海)先进制造业研究院执行院长董凯说，智能制造发展进入洗牌期，主要表现是工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段。尽管产业增速有所回落，但在国家政策的支持下，智能制造领域的发展前景依然被业界看好，呈现十大新趋势。

趋势一：需求导向、痛点聚焦将指引工业人工智能从理想走入现实。专家们分析认为，要实现这一目标，一方面，人工智能技术在制造业的应用重点在于工业智能产品或具体工业痛点的解决方案。另一方面，相较于“锦上添花”的工业智能产品，“雪中送炭”的技术更容易被制造业企业接受。比如，基于机器视觉的表面质量检测技术帮助提升产品质量；或用基于知识图谱的智能CAD来提高生产效率；又或者用基于人工智能的能源分配来降低生产成本。

在福建泉州、浙江宁波、湖北武汉等城市，无论是传统的石化行业还是纺织服装行业，都发生了可喜的变化。泉州华宝鞋业公司智能改造后，减少用工70%以上，提高产能1.25倍；江苏胜利精密公司三年来完成20多条生产线的智能化改造，一线工人减少70%，效率和产出提升超过30%，智能化和数字化为传统产业快速赋能。

趋势二：工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心。专家认为，在工业大数据发展过程中，安全性将成为企业智能化升级决策的重要依据。例如，工业核心数据、关键技术专利等数字化资产对企业的价值正在加速提升；降低数据安全隐患、提升系统安全和数据安全成为企业数字化改造升级中愈加重要的参考指标；增加厂区生产安全、过程安全迫在眉睫。

趋势三：基于大数据的工业智能将带来更多服务型应用场景。董凯举例说，正在快速形成的基于工业数据的故障诊断及预测性维护就是典型的服务型应用场景。这种服务场景通过对生产线的监测和历史数据进行处理并存储后，进行基于人工智能的预测性分析，对企业给出维护建议并对生产进行实时预警。

新业态、新模式在试点城市快速涌现。以海尔COSMO、树根互联、航天云网为代表的工业互联网平台迅速发展，工业机器人、无人机、信息智能硬件、智能网联汽车等新动能快速发展。在新松“机器人智能工厂”，企业生产效率提高200%，新的工厂模式仅需三个月即可完成快速复制，能有效提升国产高端机器人产能。

趋势四：设备状态智能管理系统将成为远程运维的新模式，将形成以数据为核心，从智能采集、智能分析、智能诊断、智能排产、自动委托、推送方案、远程支持到智能检验，再进入新一轮智能采集的闭环运行模式。

趋势五：工业区块链将服务于数据安全及分布式智能生产网络。董凯认为，去年10月，中央政治局第十八次集体学习强调要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口。这为工业区块链的发展营造了有利的政策环境。运用工业区块链技术，有望突破工业互联网“工业数据安全”与“企业盈利模式”两大瓶颈。一方面，工业区块链技术可以为工厂提供不同安全等级的区块链加密服务，对工厂间的重要数据进行无中介传递，保障各重要生产数据的加密安全；另一方面，随着工业区块链技术应用，将形成分布式智能生产网络，以终端客户需求为主导，促进工业的服务化转型。通过集成化与智能化生产，提高企业效率。通过标准化与网络化生产，降低企业生产成本。

趋势六：协作机器人将成为工业机器人的主流发展方向。专家认为，人机协作将成为工业生产的重要模式。2019年的上海工博会上，丹麦的UR公司、日本发那科、川崎、德国库卡等国际领先机器人企业在现场首发最新协作机器人产品；国产企业如新松、埃夫特、节卡、珞石、邀博等也发布了自己的协作机器人。2019年，在世界机器人大会、上海工博会及世界智能制造大会上，协作机器人受到国内外厂商大力追捧，未来前景可期。

趋势七：基于算法的工业智能平台将成为应用场景的重要基石。专家分析认为，不同工业行业有各自独特的行业门槛，每个工业场景在不同行业、不同企业中的需求差异较大。人工智能与制造业深度融合的路径就是将信息技术与工业场景应用端结合。将核心工艺模型化、算法化、代码化的工业智能算法平台面向工业场景，可以为底层应用提供便捷的开发服务。

趋势八：云边协同将成为工业智能应用产品重要技术路线。专家表示，一方面，未来将丰富的云端业务能力延伸到边缘节点，实现传感器、设备、应用集成、图像处理的协同；另一方面，行业将在云端与边缘共同发力，云边结合打造行业的工业大脑。算法升级将由云端完成。

趋势九：TSN和5G技术将引领工业网络发展。TSN即时间敏感网络，它与5G技术主要用于解决工业物联网难题。在技术应用方面，目前由中国新科集团、烽火科技、大唐移动与中国移动合作，建成了全国首个全流程5G智能制造生产线。该生产线基于5G的工业控制互操作，工厂自动化线体效率提升了70%，总体制造运营效率较改造前提升30%以上。此外，中国商飞联合中国联通和华为，建成全球首个5G工业园区，并同步建设5G云端，具备了海量数据的人工智能飞机处理能力。

趋势十：工艺装备的智能化将成为制造业转型发展的突破口。董凯表示，未来核心工艺装备与人工智能融合，实现工艺装备的智能化，将成为制造业转型发展的突破口。

聚焦强基础补短板

解决制造业“卡脖子”问题

基于这十大新趋势，董凯等专家建议，无论是产业政策引导，还是企业智能化建设，都应鼓励深入挖掘工业服务的价值；面向工业客户，积极寻找创新可盈利的新商业模式；努力实现工业服务与新一代信息技术融合发展；打造面向全产业链的工业服务产品体系；进一步加强政府的政策性引导；协同创新，打造智能远程运维创新中心，以服务为核心整合多方资源。

合肥市委政研室副主任范观兵说，工业基础不牢、关键零部件等“卡脖子”问题突出是我国制造业发展面临的两大主要难题，政策导向必须坚持聚焦强基础和补短板两大关键点。实践证明，抓住这两大关键点就会出效益。

以合肥家电制造业为例，过去虽然企业数量多、产量大，但基础薄弱、质量效益差。近年来，合肥从做强产业基础、做长家电产业链入手，形成了“龙头企业—大项目—产业链—制造基地—产业集群”的模式。家电制造不仅成为合肥首个千亿级产业，还带动液晶面板这一新的千亿级高新技术产业崛起，实现了传统产业和新技术产业的双提升。

业内人士认为，各地在坚持强基础、补短板的同时，要有专注目标持续投入的韧性，要有勇于挑战世界难题的雄心，还要有全球资源配置的眼光。宁波市发改委副主任鲍正操说，服装纺织行业一直是宁波支柱产业之一。金融危机后服装外贸出口困难，当地坚持鼓励企业把老本行做精做专，通过技术革新、数字化应用等再造产业链，形成了宁波德鹰等一批行业“专精特”冠军企业，整体推动了服装纺织行业提档升级。(记者 陈国洲 魏董华)

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