在日前舉行的2023世界人工智能大會上，首發首展新品達30余款，來自全球的超400家AI行業知名企業和機構拿出人形機器人、大模型等“新賽道”上的“硬核產品”。這是人工智能產業蓬勃發展的縮影。最新數據顯示，我國人工智能核心產業規模達到5000億元，企業數量超過4300家，算力規模位居全球第二。
記者獲悉，相關部門將進一步加強政策引導、夯實產業底座、拓展應用場景、完善生態體系，加快培育壯大人工智能產業。
7月8日，在2023世界人工智能大會期間，中國移動正式發布九天·海算政務大模型和九天·客服大模型，前者是面向政務領域的行業大模型，具備多維度的信息關聯能力、面向復雜事項和流程的多元交互能力等；后者則在人工客服領域，可以根據用戶提供的自然語言描述，解析用戶問題并提供答案。此前于7月6日，中國電信發布TeleChat大模型，該模型使用了大量高質量中英文語料進行預訓練，并采用了千萬級問答數據進行微調，可用在賦能數據中臺、智能客服和智慧政務等領域。
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近段時間，以ChatGPT為代表的人工智能大模型引領新一輪全球人工智能技術發展浪潮。僅在2023世界人工智能大會期間，就有30多個大模型集體亮相，不少通用和行業垂直模型都是首次登場。
根據科技部新一代人工智能發展研究中心5月底發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》，我國10億參數規模以上大模型已發布79個。在大模型方面已建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力，形成了緊跟世界前沿的大模型技術群。
工信部副部長徐曉蘭在2023世界人工智能大會上表示，以深度學習算法為代表的新一代人工智能引領發展熱潮，以大模型為代表的通用人工智能不斷取得技術突破，實現了人工智能從感知向認知、從量變到質變的跨越。
“以大語言模型為代表的人工智能技術在全球掀起科技和產業創新浪潮，深度學習框架和大模型構成了產業智能化基座，將支撐各行各業的應用智能化重構。”百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰認為。
技術追“新”的同時，應用也在持續挖“潛”。
人工智能驅動的科學研究是當下熱點話題。7月6日，騰訊公布“探星計劃”新成果，2023年通過AI技術，從大量觀測數據中發現快速射電暴。此前，由復旦大學、阿里云等共同打造的國內高校云上科研智算平臺CFFF在復旦大學正式上線，該平臺以公共云模式提供超千卡并行智能計算，支持千億參數的大模型訓練。
“在海量數據的基礎上，為了發現和解決科學研究中的重大問題，算法需要不斷迭代，從關聯發現到靶點發現再到靶點驗證，其中蘊藏著巨大的計算量。”復旦大學校長、中國科學院院士金力在接受記者采訪時表示，未來有希望借助人工智能的幫助，識別出最有可能突破的科研方向，協助發現和篩選科學問題。
有的瞄準通用、有的深耕行業，記者在采訪中獲悉，人工智能融合應用深度與廣度不斷拓展。在中信戴卡融合AI技術打造的全球鋁車輪行業“燈塔工廠”里，人工智能識別技術應用到工業檢測中，減少80%人工干預，檢測效率提高40%；在多個重點基建鐵路中，網易伏羲無人裝載機器人，基于工業大模型實現了多項技術突破，比如自主定位精度優于5厘米，為自動化操作提供穩定安全支撐……
工信部數據顯示，我國已建成2500多個數字化車間和智能工廠，示范工廠改造后，研發周期縮短了約20.7%、生產效率提升了約34.8%、碳排放減少了約21.2%，有力推動實體經濟數字化、智能化、綠色化轉型。
在業內人士看來，我國擁有廣闊的人工智能應用市場，但在基礎性技術等方面還處在相對弱勢地位，產業自主創新的生態體系還需要進一步建設。
2023世界人工智能大會期間發布的《2022全球人工智能創新指數報告》顯示，中國人工智能創新指數近三年一直保持全球第二水平，在人才、教育、專利產出等方面均有所進步，但基礎資源建設水平仍有待提高。相較于自身快速增長的創新產出而言，中國人工智能創新投入規模和質量還有很大提升空間。
中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民告訴記者，目前國內人工智能基礎資源在生態建設方面還存在不足。“國產硬件對大模型軟件的適配程度還有待提升，除了對現有軟件的兼容性，還需要提高硬件對軟件開發的支持能力，提供友好的開發環境，進而推動我國人工智能生態建設。”
記者注意到，多方正加快部署，整合創新資源，搶抓人工智能發展機遇，推動人工智能自主技術體系建設及產業發展。
今年5月召開的二十屆中央財經委員會第一次會議明確，“要把握人工智能等新科技革命浪潮”“推進產業智能化、綠色化、融合化”。
工信部表示，將加強政策引導，結合全球通用人工智能發展的新態勢，會同相關部門加快研究制定產業政策，進一步明確產業發展目標和重點任務；拓展應用場景，提升人工智能賦能制造業水平。科技部也明確，將加大人工智能基礎理論和前沿技術研發布局，打造一批人工智能區域高地和基礎平臺，深化企業牽頭的產學研用融合，推動人工智能賦能經濟社會發展。
產業發展的底座也將進一步夯實。徐曉蘭說，將圍繞算力、算法、數據、框架等底座技術加大創新攻關，加快推進軟硬件適配，構建從智能芯片到算法框架到大模型的全棧式產業鏈，加快人工智能技術和產業發展。
