推动人工智能加速拥抱实体经济

新一代人工智能发展迅速，越来越成为生产力跃升的驱动力国务院今年发布的《数字经济发展十四五规划》提出，以数字技术与实体经济深度融合为主线，推动我国数字经济持续做强做优，为数字中国建设提供有力支撑围绕人工智能与实体经济的深度融合，邀请四位专家共同探讨这一问题

主持人:许本报理论部主任，研究员。

人工智能深刻影响着经济和社会发展。

主持人:什么是人工智能从全球范围来看，人工智能的研发和应用趋势如何

梅建平:经过60多年的积累和进化，人工智能在技术和市场的驱动下取得了历史性的进步，呈现出深度学习，跨界融合，人机协作，群体智能开放，自主可控等新特征相关技术不断向实体经济渗透，正在对经济发展，社会进步和全球治理产生重大而深远的影响

业内普遍认为，人工智能主要研究模拟，延伸和拓展人类智能的理论，方法，技术和应用系统其核心内容是模型和算法，外延包括支持模型和算法的感知，计算和动作机制的软件和硬件，从而形成能看，能听，能说，能思考，能学习，能行动的智能系统

目前人工智能主要有以下几个特点一是从感知智能逐渐攀升到认知智能人工智能的发展经历了计算智能，感知智能和认知智能三个阶段人工智能系统应具有感知外部环境和学习的能力，并具有适应性，灵活性和可扩展性深度学习已经成为人工智能领域的主流范式，引领了新一轮人工智能发展的高潮与此同时，类脑智能蓄势待发，量子智能加速在智能层面，全球人工智能的发展正逐渐由弱变强，数据驱动的感知智能日趋成熟，知识驱动的认知智能逐渐突破

第二，表现出很强的溢出效应人工智能可以重构生产，分配，交换，消费等经济活动的各个环节利用人工智能实现重大技术创新和产品创新，可以提高应用主体的管理水平，生产效率和产品质量，促进产业智能化升级如智能机器人，柔性智能制造技术推动商品制造模式从流水线标准化制造向大规模定制产品供应转变，通过智能算法，可以加速航空，码头，仓储等生产流程的优化和再造，节省设备，燃料和人力，升级生产线，提高效益，重塑企业竞争力

第三，它具有技术和社会的双重特征人工智能是一项颠覆性的技术，影响广泛而深远一方面，技术突破会创造新的产品和功能，进而开拓新的空间，创造新的价值，另一方面，人工智能具有一定的自主性，决策性和分析性，因此具有一定的社会属性，可能会给社会，伦理和法律带来新的挑战和冲击如何推动人工智能负责任的发展，是全球关注的前沿问题

人工智能的研究和应用呈现以下趋势。

首先，对大数据，大模型和大计算能力的需求越来越大数字经济的快速发展推动了数据量的爆炸式增长和场景的复杂化，多样化，导致行业对大模型和计算能力的需求越来越大以GPT—3为代表的超大规模预训练模式最近几年来迅速崛起，带动了全球新一轮人工智能创新潮流大模型能更好地满足复杂多样场景的共性和个性需求，正从一专多能走向一专多能它正在突破小样本学习，自然语言理解和跨模态生成领域的技术限制目前，它已经在结构分析，大气模拟和预测，电力调度，生物制药，蛋白质中的光学遥感等工业场景中显示出相当大的潜力为了更高效地处理海量数据和超大规模智能模型，全球计算能力规模正在快速增长据《中国计算能力发展指数白皮书》统计，2020年，全球计算能力规模将达到429EFlops，增长率为39%其中，人工智能的计算能力规模为107EFlops

二是人工智能与实体经济融合的深度和广度不断提升人工智能技术具有鲜明的多层次特征，会根据技术难度和成熟度逐步突破，会根据应用场景的就绪程度陆续落地，呈现明显的梯队最近几年来，自主智能，群体智能，决策智能等一批技术逐渐成熟，为人工智能向更多行业的扩展和产业化带来了新的机遇许多国家以人工智能应用为主导，正在加强人工智能+应用关键技术的研究，推动其与医疗卫生，先进制造等领域的融合，加强其在气候环境保护，流行病防控等方面的应用

第三，人工智能赋能实体经济的安全性越来越受到重视样本攻击，传感器干扰，算法漏洞都可能给人工智能系统的安全带来挑战开发安全，可控，可靠的人工智能技术，成为赋能实体经济的重要基石人工智能安全技术正围绕算法，数据，框架和业务应用四个方面快速演进，不断提高人工智能的健壮性和抗干扰性，并提供应对这些风险挑战的技术解决方案IEEE，ISO，ITU，NIST等标准化组织也开展了人工智能系统安全技术标准的研发工作，以确保人工智能的应用向更多行业深化和拓展

深度融合导致生产方式的改变。

主持人:人工智能与实体经济的融合在中国进展如何请介绍一些典型案例

刘刚:新一代人工智能发展规划发布以来，在国家战略指引下，开放创新平台引领的产业创新生态发展，新创企业涌现，传统行业龙头企业智能化转型，地方政府积极响应，共同推动了人工智能与实体经济的深度融合。

