半岛彩票随着“人工智能＋”政策的全面铺开，中国正迎来智能化高质量发展的崭新时代。数字基础设施的迅猛发展、应用场景的广泛涌现，以及研究基础的不断夯实，共同构筑了一个数字中国的梦想。如何在这个风口浪尖上，通过长线投资、顶层设计、跨行业跨区域调动资源等手段，突破技术难题，培育新兴产业，实现高质量发展，正成为我们国家所面临的重要课题。
从“互联网＋”到“5G＋”再到“人工智能＋”，数字技术在经济社会高质量发展过程中展现出强大的赋能实力。今年两会将“人工智能+”行动首次写入政府工作报告，并提出要深化大数据、人工智能等研发应用，打造具有国际竞争力的数字产业集群。另一方面，报告中也提出，要深入推进数字经济创新发展，制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。这为人工智能对产业的赋能奠定了良好的制度基础。
随着5G、云计算、人工智能、量子信息等为代表的科技革命蓬勃发展，中国正在构建更为高效、更为先进的新型数字化信息基础设施。云和网作为支撑互联网稳步发展的两项重要基础设施，其连接越来越紧密，并且朝着智能化方向发展和演进。在云网一体方面，中国建成梯次化云计算基础设施，研发和部署云网运营系统，实现不同设备、不同厂商、跨层级、跨区域的网络和云计算资源统一管理。在云智一体方面，各大通信企业研发服务于大模型的全栈智算服务体系，打造满足多个大模型同时训练的公共智算中心。在天地一体方面，企业对6G研发加大，加快推进“天星+地网+枢纽港”的能力布局。
我国对人工智能的研究更加侧重于技术的应用、优化和市场化，强调技术到产品的快速转化和在大规模场景中的应用。经过多年的持续积累，我国已取得了令人瞩目的成就。例如，我国人工智能国际科技论文发表量和发明专利授权量居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破，语音识别、计算机视觉技术世界领先等。人工智能技术的应用领域广泛、应用场景多样，数字基础设施完善程度远超其它国家；当前我国已成为全球最大网络零售市场和最大移动支付交易市场，人工智能应用范围及使用强度世界领先。同时，我国也是世界人工智能应用与数据生产、流通第一大国，各类型数据的生产、应用、流通更是远超世界其它国家，从而形成了我国在世界人工智能领域较为突出的比较竞争优势。
随着人工智能技术的不断融入，工业领域正在经历一场深度的数字化转型变革。工业智能是制造业数字化转型的重要方向。人工智能的核心技术包括机器学习/深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱和语音技术等。这些技术正在被广泛应用于工业领域，为工业应用提供系统化的解决方案。首先，它可以提高生产效率，减少生产成本。其次，它可以改善质量稳定性，提高产品质量。此外，人工智能技术还可以降低能耗成本，提升设备稳定性，提高危险工业场景的安全性等。在制造业中人工智能的应用价值也日益凸显，广泛应用于研发设计、生产过程管控、经营管理优化以及产品与服务环节。比如，在研发设计与规划阶段，很多药企使用人工智能辅助设计药物分子，并在新材料企业也获得了广泛的应用。在机械产品设计或装备设计中，以前大部分都是工程师人工开展的正向设计，现在可以通过交互式的方式提出需求，通过人工智能以创成式方式设计出所需要的结构或产品形态。与此同时，在生产制造环节沉淀了一批成熟的人工智能应用，如基于机器视觉的产品质检技术，已经在工厂中广泛应用。在企业经营管理过程中，智能营销、供应链管理、仓储管理等智能化应用也得到了应用推广。在制造业领域中，最大的应用场景是在产品服务环节。随着产品越来越智能化，企业需要关注如何与客户和产品建立连接，以挖掘更深层次的数据价值。以电梯为例，制造和安装过程很快，但服务周期长达20年甚至更长。通过数字化和智能化技术和手段，企业可以在长服务周期内获取更多价值。
农业人工智能是多种信息技术的集成及其在农业领域的交叉应用，其技术范畴涵盖了智能感知、智能装备、专家系统、物联网等。例如。作为农业人工智能基础的智能传感技术。智能传感技术在物联网的宏观调控下，能根据目前农产品种植的特点，对不同作物的环境需求做出相应的感知，通过对其进行智能监测，可实现土壤探测、产量预测、病虫害防护、植株成像、果实瑕疵检测、猪脸识别等功能。
人工智能还在现代服务业方面有着巨大的使用潜力。在金融领域，AI通过机器学习和自然语言处理等技术，能够对大量的金融数据进行分析和挖掘，提供智能的风险管理和投资建议。例如，AI系统可以通过分析客户的信用历史和交易数据，进行信贷审批，提高审批的效率和精确度。此外，AI+还能通过区块链技术和数字货币，为金融领域带来更多的创新和变革，如去中心化的金融服务，更安全的交易方式等。在智慧医疗方面，AI赋能的诊后患者服务模式已在医院取得成功试点，在不额外增加医护人员的前提下，可实现对全部出院患者的个性化跟踪与服务，有效保障规范化诊疗，大幅防止患者出院后不良事件的发生。在职业教育领域，AI的赋能将为职业教育的各个环节带来效率的大幅提升，还会涉及学习及教育模式的升级变革。在公共服务领域，应用大模型和生成式AI提供了多渠道、高效率的咨询服务，涉及智能客服、自动化办事流程、数据分析辅助决策等。而在零售、旅游、文化等行业，智能导购、个性化推荐、虚拟旅游导览等各类AI产品的应用能够明显提升客户互动体验。
