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    “人工智能+”步履鏗鏘 “燃”動產業變革新引擎

    焦磊
    2024年10月12日09:49 | 來源:人民網
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    原標題:“人工智能+”步履鏗鏘 “燃”動產業變革新引擎

      當下,人工智能正深刻改變社會生產生活場景,成為產業變革的重要驅動力。今年的政府工作報告首次提出開展“人工智能+”行動,這標志著人工智能技術在國家戰略中的地位日益提升。

      在政策部署上,多項針對數字基礎設施超前建設、算力資源優化配置和建設產業集群試驗區的措施陸續規劃落地,為“人工智能+”行動的開展提供了堅實的基礎。

      目前,從基礎層、框架層、模型層到應用層,我國人工智能全產業鏈體系正加快構建與完善,并逐漸在部分城市、細分領域跑出產業“加速度”。

      全面的人工智能產業體系初步構建

      近年來,我國人工智能產業在技術創新、產品創造和行業應用等方面實現快速發展,初步構建了較為全面的人工智能產業體系。工信部數據顯示,中國人工智能相關企業超過4500家,核心產業規模已接近6000億元人民幣,產業鏈覆蓋芯片、算法、數據、平臺、應用等上下游關鍵環節。

      布局方面,在產業鏈上游,作為發展底座,算力、算法和數據等基礎層產業成為近來業界投資重點。

      北京人工智能公共算力平臺的點亮、京津冀最大綠色算力中心的投產運營、全國首個5A級智算中心在上海誕生……全國多地正在加速算力中心的布局和落地,為AI模型訓練和推理提供了強大的支持。截至2024年6月,中國在用算力中心超過830萬標準機架,算力規模達246 EFLOPS(指每秒百億億次浮點運算)。

      同時,算力芯片行業正加速國產替代進程。華為、海光信息、寒武紀等國內企業已經在算力芯片領域取得了顯著進展,通過技術創新和市場拓展不斷提升自身競爭力。

      在基礎層的加持下,模型層和應用層正加速發力。

      截至2024年7月30日,全國范圍內已有197個生成式人工智能服務通過備案,通用大模型、行業大模型占比分別為31%、69%,行業大模型涉及教育、金融、辦公、政務和醫療等領域,并向傳媒、招聘、家裝、心理等更廣闊的場景延伸,行業大模型的類型愈加豐富。

      應用方面,作為人工智能應用開發最早、最成熟的領域,圖像和語音識別應用已趨于成熟,廣泛的應用場景有望給行業帶來更大的市場規模和收入潛力。

      同時,AI產業的投資方向也發生了顯著變化。根據天風證券研報整理,圖像和語音識別、AR/VR硬件、AI芯片與算力、自動駕駛技術、生成式人工智能、工業自動化與機器人等領域成為融資最活躍的賽道。

      將人工智能變為地區發展潛能

      加快利用人工智能技術賦能產業建設,已成為各地社會經濟發展的重中之重。從中央到地方,政策體系加快完善,旨在帶動AI對產業升級的牽引,并將拓展應用場景作為關鍵內容。

      例如,北京市發布的《北京市推動“人工智能+”行動計劃(2024—2025年)》明確提出,2025年底,力爭形成3—5個先進可用、自主可控的基礎大模型產品,100個優秀的行業大模型產品和1000個行業成功案例。

      此外,深圳市工信局印發的《深圳市加快打造人工智能先鋒城市行動方案》提出,“深化全域全時全場景應用,打造場景應用先鋒”;上海市提出,到2025年底,520項依申請高頻服務事項實現“少填少交智能審”,“小申”智能客服解決率達到80%,集中納管高頻算法模型超100個、數源目錄超200個。

      標準體系加快形成,護航AI產業健康可持續發展。《國家人工智能產業綜合標準化體系建設指南(2024版)》聚焦關鍵技術、智能產品與服務、賦能新型工業化、行業應用等七方面重點方向,完善人工智能標準工作頂層設計,強化全產業鏈標準工作協同,統籌推進標準的研究、制定、實施和國際化,為推動我國人工智能產業高質量發展提供堅實的技術支撐。

      沿著產業發展路徑,AI產業在各地持續“開花結果”。作為人工智能產業的發展高地,北京獲備案的大模型有82款,占全國超四成,文心一言、智譜清言、月之暗面kimi等已成為面向公眾服務的大模型明星產品;中國信通院數據顯示,北京已擁有人工智能企業1332家,占全國4474家的近三成;從上游的算力、數據到下游的應用企業以及相關研究機構,上海徐匯打造“人工智能(大模型)”千億產業集群;成都已擁有超900家人工智能領域科技型企業,人工智能產業近三年的復合增長率超40%,預計今年人工智能與機器人產業規模將超過千億元。

      專家認為,人工智能正在從“熱話題”真正轉化成推動我國產業轉型升級和現代化產業體系建設的“內燃機”。隨著人工智能全產業鏈體系加快構建、全社會對于AI應用需求的提升,相關細分領域將迎合市場跑出“加速度”,同時催生產業鏈虹吸效應,加快新質生產力發展。

    (責編:袁菡苓、羅昱)

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