技术进步是降低人工智能应用门槛的关键。这有待加大科研投入,强化自主研发能力,在智能芯片、操作系统等关键领域取得更多突破。夯实算力、算法、数据等技术底座,培育若干通用大模型和行业大模型。
工信部日前公布人工智能赋能新型工业化典型应用案例名单,151个案例上榜。这既是要发挥案例示范引领作用,也是引导地方政府、企业加大对典型应用案例的政策、资金及项目支持力度,推动人工智能在新型工业化中应用推广,加快形成新质生产力。
作为新型工业化的重要推动力,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,也是通用性最广泛的关键共性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应。中央经济工作会议强调开展“人工智能+”行动,正是要推动人工智能技术与千行百业深度融合。因为广泛的渗透性、替代性、协同性和创新性,人工智能深度融入制造业各环节,能提升全要素生产率,重塑产业技术体系、生产模式、产业形态,推动制造业转型升级。
我国人工智能产业具备赋能新型工业化的良好基础。目前我国人工智能核心产业规模接近6000亿元,相关企业超过4500家,已初步构建起较全面的人工智能产业体系,产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。智能芯片、通用大模型等创新成果加速涌现,智能基础设施不断夯实,数字化车间和智能工厂加快建设,加速形成现代化、智能化的产业体系,促使传统生产力向新质生产力转型。
人工智能赋能新型工业化正走深向实。人工智能在工业领域的应用场景不断拓展,并加速从最初的研发设计、运营管理、营销服务等环节深入渗透生产制造环节,推动制造业迈向全方位、深层次智能化转型升级新阶段。以传统小模型为代表的专用智能应用逐步成熟,以大模型为代表的通用智能应用处于初步探索阶段,行业应用场景不断丰富创新,深刻变革制造过程、研发模式,催生新产品新形态,是我国工业由大到强、实现弯道超车的重要方向和重大机会。
人工智能赋能新型工业化,存在供需两端一头热一头冷的情况。从供给侧看,人工智能技术创新活跃,技术、算法、模型和解决方案不断迭代升级,企业将工业领域视为人工智能应用落地的重要市场;从需求侧看,整体应用意愿参差不齐,大型企业有资源有能力,许多中小企业因为缺钱、缺人、缺技术,对人工智能技术应用积极性不高、应用程度低。这导致了人工智能技术在供给侧较热、在需求端较冷,表现为先进制造业落地场景多,一般制造业推进难,头部企业落地较好,中小制造企业较多持观望态度。
推动人工智能更深入赋能工业,需着力降低其应用门槛。工业场景具有多样性、复杂性等特点,精度要求高,容错率低,各细分行业要求差异化较大,需要提高人工智能技术的专业性、可靠性,针对不同行业、企业推出更适用普惠的产品和解决方案。行业发展,标准先行。工信部人工智能标准化技术委员会日前成立,主要负责人工智能评估测试、运营运维等领域行业标准制定修订工作,将有助于形成统一的行业标准,打破技术壁垒。
技术进步是降低人工智能应用门槛的关键。这有待加大科研投入,强化自主研发能力,在智能芯片、操作系统等关键领域取得更多突破。夯实算力、算法、数据等技术底座,培育若干通用大模型和行业大模型。大力发展智能产品,推广智能化软件应用,促进家电、手机等消费终端向强智能升级。更好发挥企业的创新主体作用,既鼓励产学研合作,支持龙头企业打造人工智能赋能新型工业化典型标杆;也建好服务中小创新企业的人工智能基础设施,降低其参与人工智能市场的门槛,形成百花齐放的市场竞争格局。
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