人工智能综合实力跃升助力智能经济迈向新高度

人民网北京8月30日电 (记者杜燕飞)百度智能云升级百舸5.0和千帆4.0、Lawaken AI眼镜应用场景扩维、逗逗AI丰富陪伴场景……今年以来，随着算力算法、模型效果、工程平台的持续进化，人工智能(AI)的上游算力硬件、中游软件服务和下游应用快速迭代发展。

业界人士表示，AI驱动的经济新形态正不断涌现，AI已不再是一个工具或应用，而是新一代基础设施和未来企业的核心竞争力。

近日，国务院发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(以下简称《意见》)，要加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。并提出了加快实施六项重点行动，强化八项基础支撑能力。

国新证券研报认为，强大的基础支撑能力是“人工智能+”行动落地的关键保障，要形成覆盖技术、数据、算力、生态、人才、政策、安全的全链条支撑体系。在技术基础上，强调提升模型基础能力，包括加强基础理论研究、架构创新、高效训练推理方法及评估体系建设。

“从2022年12月ChatGPT面世，到现在也就33个月的时间，市场上出现了数千个大模型、创业企业活跃、产业融资规模不断创新高。”百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，要在网络、算力、推理系统、训推一体系统等方面全面提升能力。智能经济时代，一定要有新型基础设施来支撑，需要智能优先的AI云。

沈抖表示：“在33个月的背后，相关技术经历了数十年的发展。今天是开花结果的时候，能力一旦突破了临界点会带来质的飞跃。当前价值的创造方式正在被重构，AI将进入一个‘超级周期’。”

数据显示，2024年全球人工智能市场规模超2792亿美元，预计到2030年年复合增长率为35.9%。大模型训练成本持续降低、多模态融合技术不断优化、智能体和具身智能加速演进，驱动人工智能形成全场景渗透态势。

围绕AI助力产业智能化、打造企业新质生产力，中国信息化百人会执委朱炎认为，AI产业的发展刚刚起步，空间非常大、任务也很重。以大模型和数据算力为核心的基础设施要不断攀登技术高峰，解决好“卡脖子”问题。既要推动大模型训练、通用人工智能，也要探索面向千行百业的专业模型、小模型，并做好能源和算力的“考题”，这是产业发展的核心成本。企业需要做好流程改造、组织重塑、架构创新和人才培养。

应用层是AI下一阶段发展的关键。厦门理工学院大模型创新应用研究中心副主任王驰明表示，使用方向和生态资源，是业界关注垂直领域大模型的重点，只有结合具体场景才能真正实现应用落地。他以船舶与海洋工程大模型为例说，利用大模型可以对海上目标跟踪识别，结合大数据分析做出智能决策，结合采集的设备运行参数实现船舶运行效率的提升和节能。