政府治理方面，新一代人工智能将重塑政民互动模式，提升政民互动体验；优化数字政务服务体系，支撑公共决策科学精准，辅助政府治理与决策，是更为智能有效的国家治理工具。首先，承载着强大语言理解和生成能力的新一代人工智能将会对现有人机交互模式带来全方位的深层次冲击，重构政府与民众之间的互动过程，从而带来政民互动体验的实质性改善。例如，可以利用大语言模型等技术开发智能聊天机器人，让政府和民众之间的沟通交流更加顺畅。其次，新一代人工智能有望借助海量数据和万物互联的嵌入平台、操作系统或基础设施，对现有在线政务服务和自动化的公共事务处理体系进行全面、变革性的优化，实现各项服务之间的互联互通，并开发公共服务响应系统，实现治理工具的智能化。再次，新一代人工智能通过海量数据的汇聚和决策算法的优化，利用模型模拟和预测支持公共决策和管理工作，处理现实生活中的复杂巨系统问题，推动公共决策智能化、科学化、精准化，成为决策者的数字助手。
人工智能在绿色产业中也有很多应用场景。电力部门可以借助智能电网，通过先进的信息技术、通信技术和自动化技术，实现电力系统的实时监控、优化调度、故障诊断和快速恢复等功能。当前，国家电网公司已经开始建设智能电网项目，利用AI技术提高电力系统的运行效率和可靠性。例如，通过对大量数据的实时分析，智能电网可以实现对光伏、风能等可再生能源的优化调度，提高其发电效率。此外，AI还可以对工业污染进行监测与治理。工业生产过程中会产生大量的废水、废气和固体废物，对环境造成严重污染。AI技术可以帮助企业实时监测污染物排放情况，并通过大数据分析预测未来的污染趋势。
AI大模型的发展提升了世界对算力的需求，而算力的需求也暴露出我国AI大模型的芯片短缺问题，亟需“破局”。首先，中国与国际领先AI芯片差距较大。以英伟达最新发布的H200 GPU为例，性能已经达到其A100 GPU近5倍。而我国AI芯片的大模型集群训练性能，大多数不到其性能的50%，这也意味着，我国AI芯片在大模型训练性能方面，与国际领先水平约是3年的代际差距。此外，在当前时代背景下，我国AI芯片产能受阻、向高端芯片进阶关键技术受限等，也在一定程度上制约了AI芯片的发展。而为了解决中国芯片技术的“卡脖子现象”，研发机构需要在可编程性和性能功耗这两个矛盾因素间找到平衡；构建公共的AI芯片开放软件生态，使得成果开源开放，高效支撑大模型训练。而应对算力不足的情况，必须要从三大基石上发力，即算料、算力、算法。在算料方面，需要打破数据壁垒，建立开放共享的多模态数据标准和大数据中心，构建合理高效的知识图谱；算力方面，需要构建统一的算力调度平台，避免政府和企业无序投入；算法方面，需要加强基础研究，培养更多富有创新精神的高素质人才，发挥新型制作用，开展关键技术集中科研攻关。
政府应当加强法律法规、标准体系、伦理规范等方面的制定，以确保人工智能的发展是有序、可控的。顶层设计要围绕着数据安全、隐私保护、人工智能伦理等方面进行规划，形成科技创新和法治建设相辅相成的格局。这将为我国人工智能行业提供清晰的发展方向，确保其健康、可持续发展。以新能源产业为例，能源是关乎国家经济发展的全局性、战略性问题。这需要国家层面制定顶层规划，统筹兼顾经济增长、能源安全和碳达峰碳中和目标。中央到地方完善的政策体系是推动新能源发展的关键，持续稳定的资金支持才能引导能源结构调整，将国民经济体系对煤炭、石油等传统能源的依赖转换到新能源上来。
长线投资是推动中国人工智能发展的关键策略之一。未来，政府需要持续加大对人工智能的资金支持，设立专项资金，推动相关产业链的不断升级。这不仅包括对基础研究和技术创新的支持，还需要鼓励创新型企业，为其提供更加宽松的融资环境。当下来看，尽管人工智能在文字图像处理、人机交互等多个领域已经有了较为成熟的应用，但整体渗透率仍处于相对低值，特别是在AIGC、自动驾驶等一些重要的细分领域中，人工智能还仍处于发展初期，且面临着一定的技术挑战。因此，后续来看，“人工智能+”在各个领域是否能进入大规模的商用，是否能有现象级的应用或产品进入消费级市场，将是推动本轮人工智能主题性行情成为长期投资主线的关键所在。
未来，人工智能发展不仅仅需要单一行业的支持，更需要各个领域的协同创新。政府可以通过搭建联合研究基地、推动产学研用一体化的机制，促进不同领域间的资源调动和协同创新。跨行业跨区域的联动将打破原有的创新壁垒，形成更加灵活、高效的创新生态。这有助于人工智能在医疗、教育、金融等多个领域的深度应用，推动相关产业链的全面发展。
多场景应用离不开多学科研究。开展人工智能应用研究时，构造的往往是一个典型的复杂巨系统，需要多学科交叉融合。要深化数学与人工智能交叉应用研究，如智能感知和自主决策一体化等，着力解决具体行业领域应用的堵点卡点。
