“人工智能+”行动赋能千行百业
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2025-06-01 10:37:15
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转自:中工网

经济日报记者 黄鑫

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正深刻改变人类生产生活方式。中共中央政治局日前召开会议提出,加快实施“人工智能+”行动。“人工智能+”注重把人工智能技术与各行各业、各种应用场景深度融合,将技术的突破性进展与国家产业升级需求紧密结合,对于推动经济高质量发展具有重要意义。

提升效率质量

强调“人工智能+”,核心在于人工智能具备典型通用技术特征,与各领域结合时,能突破传统发展瓶颈,以智能算法、数据分析等方式优化流程、提升效率,催生新模式、新业态,培育新质生产力。

赛迪智库信息化与软件产业研究所所长韩健分析,“人工智能+”与传统产业深度融合,极大提升了生产效率和产品质量,成为推动产业升级和经济结构优化的重要动力;“人工智能+”与云计算、大数据等技术相互赋能、协同发展,成为激发创新活力、推动技术突破的关键引擎;“人工智能+”是我国在全球科技竞争中抢占制高点、实现弯道超车的重要战略举措。

赛智产业研究院院长赵刚认为,实施“人工智能+”行动,能充分发挥人工智能的创新引领和产业赋能作用,既带动数字产业整体升级,培育大模型、智能体、具身智能、脑机接口等新兴产业、未来产业,也促进钢铁、石化、机械等产业智能化转型,培育新质生产力,构建现代化产业体系。

“实施‘人工智能+’行动还有助于发挥人工智能的普惠作用,促进人工智能在医疗、教育、交通、城市管理等领域广泛应用,有力促进数字消费,提升公共服务质量,优化社会治理体系,满足人民日益增长的美好生活需要,提升国家治理现代化水平。”赵刚说。

浪潮集团执行总裁、总工程师,浪潮云董事长肖雪认为,场景已成为继算力、算法、数据之后,发展人工智能的核心要素。同时,大模型开源开放带来了技术平权和普惠,人工智能和数据协同发展成为未来趋势。

日前举办的2025联想创新科技大会发布了覆盖全场景的超级智能体矩阵,将加速人工智能普惠。联想集团董事长兼CEO杨元庆表示,超级智能体不只是一个工具,而是个人和企业的“认知操作系统”,将助力提高生活质量和生产力水平。

要素资源集聚

我国已初步建成较为全面的人工智能产业体系,产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等关键环节,在技术创新、产业培育、要素集聚、应用赋能等方面取得较好发展。

截至2024年底,我国成为全球人工智能专利最大拥有国,占比高达60%,制定40余项行业关键标准和10余项国际标准。全国共有302款生成式人工智能服务完成备案,开发者数量突破940万。人工智能大模型在电子、原材料、消费品等行业加快落地,在研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等环节得到应用。

11个国家人工智能创新应用先导区稳步发展,央地共建具身智能机器人、人形机器人等制造业创新中心,推动产业集聚发展。工信部联合财政部设立了600亿元规模的国家人工智能基金,加快布局投资项目。着力培育经营主体,目前已累计培育了400余家人工智能领域国家级专精特新“小巨人”企业。

“要素资源加快集聚。智能算力基础设施加快建设,数据要素市场建设稳步推进。截至2024年底,我国智能算力规模达90EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算);建成钢铁、煤炭等高质量行业数据集。”韩健说。

赵刚认为,总体看,我国人工智能产业体系完备,产业链覆盖了从智能芯片、智能硬件、智能算力中心到深度学习框架、大模型、高质量数据集、人工智能应用等各环节,每个细分赛道都涌现出一批人工智能创新企业。人工智能产学研用协同创新能力不断增强,广阔的数字消费市场和实体经济数字化转型市场为人工智能技术应用创新提供了丰富的场景需求。

坚持应用导向

发展“人工智能+”尤其要坚持应用导向,这是技术转化为生产力的关键,也是推动产业升级的重要路径。

赵刚表示,“人工智能+”要围绕行业发展的现实需求和痛点、难点问题,从应用场景的“小切口”出发,选择适合行业的人工智能技术和实施方案。

突出应用导向。在迈向人工智能落地的“最后一公里”过程中,浪潮云构建起“前店后厂”新模式。肖雪介绍,通过海若大模型智能体验中心,构建智能技术与实际需求无缝对接的高效平台;通过海若大模型工厂支持大模型快速迭代与持续优化,进一步解决智能体训练及推理数据高效安全落地的问题。

韩健认为,深入推动“人工智能+”行动,要围绕人工智能赋能新型工业化等重点方向,通过开放应用场景、开展“揭榜挂帅”、组织供需对接、遴选典型标杆案例等举措,引导人工智能企业与行业用户深入合作,加速人工智能技术在千行百业落地生根。他建议,建设人工智能行业赋能中心,汇聚产学研用各方资源,为人工智能赋能行业提供技术创新、中试验证、成果转化等服务。

工业和信息化部总工程师谢少锋表示,工信部将推动制造业全流程、重点行业、重点产品的智能升级,加快下一步超级智能终端的产业化、商业化进程。引导耐心资本加大支持力度,加快培育一批行业龙头企业和专精特新中小企业。建设人工智能开源社区,发挥人工智能标准化技术委员会的作用,加快关键急需标准的研制,加强人才引育、伦理治理和国际合作,持续营造良好的产业生态。

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