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數智賦能經濟新業態 智能產業“向陽而生”

王紹紹
2023年05月22日11:05 | 來源:人民網
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AIGC(人工智能生成內容)、智能網聯車、人工智能大模型……近年來,人工智能領域技術突破不斷,創新成果不斷融入社會各個領域。在2023第七屆世界智能大會上,人工智能產品在自動駕駛、智慧城市等領域大展身手,成為推動產業優化升級、改善人們生活質量的重要驅動力。

多位與會嘉賓表示,當前全球人工智能發展進入新一輪躍升期,人工智能在驅動新一輪科技革命和產業變革中具有關鍵作用,潛在創新發展的空間巨大。利用數字創新推動數據生產力的發展,培植可以成為新的經濟增長點的新興產業,是人工智能產業實現歷史性跨越的重要因素。

5G加速驅動智能制造新發展

“作為影響各行各業的基礎技術,5G和AI之間的交互和融合是技術發展的大勢所趨,5G和AI結合邊緣雲將以全新方式推動企業創新。”與會專家表示。

高通公司中國區董事長孟樸認為,5G具有高速率、高可靠性和低時延的特點,可以實現海量連接,而AI正是基於這些特點實現了突飛猛進的發展,並且遷移到終端,使自動駕駛、VR、AR眼鏡、機器人等眾多應用場景成為可能。

作為數字經濟的關鍵技術,AI正在成為各行各業高質量發展的新引擎。行業專家介紹,由AI驅動的智能個體化體驗需求不斷增長,5G將支持這些邊緣側產生情景豐富的數據,並且能實時分享到其他終端和雲端,從而打造全新的應用服務環境,增強觀眾的體驗感。

截至目前,5G已經實現了很多技術特性的突破,比如大帶寬、低時延、高可靠性,以及海量的物聯網連接。上述專家表示,這些技術的落地速度存在差異,比如消費者對於大帶寬的感受可能並不強烈,因為目前5G還遠沒有釋放出全部潛力。

孟樸表示,5G的發展不是一蹴而就的,仍有不斷向前推進的空間,相關標准的制定也在同步進行,新一輪的創新已經開始,未來5G將會應用到更廣泛的行業。

智能網聯讓智慧交通觸手可及

近年來,在新一輪科技革命和產業變革的背景下,智能網聯汽車匯集了汽車、信息通信、人工智能、大數據等各行業、各領域的資源和力量,正逐漸深入發展。

“作為新能源汽車保有量第一的國家,我國已經具備了發展智能網聯汽車的良好基礎。”與會專家表示,在政策指引和技術進步的支撐下,智能網聯汽車作為汽車與信息通信、人工智能、大數據、能源、交通等多個領域的融合創新的重要載體,正從車路、雲網圖等幾個維度推動汽車產業生態全面重塑,進而帶動智慧能源、智慧交通、智慧城市的協同發展,智能網聯汽車已經成為汽車產業轉型升級發展的戰略領域。

中國汽車技術研究中心有限公司董事長安鐵成介紹,目前自動駕駛進入了突破期。以L2為代表的輔助駕駛為例,自適應的巡航高速公路輔助、自動泊車等功能,在新上市的大量車型中的搭載率不斷提升,消費者的接受度和認可度也在不斷提高,自動駕駛的出租車、無人巴士、代客泊車、干線物流、無人配送等多場景的示范應用正有序開展。

此前發布的《關於開展智能網聯汽車准入和上路通行試點工作的通知》,進一步了加快L3和L4級別智能網聯汽車商業化步伐。行業專家表示,加快L4級自動駕駛的規模化應用將成為引領汽車產業發展、構建競爭新優勢的重要引擎。

中國工程院院士李克強認為,智能網聯汽車已經成為全球汽車產業發展的戰略方向,但自動駕駛在發展中仍面臨著諸多挑戰。“要加快研發車路雲一體化的系統,分成解耦、跨域共用是能解決當前產業化輔助駕駛、高速自動駕駛瓶頸的關鍵,需要堅持在這條道路上深耕發展。”

大模型助力通用領域智慧涌現

“無論是最近大火的ChatGPT,還是國內互聯網公司推出的文心一言,其實都是AI大模型的典型代表。”行業專家表示,大模型具備多個場景通用、泛化和規模化復制等諸多優勢,是實現通用人工智能的重要研究方向。

與會專家介紹,所謂AI大模型,就是經過大規模數據訓練后,能夠適應一系列任務的模型。大模型的發展一定意義上實現了像人類一樣觸類旁通的能力,因此它不僅可以帶來內容的生產和分發方式的全新變化,人機交互的根本性變革,也會給科研、辦公、工業互聯網的發展帶來全新的機遇。

科大訊飛董事長劉慶峰認為,認知大模型的進步為通用人工智能的進步提供了強大的支撐。通過對海量的數據進行處理,可以對大模型開展記憶訓練,經過人機協作、強化學習等一系列創新方法,就可以實現在通用領域的“智慧涌現”。科大訊飛在5月初推出的新一代認知智能大模型——訊飛星火認知大模型,在本屆世界智能大會上也進行了展示。

與會專家表示,相比傳統的小模型生成模式,大模型的真正意義在於改變了模型的開發模式,將模型的生產由“小作坊”升級為工業化的“流水線”,但大模型的開發還需要更豐富的資源以及龐大的數據和算力支撐,發展空間巨大。

“未來,大模型推動下的智能化將加速數字化高峰時期的到來,人工智能的指數級躍變將會帶來巨大的機遇,加快大模型研發有利於進一步搶佔數字化時代發展先機。”業內專家說。(實習生王嫻對本文亦有貢獻)

(責編:喬業瓊、呂騫)
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