兩會專訪丨全國政協委員、中國信通院院長余曉暉：人工智能將在更多實體經濟領域實現深度應用
今年的政府工作報告提出，持續推進“人工智能+”行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用，大力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。人工智能如何賦能制造業推動高質量發展、人工智能應用如何推進落地，成為今年全國兩會代表委員熱議的話題。全國政協委員、中國信息通信研究院院長余曉暉在接受《人民郵電》報記者專訪時表示，人工智能將在制造、能源等更多實體經濟領域實現深度應用，推動生產力實現更大的變革性突破。
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搶抓機遇
制造業擁抱AI深度融合
近年來，人工智能在技術創新與商業應用的雙輪驅動下，正加速與實體經濟深度融合。哪些領域或行業可能會迎來人工智能應用的爆發性增長？
余曉暉表示，從發展規律和應用態勢來看，人工智能賦能行業的路徑符合數字技術應用的一般客觀規律，即遵循“從數字化水平較好的領域率先突破，再逐步擴散到更多行業”的推進特征。一方面，率先在數字原生領域規模化應用。以互聯網為代表的數字原生領域，憑借天然的數據沉淀優勢、成熟的數字基礎設施以及海量的用戶基礎，率先形成人工智能應用的規模化落地。例如，互聯網搜索、社交、購物、寫作、編程等領域紛紛接入大模型、拓展新業態，這些應用不僅提升了服務效率，還為用戶帶來了全新的交互體驗。另一方面，逐步向金融、醫療、交通等數字化程度較高的行業滲透，重要場景應用賦能成效顯著。例如，美國88%的金融機構部署AI系統，深度應用者61%獲得超預期投資回報率。在藥物研發中，生成式AI將化合物篩選周期從數年縮短至數月，新藥上市時間從13年縮短至8年，成本降低75%。人工智能在自動駕駛的應用也隨著大模型的發展正實現新的突破。這些先導應用都建立在行業既有的數字化基礎之上，同時也加速了相關行業的數字化向智能化的重構進程。
“隨著人工智能技術的進一步普惠化和各行業數字化轉型的全面推進，人工智能將在制造、能源等更多實體經濟領域實現深度應用，與更加復雜的物理場景和核心生產流程相結合，推動生產力實現更大的變革性突破。”余曉暉說。
那么，中國制造業如何抓住這樣的契機和風口推動產業高質量發展？
對此余曉暉表示，我國制造業具有門類齊全、規模龐大、場景豐富、數據潛能巨大等優勢，加快人工智能技術的創新應用探索，既有助于為產業注入新的創新動能，催生各類新模式新業態，實現產業高質量發展；同時制造業也為人工智能技術提供了豐富的試驗田和數據集，將推動人工智能發展邁上新的臺階。具體來說，他認為應從四個方面發力。
一是加快工業人工智能應用模式創新探索。盡管當前工業人工智能已經形成大量豐富的應用模式，但人工智能作為創新最為活躍的領域，對制造業的融合賦能潛力還遠遠未得到充分釋放。應面向重點行業和典型場景加快人工智能應用探索，與工業互聯網深度融合，進一步強化研發設計和營銷服務“兩端”環節應用，同時面向生產制造等“核心”環節推進深度應用。
二是推動人工智能與工業技術融合創新。推動人工智能技術與工業知識、模型深度結合，在保證工業制造對穩定、可靠、質量等要求的同時，賦予其智能化能力，是工業人工智能技術創新的關鍵，也是全球性難題。應加大研發投入，突破人工智能與工業技術融合的基礎性原理與關鍵工程化問題，驅動以智能化為主要特征的新工業革命。
三是布局智能疊加的智能制造終端產品、裝備、系統。當前人工智能正深刻改變制造裝備、機器人、工業自動化、工業軟件等領域的產品形態與產業圖景；同時，電腦、手機、家電、無人系統、物聯網等各類終端產品也加快向人工智能升級。要充分發揮我國人工智能創新優勢，特別是推動各行業領軍企業與人工智能企業優勢互補和創新合作，帶動各個領域的產品智能化升級與產業突破，打造我國制造業智能化新優勢。
四是加強重點領域行業數據資源構建。工業人工智能創新關鍵是高質量的行業數據集、模型庫，目前我國基礎大模型已進入全球領先行列，但在工業等領域的應用積累還較為薄弱。要圍繞重點制造業高價值場景，加快積累形成高質量行業數據集，構建行業數據資源體系，同時積極探索基于可信數據空間的行業數據流通體系，將數據資源潛能有效轉化為國家數據優勢，在推進制造業智能化升級的同時，反哺大模型性能升級，推進我國人工智能的進一步突破。
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通力合作
創新AI大模型技術應用
2025年工信部將實施“人工智能+制造”行動，加強通用大模型和行業大模型研發布局和重點場景應用。國產大模型發展按下提速鍵，生成式人工智能正帶來產業變革。在推動人工智能的應用過程中，政府和行業如何合作？
余曉暉指出，當前，全球人工智能創新和應用全面加速，我國已具備良好技術產業基礎，涌現出世界級大模型產品和優秀企業，進一步發展需要政府與行業形成更強合力，協同推進人工智能技術創新和應用落地。
他表示，政府可聚焦基礎支撐與制度保障，加強算力、數據、人才、資金等關鍵要素供給，筑牢創新底座，同時加快推進政府自身應用，牽引產業發展。行業可立足場景和市場優勢，加快技術突破，深耕場景創新，打造標桿應用，鞏固和增強全球競爭優勢。總體而言，政府和行業可進一步加強協同，在以下重要方向形成更大推動合力，推進人工智能創新突破和形成現實生產力。
第一，產業生態建設。一是聚焦人工智能軟硬件協同問題，推進產業鏈上下游企業構建創新聯合體，推動一批軟硬件協同創新系統及方案建設；有序引導軟硬件廠商間協同創新及與開源模型國產化適配，集聚各方力量盡快構建起技術領先、自主可靠、良性發展的產業生態體系。二是聚焦開源生態建設問題，加快推進國際先進的人工智能開源社區建設，構建先進的開源服務體系，并積極促進開源國際交流合作。
第二，關鍵要素供給。一是聚焦數據質量與開放問題，協力推進高質量數據集建設，有序開放政務、醫療、交通等公共數據資源，推動數據標注產業發展。二是聚焦高質量人才培養問題，進一步打通產教融合與實戰培養通道，加快培養既懂人工智能應用又熟悉本行業需求與機理的跨界人才。加大產業界與學術界的人才聯合培養，激發更大創新合力和人工智能原創思想。三是加大對人工智能創新和先導應用的投融資支持，確保我國人工智能創新發展所需的資金強度。
第三，規模化應用落地。一是聚焦行業供需對接問題，分行業探索建立“場景清單—供需平臺—樣板間推廣”全鏈條機制，培育垂直領域解決方案提供商，推動標桿場景規模化落地。二是聚焦人工智能規模化應用，推動更多普惠性支持政策出臺，發揮我國行業數據和場景優勢，鼓勵領軍企業率先落地行業大模型，與生產及業務流程深度結合，探索解決工程化部署、軟硬件協同、數據供給等問題，形成生產力。三是加快推進政府自身應用，加強政務辦公、政務服務、城市治理等領域人工智能應用場景的推廣，形成示范帶動效應。
來源：人民郵電報
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