(第六届进博会)进博会论“智”:AI的“现在”与“未来”如何赋能产业?方便面业绩下滑,康师傅业绩靠茶饮独撑

⭐发布日期:2024年09月22日 | 来源:动画社区

⭐作者:Robby 责任编辑:Admin

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  中新社上海11月6日电 题:进博会论“智”:AI的“现在”与“未来”如何赋能产业?

  中新社记者 陈溯

  全球新一轮科技革命和产业变革正纵深演进,智能科技创新已成为影响全球市场竞争格局的关键变量,对世界经济和社会发展产生深远影响。人工智能(AI)如何向纵深演进?又将如何赋能未来产业发展?在5日举行的第六届虹桥国际经济论坛“智能科技与未来产业发展”分论坛上,来自政府、学界、企业界的人工智能领域专家聚焦探讨智能科技的“现在”与“未来”。

  ——核心技术不断突破

  当前,大模型、类脑智能、AI芯片等关键核心技术正不断取得新突破。论坛期间,多位顶尖学者专家分享了智能科技研究的新进展。

  中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民表示,近一年来,中国在大模型方面取得了诸多成绩,目前已经有100多个模型,在数量上发展很快,工业大模型在国民经济、居民生活水平提升方面发挥着重要作用。未来要基于国产AI芯片做大模型基础设施,创造AI发展的良好生态。

11月5日,第六届虹桥国际经济论坛“智能科技与未来产业发展”分论坛在上海举行。 中新社记者 殷立勤 摄

  中国科学院院士、美国科学院外籍院士、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心学术主任蒲慕明表示,大数据在人工智能中具有重要性,但现有机器学习算法也有局限性,超耗能的算力人类社会无法承受。未来需要将大脑的学习框架及运算方法加入到人工智能的架构中,类脑智能是未来人工智能发展的关键,将引领新一代高性能、绿色人工智能。近年来,中国在类脑研究领域也已取得一定进展。

  ——应用场景迅速拓展

  IDC(国际数据公司)数据显示,2022年全球人工智能IT总投资规模为1288亿美元,2027年预计增至4236亿美元,五年复合增长率约为26.9%。聚焦中国市场,IDC预计,2027年中国AI投资规模有望达到381亿美元,全球占比约9%。全球及中国AI产业规模快速提升,应用场景也日益拓展。

  高通公司中国区董事长孟樸分享了边缘侧人工智能、交互式人工智能在推动数字化转型中的重要性。他表示,边缘侧人工智能将改变智能手机、智能网联汽车和电脑等智能终端的用户体验。“高通公司近期推出的芯片产品大大提升了算力水平,使得在终端进行复杂的AI计算成为可能。”

  全球知名自动化控制厂商欧姆龙自动化(中国)有限公司总裁朱左江分享了加载了人工智能技术的AI控制器带来的创新应用,例如,在工业生产的流水线场景中加入Think算法,机器人便可实现柔性仿真的搬送,同时还具备自主学习能力。

  思谋集团创始人、董事长,香港中文大学终身教授贾佳亚表示,当前,以ChatGPT为代表的更通用的大模型技术为人工智能带来了新的机遇。在大模型技术的帮助下,更加通用、智能的技术会让产业应用更深入、更广泛。“工业制造领域的机器会变成真正的智能机器人,像人一样,能够真正独立地自主地学习工业生产过程,进行质量检测,个性化生产;在医疗领域,人工智能可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。”

  ——数字治理加快推进

  人工智能正掀起时代的浪潮,也意味着其仍处于初期阶段。如何推动人工智能有序、可持续发展,加强人工智能数字治理,考验着政府部门的智慧。

  百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜表示,政府可以驱动和引导建设面向未来的人工智能产业链条,链条中的每一层都有自己的角色定位和任务,政府可以在每一层中鼓励支持“领头羊”企业或机构,也要鼓励“百花齐放”,通过创造宽松的环境而激发更多创新。

  江森自控亚太区总裁朗智文(Anu Rathninde)表示,政府可以在鼓励研发和监管等方面发挥作用。监管要守住底线,政府需要划定AI发展的法律边界,同时也需要与行业保持对话合作,从而找到治理和发展的平衡点。

  近年来,中国政府通过政策引导产业发展、国家组织力量研发等措施加快推动智能科技创新,同时,也不断完善产业生态,成立科技伦理委员会,积极参与人工智能国际治理。

  中国工业和信息化部副部长辛国斌表示,中国将支持各方来华,联合打造创新平台,共同推进新技术突破,推动智能科技在多场景的规模化落地,加速实现智能产业化和产业智能化。“如何建立高水平科技治理体系是全球面临的共同话题,中国将充分发挥双边多边合作机制作用,深化政策、标准、规则等方面的交流互信,加强全球数字治理。”(完)

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塔拉·戈维亚

9秒前:中新社记者 陈溯

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安德鲁·劳伦斯

8秒前:——数字治理加快推进

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Wollocombe

7秒前:百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜表示,政府可以驱动和引导建设面向未来的人工智能产业链条,链条中的每一层都有自己的角色定位和任务,政府可以在每一层中鼓励支持“领头羊”企业或机构,也要鼓励“百花齐放”,通过创造宽松的环境而激发更多创新。

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