工业和信息化部日前公布数据显示，我国人工智能发展取得积极进展，企业数量超4500家，智能芯片、通用大模型等创新成果加速涌现，智能基础设施不断夯实，数字化车间和智能工厂加快建设，为人工智能赋能新型工业化奠定了良好基础。

　　工业和信息化部运行监测协调局局长陶青表示，要充分发挥我国工业体系完整、产业规模庞大、应用场景丰富等优势，以人工智能和制造业深度融合为主线，以智能制造为主攻方向，以场景应用为牵引，推动制造业智能化转型、高水平赋能工业制造体系，为高质量发展提供新动能。

　　关键技术加快突破

　　人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是新型工业化的重要推动力。加快突破人工智能基础关键技术，才能夯实应用赋能的底座。

　　在日前举行的2024年IT市场年会上，中国计算机行业协会人工智能专委会副秘书长王沛霖表示，我国人工智能核心技术基础薄弱，存在头重脚轻的产业结构。在应用层面发展较为迅速，但在基础层面和关键技术层面的研发和产业化能力相对较弱，缺乏具有国际竞争力的核心技术和产品。

　　陶青透露，要围绕算法、算力等大模型底层技术，加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品突破；加快智能物联终端和工业云部署，提升面向制造业的算力供给运营管理能力；引导生态型企业加快打造具备全球竞争力的通用大模型，培育面向制造业场景的行业大模型；构建高水平工业数据库，激发工业数据要素价值。

　　“只有将算力、算法和数据3个核心要素融合，才能把‘人工智能+’带到产业中，真正实现产业智能化赋能。今年4月，我们发布了海若大模型业务战略，计划投入50亿元资金，依托数字创新生态共同体，加快推动海若大模型在100个城市快速落地。”浪潮云行业总监尹萍说。

　　近年来，我国算力产业发展迅速。工业和信息化部副部长单忠德介绍，截至2023年底，我国在用数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达每秒230百亿亿次浮点运算；智能算力规模达70百亿亿次浮点运算，增速超过70%。

　　“算力一直是制约人工智能发展的关键因素。”赛迪顾问股份有限公司总裁付长文表示，当前我国算力规模居全球第二位，但还存在算力结构不平衡等问题。随着人工智能快速发展和行业、企业数字化不断推进，对智算中心的需求越来越大。2022年我国智能算力缺口是52.6%，2023年达78.4%。

　　王沛霖认为，培育壮大新质生产力离不开“人工智能+”“数据要素×”的深度融合与高效运作。这两项行动深度推进，将为我国带来产业转型的历史性机遇，有望打造出一批具有全球影响力的数字产业集群，推动现代化产业体系实现质的飞跃。

　　“以数字技术为核心驱动的数字经济全面快速发展，基于数字技术的创新已成为形成新质生产力的关键支撑。当前，国家数据基础制度和数据要素管理进入实质性阶段，数字领域新技术、新理念、新制度不断涌现。”国家智能制造专家委员会主任苏波说。

　　拓展多元应用场景

　　中国电子信息产业发展研究院院长张立表示，2023年，以生成式人工智能为代表的IT技术引发了智能时代的新革命，成为推动千行百业应用创新的动力源。“人工智能+”行动的目标就是要积极应用人工智能为实体经济赋能，提高实体经济效率，推动实体经济高质量发展，为经济社会各个领域带来新产业、新模式、新动能。

　　我国拥有广泛而丰富的人工智能应用场景，为“人工智能+”创造了巨大空间。人工智能在影像、零售、制造、金融、医疗等领域已得到广泛应用，改变着生产模式和经济形态，提高生产效率，降低生产成本，有效提升了产业国际竞争力。

　　在前不久举行的第十四届北京国际电影节上，两部40多年前上映的老电影变成了全新4K版影片重新首映。据介绍，在数字修复环节，火山引擎技术团队工程师利用AI标识技术，减少了修复师重复劳动，帮助优化影片清晰度、流畅度、色彩，去除瑕疵。香港城市大学计算机系助理教授马柯德表示，随着生成式人工智能视觉大模型技术在更多影视场景中得到广泛应用，这一技术趋势或成为未来4K胶片修复的主流。

