人工智能蓬勃发展 AI大模型迈入规模应用新阶段

　　当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，人工智能作为最耀眼的“科技明星”，对人类价值创造活动正在产生全面而深远的影响--在经历PC互联网、移动互联网之后，人们开始进入智能互联网时代。

　　工信部数据显示，我国目前已培育了421家国家级智能制造示范工厂，万余家省级数字化车间和智能工厂，其中人工智能企业数量超过4500家。经过人工智能改造的工厂研发周期缩短了约20.7%，生产效率提升了约34.8%。

　　国家互联网信息办公室最新数据显示，截至目前，我国已经完成备案并上线，能为公众提供服务的生成式人工智能服务大模型已达190多个，注册用户超过6亿。

　　今年被称为人工智能应用元年，人工智能的发展持续蓬勃向前。随着技术的突破与应用场景的拓展，“AI+”将给各行业各领域注入发展驱动力，助力千行百业“加速跑”。

　　人工智能发展持续蓬勃向上

　　作为一种泛在性技术，人工智能可以赋能千行百业。

　　作为引领未来的战略性技术，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，是发展新质生产力的重要引擎。

　　党的二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。今年政府工作报告也提出，要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力。同时，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。前不久上海人工智能大会上，针对人工智能治理，会上也提出了人工智能全球治理的“上海宣言”。各种各样的政策与文件密集出台，为新征程上人工智能发展提出了明确要求和重要指引。

　　记者了解到，人工智能的快速发展带来了巨大的经济效益和市场潜力。根据工信部赛迪研究院数据，2023年，我国人工智能核心产业规模达5784亿元，增速13.9%；生成式人工智能的企业采用率已达15%，市场规模约为14.4万亿元。

　　记者注意到，日前工业和信息化部等四部门联合发布的《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》重点围绕基础共性、基础支撑、关键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安全治理等7个方面，构建起一个涵盖人工智能产业全生命周期的标准化体系。其中，在基础支撑标准中，对数据、算力、算法等核心技术要素的规范进一步夯实人工智能产业的技术底座。在关键技术标准方面，对文本、语音、图像等关键领域的技术要求进行规范，为各行业的应用落地提供有力支撑。在赋能新型工业化标准方面，规范了人工智能技术在制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。

　　“作为一种泛在性技术，人工智能可以赋能千行百业。”清华大学战略与安全研究中心特约专家朱荣生对记者表示，我国拥有全球门类最齐全、体系最完整的工业体系，有大市场、多场景的优势，这为人工智能应用提供了广阔空间，人工智能也成为促进传统产业改造升级和新产业形成的有力动能。

　　进入应用创新为特征的赋能实体经济阶段

　　从ChatGPT到Sora，从单模态到多模态，从单一智能到通用智能，多模态大模型取得突破性进展，通用大模型加速拓宽应用场景，正在引领新一轮人工智能创新热潮。

　　人工智能引领生产领域变革，离不开科技支撑。中国信息通信研究院公布的数据显示，在人工智能领域，2023年我国人工智能产业应用进程持续推进，核心产业规模达到5784亿元。在技术创新方面，2023年中国人工智能领域的热门产出数量位列全球第二。

　　中国互联网协会副理事长黄澄清在近日召开的“人工智能大模型论坛”上表示，今年是中国全功能接入国际互联网30周年。回顾过往30年，科技创新一直是互联网发展的蓬勃动力，人工智能则是当前备受关注的创新技术，也是引领未来的战略性技术。近年来，随着通用人工智能取得突破性进展，人工智能正在从原始创新为特征的研发带动阶段，进入应用创新为特征的赋能实体经济阶段。

　　人工智能从科技前沿加速向现实生产力的转化，有望推动超大规模定制化及柔性制造等新型生产方式的变革，从ChatGPT到Sora，从单模态到多模态，从单一智能到通用智能，多模态大模型取得突破性进展，通用大模型加速拓宽应用场景，正在引领新一轮人工智能创新的热潮。

