人工智慧加速賦能實體經濟（經濟聚焦）
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2021年，我國人工智慧產業規模達4041億元人民幣，產業投融資金額為201.2億美元，同比增長40.4%。隨著相關科技成果不斷落地，應用場景更加豐富，人工智慧技術與實體經濟加速融合，助推傳統產業轉型升級，為高品質發展注入了強勁動力。
高效高精度倣真預測，為大型客機減少風洞試驗的次數；構建數字孿生工廠，並在未來建成全息3D裸眼效果的數字工廠；人體通過360度掃描後，將投射到螢幕上製作成數字人……這些奇思妙想，都在借助人工智慧技術實現。
新一代人工智慧是推動科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的驅動力量。日前，由國家發改委、工信部、科技部、國家網信辦、中國科學院、中國工程院、中國科協和上海市政府共同主辦的2022世界人工智慧大會舉行，一大批新成果、新技術、新應用發佈，展示了人工智慧賦能實體經濟發展的美好圖景，並描繪了產業發展的方向與趨勢。
人工智慧科技成果加速落地
2018年，首屆世界人工智慧大會在上海舉辦。幾年來，我國人工智慧科技成果層出不窮，並加速落地。
機器人應用場景更加豐富——
機器人衝咖啡拉花、送咖啡、專業消毒，還能手持吸塵器做清潔，儼然全職“家庭保姆”……會上，業內先進的機器人技術和展品齊聚，新品迭出，帶來全新的機器人能力認知和服務體驗。
智慧網聯汽車發展不斷推進——
“係好安全帶，我不用方向盤，準備出發。”在金橋智慧網聯汽車測試示範區，安全員啟動自動駕駛車開始演示無人駕駛。測試現場，榮威、威馬等品牌的自動駕駛車上路展示，斑馬智行、小馬智行、復睿智行等自動駕駛平臺也一同亮相。
“5年前，自動駕駛還處在起步階段，現在已經有了相當多的平臺和自動駕駛車。”金橋管理局副局長嚴俊傑介紹，2019年，上海浦東新區作為全國首個人工智慧創新應用先導區正式揭牌。今年8月31日，金橋智慧網聯汽車測試區正式啟動，助力金橋一大批車企推進研發、測試自動駕駛技術。
城市算力建設取得新進展——
在國家“東數西算”工程與全國一體化算力網路國家樞紐節點的佈局下，中國算力網——智算網路一期於今年6月正式上線。在本屆大會上，瀋陽、福州、長沙、廣州、重慶、昆明、河北（廊坊）7個新增節點接入中國算力網。至此，多個人工智慧計算中心間的算力調度與協同訓練已完成初步驗證，全國算力一張網已具雛形。
“這是一個開源開放、功能豐富的產業級深度學習平臺。”會上，百度展示的飛槳平臺吸引了不少人的目光。工作人員介紹，飛槳平臺具有標準化、自動化和模組化等特徵，能夠降低應用門檻，讓人工智慧技術高效便捷地應用於各行各業，不同單位的項目都可以在這個平臺上學習。截至今年5月，飛槳平臺上已匯聚477萬開發者、創建56萬個人工智慧模型，服務18萬家企事業單位。
數實融合助力實體經濟轉型升級
目前，一大批人工智慧相關企業正在不斷成長。據統計，我國人工智慧核心企業數量已超3000家，比2019年同期增加15%。領軍龍頭企業分佈在無人機、語音識別、圖像識別、智慧機器人、智慧汽車、可穿戴設備、虛擬現實等領域。
技術的發展帶來了突破，人工智慧正更多地服務於實體企業，越來越多傳統實體企業也借助人工智慧實現轉型升級。
在本屆大會上，中國商飛聯合華為發佈了工業級流體倣真大模型“東方·禦風”。這是基於昇騰人工智慧基礎軟硬體平臺打造的面向大型客機翼型流場高效高精度人工智慧倣真預測模型，有效提高了對複雜流動的倣真能力，將倣真時間縮短至原來的1/24，減少了風洞試驗的次數。
虛擬原生、數字孿生和空間計算等，是人工智慧領域的新生態。騰訊正與寶鋼合作，開發應用實時雲渲染、視覺動態捕捉、增強現實/虛擬現實交互等技術，為寶鋼熱軋部提供孿生工廠服務，最終的目標是建成一座全息3D裸眼效果的數字工廠。“我們從數實融合的角度來推動技術革新，助力產業升級和實體經濟數字化轉型。”騰訊集團副總裁、政企業務總裁李強說。
在張江科學會堂展區，多個與元宇宙相關的產品奪人眼球，數字人便是其中一個。人體通過360度掃描後，全部投射到螢幕上，極其逼真。“它有許多用處，可以成為網路世界的另一個自己而存在。”影眸科技首席執行官吳迪說。
9月1日，在2022世界人工智慧大會產業發展全體會議上，中國資訊通信研究院院長余曉暉介紹，2021年全球人工智慧產業規模達3619億美元，中國佔4041億元人民幣。從投融資規模來看，2021年全球人工智慧產業投融資金額為714.7億美元，同比增長90.2%，中國為201.2億美元，同比增長40.4%。
新趨勢將帶來新機遇和新突破
作為人工智慧技術的新熱點和新趨勢，“多模態學習”是各方都在爭搶的創新制高點。“多模態人工智慧可以通過圖像、聲音和文件等多種數據做出高水準判斷。大數據與多模態人工智慧的結合，將推動人工智慧技術產生巨大變革。”中國工程院院士、浙江大學教授潘雲鶴說。
上海期智研究院院長、圖靈獎得主姚期智認為，多模態人工智慧在國際上也剛剛起步，我國應該爭取先機參與競爭。例如，在自動駕駛領域，可採用以視覺為中心的自動駕駛方案，結合多模感知進行智慧運算。
隨著人工智慧深入發展，算力變得愈發重要。“隨著量子電腦的出現，我們或許有更好的方法來進行演算法突破。”姚期智說，量子電腦可以使人工智慧發揮更大的效能，同時人工智慧也可以為量子物理帶來重要的學術貢獻。
近年來，人工智慧技術快速迭代，為高品質發展帶來了新機遇，但也面臨一些應用領域的瓶頸。寧德時代首席製造官倪軍表示，目前在一些工業應用場景裏，因為數據量不足、訓練數據失衡等問題，人工智慧缺乏合適的訓練數據樣本，難以實現真正的智慧製造。而且，工業製造中多工況、多工位的動態場景，導致工業人工智慧預測模型開發難度大、時間長。倪軍認為，需要大量複合型人才去深入了解剖析工業場景，解決構建工業人工智慧模型的痛點。
此外，人工智慧產業的健康發展離不開配套制度的健全與完善。百度董事長兼首席執行官李彥宏認為，自動駕駛是人工智慧在交通領域的體現，但目前無人車的普及還面臨入市、上牌、事故責任難以認定等方面的掣肘。我國自動駕駛技術處於世界前列，急需政策支援推動，實現人工智慧和實體經濟的融合發展。
《 人民日報 》（ 2022年09月06日 12 版）
