人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的驅(qū)動(dòng)力量，是推動(dòng)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。為進(jìn)一步激發(fā)創(chuàng)新活力，深化人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用落地和產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，中國(guó)信息通信研究院（簡(jiǎn)稱“中國(guó)信通院”）《專家談》欄目開辟“人工智能”系列專題，將邀請(qǐng)多位業(yè)界資深專家多視角探討我國(guó)人工智能的發(fā)展形勢(shì)。本期邀請(qǐng)到中國(guó)信通院信息化與工業(yè)化融合研究所副所長(zhǎng)田洪川，為我們解讀人工智能賦能新型工業(yè)化的路徑、挑戰(zhàn)與發(fā)展。
一、人工智能賦能新型工業(yè)化的主要路徑
人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，呈現(xiàn)出技術(shù)創(chuàng)新快、應(yīng)用滲透強(qiáng)等特點(diǎn)，成為新型工業(yè)化的重要推動(dòng)力。一方面，AI與工業(yè)各環(huán)節(jié)融合，帶來(lái)研發(fā)創(chuàng)新方式、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)方式、資源組織模式、產(chǎn)品服務(wù)模式的深刻變革。另一方面，AI與制造裝備、工業(yè)軟件、工業(yè)數(shù)字化平臺(tái)等供給產(chǎn)業(yè)融合，變革現(xiàn)有制造體系和數(shù)字化產(chǎn)品賦能模式，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)控制反饋和更高級(jí)分析創(chuàng)新，并進(jìn)一步降低產(chǎn)品開發(fā)部署及用戶交互門檻，拓展新產(chǎn)業(yè)空間的同時(shí)為我國(guó)提供短板突破的機(jī)會(huì)。
二、人工智能在工業(yè)的應(yīng)用與挑戰(zhàn)
總體形成兩類技術(shù)應(yīng)用模式：一是以場(chǎng)景化小模型為代表的專用智能應(yīng)用，正從工業(yè)視覺識(shí)別等外圍應(yīng)用向數(shù)據(jù)+知識(shí)的綜合應(yīng)用演進(jìn)。當(dāng)前，AI已經(jīng)在工業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理全環(huán)節(jié)廣泛應(yīng)用，經(jīng)統(tǒng)計(jì)約57%集中在生產(chǎn)環(huán)節(jié)。形成表面缺陷檢測(cè)、生產(chǎn)過(guò)程控制優(yōu)化、質(zhì)量關(guān)聯(lián)分析、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)等上百種場(chǎng)景，并逐步解決更細(xì)分更復(fù)雜的工業(yè)問(wèn)題。二是以大模型為代表的工業(yè)通用化應(yīng)用探索，已展現(xiàn)出推動(dòng)效率躍升和領(lǐng)域創(chuàng)新的潛力。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前類ChatGPT的語(yǔ)言大模型在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用是企業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)，占比超70%，一些大企業(yè)在嘗試構(gòu)建行業(yè)垂類大模型，但基本都用于提升重復(fù)執(zhí)行類和文本歸納類工業(yè)任務(wù)的處理效率。此外，基于專用領(lǐng)域大模型、多模態(tài)大模型和時(shí)序大模型形成工業(yè)輔助設(shè)計(jì)、藥物/材料研發(fā)、裝備具身智能等場(chǎng)景，但受限于專業(yè)性和技術(shù)成熟度，目前僅部分企業(yè)在探索。
工業(yè)智能的應(yīng)用發(fā)展還面臨一些困難挑戰(zhàn)，一是生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)的機(jī)理及工況復(fù)雜、安全可靠性要求高，AI的融合應(yīng)用不單單是技術(shù)問(wèn)題，更多的是可靠性、工程化部署和應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)性等實(shí)際問(wèn)題。二是研發(fā)設(shè)計(jì)軟件、核心工藝包、物性數(shù)據(jù)庫(kù)等支撐融合應(yīng)用的關(guān)鍵算法與知識(shí)被少數(shù)企業(yè)掌握，導(dǎo)致部分核心環(huán)節(jié)應(yīng)用以及原始創(chuàng)新應(yīng)用只有少數(shù)領(lǐng)域巨頭能夠?qū)崿F(xiàn)。三是支撐建模訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏，此外絕大部分企業(yè)都對(duì)數(shù)據(jù)隱私及安全性存在擔(dān)憂，不愿將生產(chǎn)核心數(shù)據(jù)提供給第三方進(jìn)行建模訓(xùn)練與應(yīng)用開發(fā)。四是既懂智能算法技術(shù)，又懂業(yè)務(wù)知識(shí)和工藝的復(fù)合型人才少而貴。
三、持續(xù)深化人工智能賦能新型工業(yè)化
一是以系統(tǒng)工程思維推動(dòng)人工智能賦能新型工業(yè)化。統(tǒng)籌考慮人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)培育與重點(diǎn)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。二是以場(chǎng)景解耦推進(jìn)工業(yè)人工智能應(yīng)用推廣。以典型場(chǎng)景為基本要素推進(jìn)場(chǎng)景化解耦，固化技術(shù)構(gòu)建路徑和實(shí)施經(jīng)驗(yàn)。三是實(shí)施數(shù)據(jù)建設(shè)與質(zhì)量提升工程，以平臺(tái)+場(chǎng)景推動(dòng)數(shù)據(jù)積累。依托試點(diǎn)項(xiàng)目沉淀核心數(shù)據(jù)語(yǔ)料庫(kù)、提示詞庫(kù)。探索行業(yè)企業(yè)基于可信數(shù)據(jù)空間開展數(shù)據(jù)集共享流通應(yīng)用。四是發(fā)揮市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)培育及融合技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新。面向智能裝備、智能工具引擎、融合解決方案等重點(diǎn)領(lǐng)域開展服務(wù)商申報(bào)與遴選。依托工業(yè)人工智能共性技術(shù)試驗(yàn)驗(yàn)證環(huán)境開展技術(shù)融合驗(yàn)證與評(píng)測(cè)。