人工科技产业包括核心产业部门和融合产业部门，即人工智能产业化部门和工业智能部门两个部门的技术合作，代表了人工智能与实体经济融合发展的实际进展基于对2200家人工智能骨干企业核心产业部门技术合作关系数据的定量分析，我们发现，2021年，我国人工智能核心产业部门与三次产业的技术合作关系比例中，第三产业排名第一，占比76.85%，第二位是第二产业，占22.74%，第三位是第一产业，占0.41%在核心产业与第二产业的技术合作比例中，制造业居首位，占88.01%，第二位是电力，热力，燃气及水生产和供应业，占5.67%，第三位是建筑业，占5.05%，第四位是采矿业，占1.27%

在核心产业与制造业的人工智能技术合作比例中，排名第一的是计算机，通信和其他电子设备制造业，占比30.86%，第二位是汽车制造业，占比24.84%，第三位是电气机械及器材制造业，占比8.57%，第四位和第五位分别是专用设备制造业和通用设备制造业，占比分别为6.57%和3.89%排名前五的都是装备制造业

在核心产业与第三产业的人工智能技术合作比例中，信息传输，软件和信息技术服务业排名第一，占比28.46%，第二位是科学研究和技术服务，占21.25%，第三位是金融业，占比10.95%，第四，五位分别是租赁和商务服务业，批发和零售业，占比分别为10.89%和9.06%。

伴随着工业互联网的发展，人工智能与第二产业尤其是制造业的融合将进入快速发展阶段为了全面把握人工智能与制造业的融合发展进程，2022年，中国新一代人工智能发展战略研究院与世界智能大会联合征集了智能制造领域的186个案例，包括关键技术与核心部件，智能装备，智能制造过程技术与系统，涉及21个应用场景从应用角度看，人工智能与制造业的深度融合，将为中国经济高质量发展，提升产业国际竞争力奠定坚实基础人工智能与制造业的深度融合，将释放社会生产力的巨大潜力

田丽医药集团股份有限公司中药智能制造走中药现代化道路，率先实现中药从研发，种植，提取，生产到销售的全产业链标准化通过智能化改造，进一步开发了第五代高速滴丸生产线和中药数字化智能提取生产线，建立了标准化，数字化，智能化的现代中药产业体系

以高速滴丸剂生产设备为核心的中药智能化生产线，可将单机输出速度提高11倍左右，实现产品工艺的连续化生产通过在研发，注册和生产中的实际应用，建成了复方丹参滴丸智能制造车间车间内制造设备—传感检测部件—数据采集监控系统—过程控制模型库—生产信息管理系统互联互通，生产效率提高5倍，运营成本降低15.4%，平均员工人数从190人减少到40人，单位综合成本降低24.5%，劳动生产率提高32%

天津港智能集装箱码头依托华为5G和车路云协同技术，为自动化集装箱码头构建高效智能的水平运输解决方案，是人工智能在港口物流领域应用的典型案例。

天津北疆港区C区智能集装箱码头是新一代全自动集装箱码头码头运营的76台智能水平运输机器人ART是自主设计制造的采用super L4无人驾驶技术，依托5G网络和北斗定位技术，实现集装箱自动化水平运输同时，智能终端自主设计开发智能水平运输系统，创新应用全局路径规划和局部路径规划相结合，实现ART精确引导和驾驶的协同，管理和控制，满足集装箱自动水平运输过程中的充电，超车，避障，绕行，缓冲，排序等所有工况的要求是全球首个基于超L4无人驾驶技术的智能集装箱码头水平运输解决方案，为传统人工码头的智能化升级提供了可推广可复制的典型案例从实际运营情况看，与同等岸线自动化集装箱码头相比，建设投资降低30%，运营能耗降低17%以上，运营人数减少60%

作为第四次工业革命的核心引擎，人工智能与实体经济的深度融合将引发生产方式的变革新的社会生产力的发展要求改造现有的生产关系如何通过生产力和生产关系的重构，加快建设现代化经济体系的步伐，是十四五时期经济高质量发展的关键

人工智能+各行各业正当其时。

主持人:作为人工智能的专业研究者，如何看待中国人工智能产业的发展和实体经济的应用。

孙茂松:1957年，钱学森先生在《科学通报》上发表了一篇题为《论技术科学》的文章，首次明确阐述了自然科学，技术科学和工程技术三个重要概念的关键区别和内在联系按照这个概念体系，人工智能可以分为三个层次:基础理论，技术科学，最近几年来比较流行)和技术应用(如网购推荐，智慧城市等应用)借用老子的《道德经》，道生一，一生二，二生三，万物生三，人工智能的基础理论属于从0到1的问题，技术科学中也有范畴，按创新程度分为从1到2和从2到3的问题，而技术应用属于3+的问题

在人工智能的发展过程中，中国一些成熟的3+创新已经处于世界领先水平，引领行业潮流，从2到3的研究总体上做得不错但目前我们所取得的从0到1的原始创新几乎是空白，从1到2的创新更是少之又少2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出到2030年，人工智能理论，技术和应用达到世界领先水平，成为世界主要的人工智能创新中心如果人工智能的发展要走在世界前列，我们还面临很大的挑战最大的挑战在于，从0到1的突破不是一日之功，需要一个长期的探索和奋斗

