人民網北京8月30日電 （記者杜燕飛）百度智能雲升級百舸5.0和千帆4.0、Lawaken AI眼鏡應用場景擴維、逗逗AI豐富陪伴場景……今年以來，隨著算力算法、模型效果、工程平台的持續進化，人工智能（AI）的上游算力硬件、中游軟件服務和下游應用快速迭代發展。

業界人士表示，AI驅動的經濟新形態正不斷涌現，AI已不再是一個工具或應用，而是新一代基礎設施和未來企業的核心競爭力。

近日，國務院發布了《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》（以下簡稱《意見》），要加快形成人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟和智能社會新形態。並提出了加快實施六項重點行動，強化八項基礎支撐能力。

國新証券研報認為，強大的基礎支撐能力是“人工智能+”行動落地的關鍵保障，要形成覆蓋技術、數據、算力、生態、人才、政策、安全的全鏈條支撐體系。在技術基礎上，強調提升模型基礎能力，包括加強基礎理論研究、架構創新、高效訓練推理方法及評估體系建設。

“從2022年12月ChatGPT面世，到現在也就33個月的時間，市場上出現了數千個大模型、創業企業活躍、產業融資規模不斷創新高。”百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖表示，要在網絡、算力、推理系統、訓推一體系統等方面全面提升能力。智能經濟時代，一定要有新型基礎設施來支撐，需要智能優先的AI雲。

沈抖表示：“在33個月的背后，相關技術經歷了數十年的發展。今天是開花結果的時候，能力一旦突破了臨界點會帶來質的飛躍。當前價值的創造方式正在被重構，AI將進入一個‘超級周期’。”

數據顯示，2024年全球人工智能市場規模超2792億美元，預計到2030年年復合增長率為35.9%。大模型訓練成本持續降低、多模態融合技術不斷優化、智能體和具身智能加速演進，驅動人工智能形成全場景滲透態勢。

圍繞AI助力產業智能化、打造企業新質生產力，中國信息化百人會執委朱炎認為，AI產業的發展剛剛起步，空間非常大、任務也很重。以大模型和數據算力為核心的基礎設施要不斷攀登技術高峰，解決好“卡脖子”問題。既要推動大模型訓練、通用人工智能，也要探索面向千行百業的專業模型、小模型，並做好能源和算力的“考題”，這是產業發展的核心成本。企業需要做好流程改造、組織重塑、架構創新和人才培養。

應用層是AI下一階段發展的關鍵。廈門理工學院大模型創新應用研究中心副主任王馳明表示，使用方向和生態資源，是業界關注垂直領域大模型的重點，隻有結合具體場景才能真正實現應用落地。他以船舶與海洋工程大模型為例說，利用大模型可以對海上目標跟蹤識別，結合大數據分析做出智能決策，結合採集的設備運行參數實現船舶運行效率的提升和節能。

“當前，人工智能產業進入了規模化、商業化應用階段，隨著AI應用的普及率提升，我國將步入智能經濟新階段。”業界人士表示，構建“模型、數據、算力、應用、生態”的發展鏈條，是“人工智能+”深入實施的基礎支撐。未來，AI治理體系的優化健全將是重點方向，以保障我國AI產業的安全規范發展。

關注公眾號：人民網財經

分享讓更多人看到