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。