　　在山东威海市，一艘渔船驶入港口，立刻被岸边的渔政核查核录系统捕捉到。这个由中国联通研发的高科技“接待员”迅速确认船只身份，在5分钟内完成核验，大大缩短了判定船舶身份的时间，提高了准确率。渔政核查核录系统上线16个月以来，AI“船脸”算法平均识别率精度达到86%以上，已完成8580次AI预警、3100多艘渔船的数据搜集，以及19153余次的机器自学习，提升了智慧渔港管理水平。

　　人工智能还能提升质量管理效率，为消费者选购商品提供便捷服务。比如，得物APP率先运用AI技术探索品质消费保障，建立国内首条人工智能查验鉴别生产线。AI计算引擎由得物APP多年积累的查验鉴别研究和海量实物商品数据训练而成，能辅助提升查验鉴别效率。

　　蒙牛集团副总裁、首席数智官李琤洁介绍，蒙牛历经货的数字化、人的数字化到人工智能驱动的数智化转型3个阶段，转变组织方式和生产方式，激发新质生产力。在数字化1.0阶段，蒙牛实现从奶源、工厂到消费者全链条的数字化覆盖；在数字化2.0阶段，蒙牛深耕消费者数字化；在如今的数智化3.0阶段，蒙牛实施“AI驱动的双飞轮”战略，用人工智能对供应侧和消费侧进行全面加持。

　　“预计围绕人工智能和数据要素的应用场景将持续释放，推动IT领域新质生产力培育、壮大与发展，并为各行各业带来发展新动能。同时，人工智能与数据要素深度结合，将在产业、经济、社会领域碰撞出新的火花。”苏波说。

　　陶青透露，要深化人工智能技术在制造业全流程中的融合应用，大幅提升研发、中试、生产、服务、管理等环节的智能化水平。面向对国民经济影响大、带动力强、数字化基础好的重点行业，开展人工智能赋能新型工业化专项行动，加快重点行业智能化升级，提升高端装备、关键软件、智能终端等重点产品和装备智能化水平。

　　培育壮大产业生态

　　我国人工智能发展也面临诸多问题。王沛霖分析，我国人工智能产业标准化和规范化程度不高，行业缺乏统一的标准体系，不仅影响企业互操作性和兼容性，也阻碍整个产业规范化和规模化发展。虽然我国人工智能人才培养规模逐渐扩大，但仍面临高层次领军人才稀缺、基础研究人才流失等问题，急需构建更完善的多层次人才培训体系。

　　此外，随着大数据和人工智能融合，如何有效保护用户隐私、确保数据安全，同时满足AI模型训练的大数据需求，成为重要课题。跨界协同与资源整合也不够紧密，各产业及产学研用之间深度融合和协同创新还不够充分，资源共享和利益分配机制尚待完善。

　　针对这些问题，相关企业开展了一系列探索实践。据介绍，浪潮云在国内率先启动新型数据基础设施探索与实践，通过搭建城市可信数据空间并融合隐私计算、沙箱计算、数据授权、区块链等多种技术能力，满足授权数据安全存储、可信传输、联合建模等数据流通需求，为各地数据要素安全可信流通提供强有力技术支撑。

　　联通数字科技有限公司数字化转型首席专家杨海明介绍，联通数科形成了“联通数科+行业军团+研究院”的企业转型布局，还发挥中国联通在网络安全领域的引领作用，与合作伙伴共同构建对外赋能的生态链。

　　陶青表示，要健全完善支撑体系，培育壮大产业生态；加强标准引领，建立健全人工智能赋能新型工业化标准体系。优化布局人工智能领域制造业创新中心、产业技术基础公共服务平台和重点实验室等，强化产业链协同创新，强化人工智能开源生态建设，健全人工智能人才培养、安全保障和国际合作等机制。

　　赛迪顾问人工智能与大数据研究中心常务副总经理邹德宝提出，有关部门要在政策上给予支持，以满足人工智能创新发展推动新型工业化需求为导向，创造更好产业环境。