近年来，“AI”一直是公众讨论中的高频热词。大模型、人形机器人、智能网联汽车等前沿技术一日千里，人工智能正以前所未有的速度和规模引领新一轮科技革命和产业变革，激发全球科技之变、产业之变、时代之变。
近日，中国信息通信研究院发布了《中国数字经济发展研究报告（2024年）》。2023年以来，我国5G、人工智能等技术创新持续取得突破。2023年，我国数字经济规模达到53.9万亿元，占GDP比重达到42.8%，数字经济增长对GDP增长的贡献率达66.45%，数字经济有效支撑经济稳增长。新时期，如何正确研判我国人工智能技术优势与产业化发展态势？一起关注。
一、人工智能关键技术及其价值
在全球范围内，人工智能技术的发展正推动着各行各业的变革。基础技术如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉，以及云计算等，是支持人工智能产业化的核心。这些技术不仅提高了自动化水平，还为数据分析、决策支持和用户交互提供了更加精确和高效的方法。具体来说，深度学习技术通过模仿人脑处理和分析大量数据的方式，已成为提高图像和语音识别准确性的关键技术。自然语言处理使计算机能够理解和生成人类语言，广泛应用于聊天机器人、翻译系统和情感分析中。计算机视觉技术则在自动驾驶汽车、医疗影像分析及监控系统中展示了其强大的应用潜力。同时，云计算已经成为支撑人工智能技术发展的基础设施和重要平台。我国在图像识别、语音识别等人工智能技术领域达到了国际领先水平。这部分得益于深度学习技术的广泛应用。
变换器（Transformer）。变换器是一种深度学习模型，由谷歌（Google）在2017年提出，用于处理序列到序列（sequence-to-sequence）的任务，如机器翻译。Transformer 架构及其变体已经成为大型语言模型的基石，它们在自然语言处理（NLP）领域的应用非常广泛，从机器翻译到文本摘要，再到问答系统等。这些模型的成功展示了Transformer 架构在处理复杂语言任务方面的强大能力。
微调（Fine-tune）。微调是机器学习中的一种训练技巧，特别是在自然语言处理（NLP）中，它涉及将一个在大型数据集上预训练的模型应用到一个更小的、针对特定任务的数据集上进行再训练。微调是大型语言模型应用到实际问题中的关键步骤，它使得这些模型能够在各种特定的自然语言处理任务中发挥作用。当下已有许多开源的大模型，通过微调，研究者和开发者能够利用预训练模型的强大能力，为特定的应用场景定制模型。因此，微调技术对于产业界的应用具有非常重大的意义。
模型压缩（Model Compression）。量化是深度学习模型部署时实现模型压缩的一种技术，它通过减少模型权重和激活值的表示精度来减小模型的大小和计算需求。量化是大型语言模型部署到资源受限设备上的关键技术之一。通过量化，这些模型可以在不牺牲太多性能的情况下，以更小、更快、更节能的形式运行。这对于推动大型语言模型在实际应用中的广泛使用具有重要意义。
检索-生成（RAG）。检索-生成（RAG）是一种结合了信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的深度学习模型，用于处理需要大量背景知识的任务，如开放域问答（Open-Domain Question Answering）。RAG是一种创新的方法，它将检索系统的广度和生成模型的灵活性结合起来，以解决复杂的自然语言处理任务。通过检索相关信息并利用这些信息生成答案，RAG能够提供更准确和详细的输出，尤其是在需要广泛背景知识的场景中。
二、我国的人工智能产业化发展趋势
近年来，我国的人工智能产业取得了长足的进步，形成了独特的产业格局。在这一格局中，不仅有众多科技巨头如百度、阿里巴巴、腾讯等积极布局人工智能领域，更有许多初创企业、高校和科研机构参与其中，共同推动人工智能技术的创新与发展。
首先，科技巨头在人工智能领域的影响力不容忽视。百度凭借其深厚的搜索技术积累，在人工智能领域取得了显著的成果，其语音识别、自然语言处理、图像识别等技术在业界处于领先地位。阿里巴巴在云计算、大数据等领域发力，为人工智能技术的应用提供了强大的基础设施支持。腾讯则利用其在社交、游戏等领域的优势，将人工智能技术应用于智能客服、智能推荐等领域，取得了良好的市场效果。
其次，初创企业、高校和科研机构在我国人工智能产业中也发挥着重要作用。这些机构通常具有灵活的创新机制和高度的研究热情，能够迅速捕捉人工智能领域的前沿技术动态，并将其转化为实际产品或服务。例如，一些初创企业专注于人工智能芯片的研发，试图打破国外厂商在高端芯片市场的垄断；一些高校和科研机构致力于人工智能基础理论的研究，为人工智能技术的长远发展提供理论支撑。
在创新成果和成就方面，我国人工智能产业也取得了显著的成绩。例如，在具身智能领域，我国新能源汽车的自动驾驶水平已经实现了与国际先进水平的并跑甚至领跑；在自然语言处理领域，我国的研究团队在大语言模型、机器翻译、文本生成等方面也取得了重要突破；在生成式人工智能领域，我国的研究人员在图像生成、视频生成等方面也取得了显著成果。