　　工业和信息化部科技司科技发展处处长王正介绍，工信部此前推动印发了《人工智能赋能新型工业化》的系列政策文件，组织了人工智能揭榜挂帅，推进技术创新，支持北京、上海等地创建了11个国家人工智能创新应用先导区，推动产业集聚发展。成立科技伦理委员会，通过ITU、G20等机制积极主动参与人工智能的国际治理等。

　　“60多年来，人工智能经历了数轮起落，均兴起于技术突破，衰于脱实向虚，这是前沿科技发展的规律，同时也因为人工智能的赋能属性更加凸显。”王正指出。

　　本轮大模型引领的人工智能浪潮方兴未艾，能否在产业中转化为新质生产力，如何与制造业深度融合，高水平赋能新型工业化，仍是人工智能成败的关键。对此，王正表示需从以下三方面发力：一是提升创新能力，夯实技术底座。加快人工智能领域的关键核心技术攻关，推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品的突破，打通高水平的通用大模型，加快培育行业大模型，尤其是面向工业领域的大模型。要建设一批高质量的工业数据库，提升工业数据的采集、处理和应用能力。

　　二是丰富应用场景，加强应用推广。开展人工智能+制造的专项行动，促进精准的供需对接，形成一批示范性强、带动性广的应用场景，凝练人工智能赋能制造业的解决方案，加速工业企业的数字化、智能化转型升级。特别是要围绕一些重点领域，工信部也在积极推动打造人工智能赋能新型工业化的应用实验场，以产品的功能化迭代应用促进技术的加速成熟。

　　三是健全支撑体系，培育壮大产业生态。工信部在积极推动加强标准引领，建立健全人工智能赋能新型工业化标准体系，引领产业链上下游协同，大中小企业的融通，打造若干生态主导型龙头企业和生态产业链，培育一批专精特新小巨人企业，支持高水平人工智能开源社区发展，增强国际合作与交流。

　　关于如何进一步推动人工智能、大模型产业的发展，黄澄清表示，要夯实基础设施。算力是人工智能产业发展的基座，当前我国算力基础设施建设已达到世界领先水平，算力总规模位居世界第二，随着人工智能技术快速发展，数据资源日益丰富，应用场景不断拓展，大模型计算也带来了智能算力需求激增，因此应加强算力资源的共享和优化利用，加快推动云网融合、智能敏捷，提升5G网络性能，改善网络效率、能耗和体验。

　　“人工智能只有通过应用才能得到更好的发展，加快各领域应用转化，是'人工智能+'行动赋能产业升级的关键。”黄澄清表示，我国各行业巨大的市场需求为人工智能落地提供了丰富的应用场景，应深度结合各业务场景和专业知识，既探索大而强的通用模型，又研发小而精的垂直行业模型，重塑应用场景流程、培育数字人等有需求、有效益、有前景的人工智能创新应用，实现技术创新和场景需求互动演进。

　　黄澄清表示，在赋能人类社会经济发展的同时，人工智能的狂飙突进也伴随着安全隐患和风险挑战，应高度关注人工智能技术带来的数据共享、数字安全、隐私保护、技术伦理等问题，引领科技向善，坚持以人为本的理念，加强多元共治，积极构建由多主体参与的技术先进、协同高效、保障有力的安全体系，倡导行业自律，呼吁各类主体尤其是平台企业切实履行社会责任，确保人工智能健康发展。

　　最后，要加强行业协作。黄澄清表示，开放合作是互联网发展的成功经验，人工智能可赋能千行百业，应进一步加强行业的协作，激发人工智能与各行各业融合活力，推动各类基础设施资源开放共享，促进产学研用开放融合，联合创新，组织完善的标准体系，形成共推发展、共护安全、共享成果的产业体系。

　　“今年是'网络强国'战略目标十周年，是互联网及数字经济发展的重要一年，行业展现出新的发展机遇，希望各方努力，携手前行，加速推动人工智能融入经济社会各领域、各环节，赋能产业深度转型升级，共同助力互联网产业向更高水平发展，加速培育新质生产力。”黄澄清表示。

