人工智能賦能新型工業(yè)化目前有哪些進(jìn)展？二者在逐步融合的過程中，面臨哪些挑戰(zhàn)？在推進(jìn)新型工業(yè)化的過程中，人工智能的發(fā)展有哪些趨勢？正在武漢舉行的2024中國5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會上，人工智能如何更好推動新型工業(yè)化的話題成為大家關(guān)注的焦點(diǎn)。在大會“人工智能賦能新型工業(yè)化”圓桌論壇上，主持人武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院院長、人工智能研究院常務(wù)副院長杜博，與來自中國移動、百度、TCL等不同領(lǐng)域企業(yè)的專家展開了深入交流與探討。

當(dāng)前AI在新型工業(yè)化進(jìn)程中的應(yīng)用情況如何？

總體而言，當(dāng)前AI在交通、金融、政務(wù)、化工、能源等各個領(lǐng)域都有很多典型案例，為新質(zhì)生產(chǎn)力的培育帶來助力，但專家們也表示，AI賦能新型工業(yè)化還存在供給側(cè)較熱、需求端較冷，各企業(yè)和行業(yè)的應(yīng)用程度深淺不一等情況。

中國移動研究院人工智能與智慧運(yùn)營中心副總經(jīng)理金鏑認(rèn)為，不同類型的企業(yè)對于AI的應(yīng)用有著不同的需求，目前推進(jìn)比較順利的模式有兩種，一種是對于大型企業(yè)，從整個公司的戰(zhàn)略發(fā)展、頂層設(shè)計上開始系統(tǒng)性地考慮，怎么把AI和業(yè)務(wù)發(fā)展深度融合，通過底層算力、大模型的建設(shè)，發(fā)展各種智能化應(yīng)用，從而促進(jìn)一系列流程的升級；另一種適合中小型企業(yè)，利用5G邊緣計算、5G專網(wǎng)，結(jié)合自身特有數(shù)據(jù)去解決特定場景下的生產(chǎn)問題，這樣往往可以快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效利用，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)流程的改造。

百度副總裁石清華認(rèn)為“大模型本身不產(chǎn)生價值，大模型用起來才真正產(chǎn)生價值”。他介紹，無論是通用領(lǐng)域還是專業(yè)領(lǐng)域，在很多行業(yè)的“研產(chǎn)供銷服”中，大模型都有了很深的應(yīng)用。大模型在集團(tuán)級別的經(jīng)營、人力、財務(wù)、供應(yīng)鏈等管理方面發(fā)揮了重要作用，逐漸成為企業(yè)的“中樞大腦”。而在專業(yè)領(lǐng)域，比如汽車的語音操控、工業(yè)生產(chǎn)的安全和質(zhì)檢、交通狀況的評判分析等，大模型也都有了成功實(shí)踐。

TCL實(shí)業(yè)副總裁、格創(chuàng)東智CEO何軍坦言，AI在工業(yè)的應(yīng)用與6～8年前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺在制造業(yè)中的推廣和應(yīng)用情況類似，還存在一頭熱一頭冷等情況，供給側(cè)比較熱，需求側(cè)沒有完全應(yīng)用起來。同時應(yīng)用也存在深淺不一的問題，在先進(jìn)制造業(yè)落地場景多、應(yīng)用豐富，而在一般制造業(yè)推進(jìn)比較難，頭部企業(yè)從AI頂層架構(gòu)規(guī)劃到實(shí)際場景落地推進(jìn)較好，而很多中小制造企業(yè)受制于資金、技術(shù)能力應(yīng)用比較難。但他認(rèn)為，星星之火可以燎原，大家對AI在工業(yè)領(lǐng)域的價值認(rèn)知程度很高，都在迫切尋找能實(shí)際落地的場景，未來發(fā)展前景看好。

技術(shù)瓶頸、人才短缺、數(shù)據(jù)安全是主要挑戰(zhàn)

武漢長江計算科技有限公司總經(jīng)理彭海波表示，隨著技術(shù)應(yīng)用的發(fā)展和深入，很多瓶頸出現(xiàn)了。比如算力的硬件基座，隨著CPU、GPU的性能越來越強(qiáng)，從功耗到制程要求都大幅提高，電源管理芯片等問題隨之而來。彭海波介紹，近年來國內(nèi)外大模型迭代不斷、發(fā)展火熱，但無論是從軟件還是硬件層面，人才還有很大的提升和培養(yǎng)空間，這不僅是產(chǎn)業(yè)要思考的問題，政學(xué)研各界也應(yīng)持續(xù)關(guān)注。

APUS聯(lián)合創(chuàng)始人、AI實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家張旭認(rèn)為，當(dāng)前AI與新型工業(yè)化融合存在的最大問題是技術(shù)瓶頸、人才短缺?？陀^上，如今AI技術(shù)發(fā)展還處于非常早期的階段，“很多人覺得AI雖然講得特別好，但真正去落地總會出現(xiàn)這樣那樣的問題”。他表示，目前在人工智能落地過程中，特別短缺的是跨界人才，即既懂人工智能又懂業(yè)務(wù)、懂客戶的人才。

此外，數(shù)據(jù)安全等問題也需嚴(yán)肅對待。金鏑表示，提升大模型在工業(yè)場景下所需的高可靠性、高穩(wěn)定性、高可信、高安全的新特性，當(dāng)前還存在不少挑戰(zhàn)。

人機(jī)協(xié)作和商業(yè)范式變化將是未來趨勢

石清華表示，就像隨著應(yīng)用的普及和深入，大家沒辦法離開移動互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)一樣，將來我們的生產(chǎn)生活也可能離不開AI，未來的工作、生活、生產(chǎn)將會是一個人機(jī)協(xié)作的過程。如何找到好的應(yīng)用點(diǎn)，如何配套好人才，甚至做出組織結(jié)構(gòu)變革，需要我們不斷探索和調(diào)整。

北京智譜華章科技有限公司副總裁吳瑋杰認(rèn)為，AI模型的技術(shù)迭代速度很快，新模型的研發(fā)、老模型的升級都將加速。技術(shù)范式的迭代和變化，將給整個商業(yè)范式帶來很大變化，原來我們認(rèn)為的核心競爭力，很可能被大模型替代，因此我們需要做出一系列調(diào)整。他認(rèn)為這種趨勢在工業(yè)領(lǐng)域也同樣存在，工業(yè)領(lǐng)域比較關(guān)注安全生產(chǎn)、質(zhì)量監(jiān)管、降本增效，在研發(fā)、生產(chǎn)過程中通過多模態(tài)的方式去開發(fā)新能力、新材料，去輔助安全生產(chǎn)等，將會發(fā)現(xiàn)更多潛在的增長空間。

杜博表示，人工智能賦能新型工業(yè)化意義深遠(yuǎn)，當(dāng)前已經(jīng)取得了一些顯著成效，但融合中也有一系列問題亟待解決，政府、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的協(xié)同合作將是推動融合進(jìn)程的關(guān)鍵力量，相信在各方的共同努力下，人工智能將為我國新型工業(yè)化帶來更多的創(chuàng)新和突破，推動我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)向著更高質(zhì)量、更具活力的方向發(fā)展。