具身智能产业化趋势
随着人工智能技术的飞速发展，具身智能（Embodied Intelligence）作为人工智能与物理世界交互的重要领域，正在成为科技创新和产业变革的重要力量。具身智能强调智能体与环境之间的实时互动和感知，通过人工智能技术实现智能体在复杂环境中的自主决策和行动。
人工智能在具身智能中的应用主要体现在环境感知与理解、自主决策与行动、交互与沟通等方面。具体而言，在环境感知与理解方面，人工智能技术通过传感器、摄像头等设备收集环境信息，利用深度学习、计算机视觉等技术对环境进行感知和理解。智能体可以根据这些信息实时调整自身的行为和决策，以适应复杂多变的环境。在自主决策与行动方面，人工智能技术使智能体具备自主决策和行动的能力。通过机器学习、强化学习等技术，智能体可以学习并优化自身的行为策略，实现自主导航、避障、执行任务等。在交互与沟通方面，人工智能技术为智能体提供了与人类或其他智能体进行交互和沟通的能力。智能体可以通过自然语言处理、语音识别等技术理解人类指令和需求，并通过语音、文字、动作等方式进行反馈和回应。
当前随着消费者对于智能化、个性化产品和服务的需求日益增长，具身智能行业得到了快速发展。同时，随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，具身智能产品正在逐步渗透到人们的日常生活中，改变着人们的生活方式和工作模式。常见的具身智能应用包括：
智能机器人。智能机器人是具身智能的重要应用之一，通过集成人工智能技术，智能机器人可以实现自主导航、语音交互、人脸识别等功能，为家庭、医疗、工业等领域提供智能化服务。
自动驾驶汽车。自动驾驶汽车是人工智能在交通领域的创新应用，通过感知周围环境、规划行驶路径、控制车辆运动等功能，自动驾驶汽车可以实现安全、高效的自动驾驶，提高交通效率和安全性。
智能家居设备。智能家居设备通过集成人工智能技术，可以实现智能控制、语音交互、场景定制等功能，为用户提供更加便捷、舒适的家居生活体验。
智能医疗设备。智能医疗通过人工智能技术实现疾病的预防、诊断和治疗。例如，人工智能技术可以通过分析医疗影像数据，辅助医生进行疾病诊断；通过智能穿戴设备监测患者的健康状况，提供个性化的健康管理方案。
从产品层面来看，上述具身智能创新产品的出现，不仅丰富了人们的生活体验，也为行业带来了新的增长点。从服务层面来看，智能客服、智能医疗、智能教育等创新服务的推出，为人们提供了更加便捷、高效的服务体验，同时也为企业带来了更多的商业机会。而随着市场需求不断增长，消费者对于智能化、个性化产品和服务的需求日益旺盛。这为具身智能行业提供了广阔的市场空间，同时人工智能产业化将进一步推动具身智能领域的技术创新和应用拓展。通过深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术，智能体可以更加准确地感知和理解环境，实现更加智能化、自主化的决策和行动。随着5G、物联网等技术的发展，具身智能产品将实现更加高效的信息传输和互联互通，为人们提供更加便捷、高效的服务。
人工智能产业化将促进具身智能产业链的整合和协同发展。具身智能产品涉及多个领域和产业链环节，包括硬件制造、软件开发、数据处理、云计算等。随着人工智能技术的深入应用，这些领域将实现更加紧密的协作和整合，形成完整的产业链生态。这将有助于降低生产成本、提高生产效率，推动整个行业的健康发展。
计算机视觉产业化趋势计算机视觉作为人工智能技术关键领域之一，市场规模正在不断扩大。深度学习的兴起为计算机视觉的发展提供了强大的支持。通过深度学习技术，计算机视觉系统能够更准确地理解和分析图像和视频数据，实现更精准、高效的图像识别和分析。此外硬件设备的不断提升也为计算机视觉技术的应用提供了更强的感知能力、计算能力和存储能力。这使得计算机视觉系统能够处理更大规模的数据和更复杂的任务，提高了系统的性能和可靠性。
当前计算机视觉的应用已经从传统的安防监控、人脸识别等领域扩展到自动驾驶、医疗影像分析、智能制造等多个新兴领域。这些新兴领域对计算机视觉技术的需求不断增加，推动了计算机视觉技术的不断创新和应用。目前，我国计算机视觉市场已经形成了互联网巨头厂商、传统安防转型厂商、AI领先创业厂商、AI垂直领域厂商等多元化的竞争格局。各类厂商在技术研发、产品创新、市场推广等方面展开差异化竞争，推动了整个产业的发展。计算机视觉技术的产业化应用主要有：
工业自动化。计算机视觉在工业自动化领域的应用广泛，包括质量检测、产品分类、机器人导航等。通过视觉系统对生产线上的产品进行实时监测和识别，可以大幅提高生产效率和产品质量，降低生产成本。
智能制造。在智能制造领域，计算机视觉技术可以实现设备之间的互联互通和智能协同，提高生产线的自动化和智能化水平。例如，通过视觉系统对生产过程中的关键数据进行采集和分析，可以实现生产过程的优化和预测性维护。