　　AI大模型成为未来产业新赛道

　　未来三年，大模型将扩展到视觉、听觉、行动等通用智能领域，规模变大，尺寸变小，成为具身智能的“大脑”。

　　伴随人工智能技术的加速演进，AI大模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎。“AI+”将给各行业各领域注入发展驱动力，助力千行百业“加速跑”。

　　“未来三年，大模型将扩展到视觉、听觉、行动等通用智能领域，规模变大，尺寸变小，成为具身智能的'大脑'。普通语言升级为科学语言，人工智能解决重大科学问题。未来十年，人类将全面进入智力时代，就像工业革命解放体力，电力革命解决能源流通，智力时代将以智力为核心完成科技、经济、社会生态构建。未来二十年，行为主义（强化学习）和类脑智能（彻底连接主义）将发挥更大作用。大模型的规模会突破1万亿、10万亿、百万亿甚至更大，而今天的大模型不过是人脑1/100的样子。”北京智源人工智能研究院理事长、中国互联网协会人工智能工作委员会主任委员、北京大学教授黄铁军表示。

　　黄铁军呼吁，要同等重视AI安全，出路是理性对齐和融合发展。

　　“安全企业面临着客户体验和如何提升运营效能的问题，但都没有特别好的解决办法。人工智能大模型的出现，带来了非常好的解决方案，大模型的交互、生成、适应、处置能力，可以很好地解决这两方面的难点。”天翼安全科技有限公司副总经理张晖认为。

　　除了大模型在安全领域的应用以外，大模型的安全也尤为重要。张晖表示，保障AI大模型的安全，一定要纵深防御。行业应用类的大模型核心是数据和场景，在应用层靠数据驱动、靠场景拉动。

　　“大模型给我们带来方便的同时也带来了安全问题，比如公共安全、价值观对齐、编造信息、误导信息等，还带来了其他风险挑战。在安全方面，一是要用大模型来赋能传统安全，二是要用大模型来赋能大模型的安全，做好大模型整个安全防护工作。”中国联通软件研究院副院长王志军指出。

　　在王志军看来，大模型的发展依赖算力、算法、优质的数据、高精尖的人才。但仅有这四点肯定不够，还需要构建应用生态，由应用进行迁移，大模型才能够有一个更好的发展。目前，大模型正在创造新的业态，现有业务也将通过大模型进行重构。

　　中国移动研究院、人工智能与智慧运营中心副总经理袁向阳表示，AI大模型技术重构了中国移动网络运营运维整个流程，提升了整体运营效率，在中国移动推动自智网络向L4（高度自智网络）目标的过程当中发挥着极大的作用。希望通过引入大模型技术，大幅提升中国移动网络运营运维效率，降低运维成本，给客户提供更好的通信网络服务。

　　“人工智能大模型落地过程中存在一系列安全问题，比如在大模型的训练环节，训练数据语料的安全，是否包含版权信息、隐私信息、商业信息或者违规信息；大模型标注过程中，标注人员的培训、标注标准是否规范等；大模型运营环节，用户输入信息非常多，大模型会把相关文档、图片或者视频传给系统。”360智脑总裁张向征也指出，为应对这些挑战，需从四个方面入手，一是算法安全，通过生态链漏洞扫描和防护技术，确保算法本身不被攻击；二是内容安全，利用过滤和检测机制，避免生成不良或有害内容；三是结果可信，通过多源验证和一致性检查，保证输出结果的准确性和可靠性；四是Agent（智能体）可控，通过权限管理和行为监控，确保系统在复杂环境中的安全运行。

　　张向征希望能够和产业界、学术界一起共建大模型安全，同时积极参与大模型国家标准编制，推动相关规定走向规范，提供指导性的参考建议，引导整个行业健康发展。

　　随着科技和生产力的飞速革新，AI大模型迈入规模应用的新阶段，人工智能成为助推科技高质量发展、赋能千行百业的重要推手。未来，各行各业将在更广领域、更深层次上探索丰富AI大模型应用实践，将AI大模型深度结合在更多行业、更多细分应用场景中，培育发展新质生产力。（记者 曹雅丽）

　　 转自：中国工业报