第一代和第二代人工智能分别由小知识和大数据驱动前者还没有走出研究的象牙塔，后者已经到了相当的技术和社会应用阶段但其理论框架其实源于过去几十年学术研究的积累目前，人工智能正在寻求从以深度学习为标志，以大数据为驱动的第二代向更高智能的下一代过渡要想取得实质性突破，关键在于重大理论创新

新一代人工智能技术威力巨大，人工智能与实体经济深度融合潜力巨大但同时也应该看到，深度学习模型作为新一代人工智能的突出标志，仍然存在一些缺陷，如可解释性差，鲁棒性弱，泛化能力弱，推理能力不足等，这使得它往往因场景的天然复杂性而无法应对各行各业的实际场景这需要人工智能专家和各领域专家的密切合作和共同研究人工智能与实体经济的深度融合，既是人工智能对各行各业的单向作用，也是人工智能技术和科学本身发展的动力，或者说是在基础理论层面凝聚了新的深刻问题

我国人工智能的发展可以考虑建立一个总体战略:以人工智能+各行各业为契机和抓手，通过脚踏实地的创新工作，同时大力推动各行各业的技术和应用变革，积极推动人工智能技术和科学的新发展，不断扩大我国人工智能技术应用的整体优势在这条道路上，人工智能+各行各业正当其时

构建集成开发的支撑体系。

主持人:我国人工智能与实体经济融合面临哪些瓶颈和挑战如何才能进一步推动两者的深度融合

任保平:人工智能与实体经济的融合发展，对于改造传统产业，带动新兴产业，催生新的商业模式，增强生产与消费的协同效应具有重要意义，将为经济高质量发展提供有力支撑可是，目前我国人工智能与实体经济深度融合仍面临一系列瓶颈，主要表现在:超前的R&D布局缺乏系统性，缺乏政策法规支撑体系和标准体系，缺乏重大原创性成果，需要继续加强包括基础理论研究在内的各类研究同时，移动终端或物联网设备等硬件设施难以满足人工智能算法的需求，需要进一步突破，人工网络与实体经济融合的产业生态不完善，应用场景碎片化，与产业场景的深度融合仍在探索中，基础设备改造达不到要求人工智能与实体经济深度融合的前提是自动化和信息化这方面达不到标准，人工智能技术就很难与实体经济有效对接高端人工智能，复合型人才缺乏等

要突破瓶颈，推动人工智能拥抱实体经济，应从以下几个方面着力。

首先，做好人工智能与实体经济融合发展的路径设计一方面，建立整体推进人工智能与实体产业融合的战略规划，设立融合推进机制，有效协调部门间，地区间人工智能与实体经济的融合要构建激励机制，充分释放经济主体的活力和主动性，充分发挥新一代人工智能在促进各级经济发展中的作用另一方面，构建人工智能与实体经济融合发展的支撑体系:完善人工智能发展相关的法律法规和道德框架，特别是加强信息安全，人机一体化，无人自动系统等领域的规范，建立人工智能技术标准和知识产权体系，加快制定应用领域和行业协会相关标准，强化专利保护机制，建立人工智能安全监管评估体系，针对其复杂性，风险性和不确定性，构建预警机制和风险管控体系

其次，加强人工智能与实体经济融合发展的基础设施建设针对目前我国数字基础设施建设中存在的空间分布不均衡，数字信息采集，传输，挖掘和利用效率低下等问题，应加强宽带基础设施建设，提高宽带网络普及率，增加网络用户普及率，通过提速降费加快社会数字化进程加快铁路通信传输网，公路基础设施数字化，国家高速公路信息通信网等工程建设，整合各路段通信传输资源，优化交通信息网络减少数字基础设施的空间不平衡，推动网络宽带发展，化解数字壁垒，建设统一的大数据信息平台，形成从基础支撑，核心技术到产业应用的较为完整的人工智能产业链积极推进行业和企业数字化，信息化改造，将人工智能技术和智能装备应用于实体经济所有行业和产品制造环节，实现工业和企业设备数字化，智能化运行，提高数字化和信息化水平

再次，培育人工智能与实体经济融合的产业生态人工产业的发展需要产业政策的支持，也需要构建有效的学习型社会环境和整体推进，重点突破的产业生态在产业层面，要全面推进新一代人工智能与各级经济活动的融合，着力推动智能制造发展，为实现创新驱动高质量发展和制造强国提供有力支撑在区域层面，要进一步优化人工智能产业的空间布局和发展在经济水平和人工智能发展处于前列的东部沿海发达地区，积极推动人工智能产业链发展，充分发挥人工智能技术发展的辐射引领作用对于落后的中西部地区，人工智能是推动产业转型升级，促进新兴产业规模化的共性基础技术在人才培养层面，要吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，加强相关学科专业建设，引导和培养产业发展急需的技能人才，为人工智能与实体经济深度融合提供人才支撑