智慧城市。计算机视觉在智慧城市建设中发挥着重要作用，包括交通监控、公共安全、城市管理等领域。通过视觉系统对城市的交通流量、人员流动、环境状况等进行实时监测和分析，可以为城市管理提供有力支持，提高城市的运行效率和安全性。
智慧安防。在安防领域，计算机视觉技术可以实现人脸识别、行为分析、智能监控等功能，提高安防系统的智能化水平。通过视觉系统对监控视频进行实时分析和处理，可以及时发现异常情况并报警，为公共安全提供有力保障。
智慧零售。在零售领域，计算机视觉技术可以实现商品识别、货架管理、客流量统计等功能。通过视觉系统对零售场景进行实时监测和分析，可以帮助商家更好地了解消费者需求和市场趋势，优化商品陈列和库存管理。
自动驾驶。自动驾驶是计算机视觉技术的重要应用领域之一。通过视觉系统对车辆周围环境进行实时监测和识别，可以实现车辆的自主导航和避障功能，提高交通安全性和效率。
随着上述计算机视觉应用的普及，相关法规政策环境也在不断完善。政府加强了对计算机视觉工具的监管，要求企业在使用这些数据时必须遵守隐私保护和数据安全的规定。这将有助于保护用户隐私和数据安全，促进计算机视觉产业的健康发展。展望未来，我国计算机视觉产业将继续保持快速发展态势。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，为经济社会发展注入新的动力。
三、“人工智能+”：机遇和挑战
随着人工智能技术的不断发展，政府、企业和研究机构正在共同努力，将人工智能与其他领域结合起来，以实现更大的整体效益。我国政府通过制定《新一代人工智能发展规划》等文件，加强了顶层设计，明确了发展方向。“人工智能+”提供了许多新的产业化应用场景，既可以改善人们的生活又可以促进经济增长。例如将人工智能与医疗保健相结合，提高诊断准确性和治疗效果；将人工智能与交通系统结合起来，减少拥堵，提高安全性，并优化资源分配。
近年来，我国政府推出了一系列促进“人工智能+”的举措，主要包括：加大对智能技术的研发投入和财政支持，推动智能技术的创新和发展；建设智能产业园区和孵化器，以吸引和培育智能领域的企业和人才，并促进智能产业链上下游的协同合作；加强高校、科研机构和企业之间的合作，共同推动智能技术的研发和应用，为智能技术研究和开发提供了重要保障；建设智能技术研发中心和实验室，以集聚创新资源，并为智能技术的研发和应用提供有力支持；培育智能产业生态，通过政策扶持和资金支持等方式，推动智能技术在各个领域的应用，以实现人工智能技术与实体经济的深度融合，并促进智能产业的健康发展。
与此同时，在这一系列的机遇背后，“人工智能+”的推动也面临着一些挑战。主要包括：
算法的公平性和透明性。人工智能算法可能受到数据样本的偏见，导致对于不同群体的不公平对待。一些算法可能在不经意间对某些群体产生歧视性影响，加剧社会不公平。不平衡、低质量的数据集可能导致模型在某些群体中表现不佳。如果人工智能系统不够透明，用户可能无法理解其决策过程，从而降低信任度。
数据隐私和安全。将人工智能与医疗保健结合起来，需要保护患者敏感信息的机制，以防止未经授权的访问；将人工智能与金融系统结合起来，需要确保算法不会被利用进行欺诈或其他恶意活动；智能体在决策和行动中的道德和法律责任需要更有力的监管，保护用户隐私和数据安全需要有法可依。
技术成熟度和扩展性的挑战。许多人工智能技术仍处于早期发展阶段，因此不足以支持商业需求；将人工智能与现有系统结合起来可能需要大量资源和时间；智能体的环境感知和理解能力有限，智能体的决策和行动策略较为初级。
人才供需关系。人工智能技术和智能领域的快速发展需要大量具备跨学科知识和创新能力的高端人才。然而，目前这一领域的人才储备相对不足，难以满足产业快速发展的需求。
总之，“人工智能+”提供了许多机遇，可以帮助改善人们的生活并促进经济增长。然而，这一行动计划也面临着一些挑战，需要妥善解决。解决了这些难题，我们才可以更充分利用人工智能技术，赋能千行百业高质量发展，并创造一个更好的未来智能社会。
随着人工智能技术的迅速发展，中国已准备好释放“人工智能+”领域的巨大潜力。人工智能在制造业、医疗保健、金融和教育等行业发挥的作用越来越深入广泛，正在形成新质生产力，并改变未来的商业模式和创造新的产业链。尽管我国“人工智能+”产业发展可能与国外存在差距，中国仍将持续大规模推广人工智能并将其融入各个行业，并有望进一步提高生产效率、推动创新，从而弥补这些差距，甚至使部分产业走在国际前列。需要注意的是，“人工智能+”行动也在人才培养、基础设施建设和监管框架方面面临着新的挑战。然而伴随政府支持、私人投资以及各行各业对智能技术日益增长的需求的推动，中国的人工智能产业将继续保持上升趋势，使我们进入一个崭新的智能新时代。
来源：人民论坛网
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