如何讓AI從“會(huì)聊天”走向“能生產(chǎn)”，正成為產(chǎn)業(yè)界的共同課題。中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院執(zhí)行院長(zhǎng)、南開(kāi)大學(xué)原校長(zhǎng)龔克長(zhǎng)期關(guān)注這一變革。在他看來(lái)，人工智能的價(jià)值在于與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。

國(guó)務(wù)院在8月印發(fā)的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》，是國(guó)內(nèi)AI發(fā)展的一個(gè)里程碑式國(guó)家戰(zhàn)略文件。國(guó)內(nèi)人工智能發(fā)展的整體趨勢(shì)是推動(dòng)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，促進(jìn)國(guó)家高質(zhì)量發(fā)展。這不是為了“炫技”，而是要把技術(shù)作為生產(chǎn)力，真正推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)步。

在發(fā)展路徑上，《意見(jiàn)》提出了“三步走”目標(biāo)。到2027年，實(shí)現(xiàn)人工智能與六大重點(diǎn)領(lǐng)域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超70%；到2030年，這些應(yīng)用普及率超90%，智能經(jīng)濟(jì)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長(zhǎng)極；到2035年，我國(guó)全面步入智能經(jīng)濟(jì)和智能社會(huì)發(fā)展新階段。

在AI走向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)的過(guò)程中，技術(shù)已經(jīng)展示出了很大潛力。比如在工業(yè)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品生產(chǎn)線上的瑕疵檢測(cè)環(huán)節(jié)已比較成熟。有報(bào)道提到，中國(guó)至少有500萬(wàn)工人需要靠眼睛去盯產(chǎn)品的瑕疵，憑著經(jīng)驗(yàn)調(diào)整生產(chǎn)線。計(jì)算機(jī)視覺(jué)不會(huì)疲勞，分辨率比人眼更高，導(dǎo)入成本也不算太高，因此在生產(chǎn)線上的應(yīng)用廣泛。例如，不少汽車(chē)生產(chǎn)線上開(kāi)始用AI檢測(cè)，大幅降低了漏檢率，有些甚至降低了90%以上，同時(shí)縮短了檢驗(yàn)時(shí)間。

另一個(gè)典型例子是AI在新能源汽車(chē)電池領(lǐng)域的應(yīng)用。傳統(tǒng)做法是在控制電池溫度的前提下，把電池充滿(mǎn)電再放光，通過(guò)時(shí)長(zhǎng)來(lái)判斷容量，這個(gè)過(guò)程非常耗時(shí)耗能。深圳的一些工廠利用大模型學(xué)習(xí)電芯生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，再加上電化學(xué)、先進(jìn)材料學(xué)等知識(shí)，能精準(zhǔn)預(yù)估電池容量。AI應(yīng)用使整體電芯檢測(cè)時(shí)間減少了大約80%，耗電減少了50%以上，實(shí)測(cè)還提高了電芯容量的一致性。

類(lèi)似的變化也在農(nóng)業(yè)、金融等領(lǐng)域發(fā)生。個(gè)人估計(jì)，到“十五五”期間，人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益將會(huì)更強(qiáng)勁地顯現(xiàn)出來(lái)。

目前企業(yè)在引入人工智能時(shí)，還存在不少困惑。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，除了前面提到的一些好的案例，現(xiàn)階段企業(yè)里大量的AI應(yīng)用主要集中在物流、財(cái)務(wù)、人事、客服這些非生產(chǎn)環(huán)節(jié)，還進(jìn)不到生產(chǎn)核心環(huán)節(jié)。AI要真正和生產(chǎn)環(huán)節(jié)結(jié)合，必須和行業(yè)知識(shí)深度融合。從AI技術(shù)公司角度看，他們特別希望一個(gè)應(yīng)用做出來(lái)后能大規(guī)模推廣，但如果深入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)，做完一家工廠的項(xiàng)目，到下一家工廠可能又要從頭再來(lái)，成本和投入非常高。而從工廠角度看，他們往往不太知道AI到底能帶來(lái)多大潛力。AI技術(shù)企業(yè)和工廠之間還需要一個(gè)“橋梁”，來(lái)解決兩邊融合的問(wèn)題，幫助AI快速、有效地導(dǎo)入產(chǎn)業(yè)。

以前搞智慧城市建設(shè)時(shí)，出現(xiàn)過(guò)一些地方只做一個(gè)大屏給領(lǐng)導(dǎo)演示的現(xiàn)象，但實(shí)際問(wèn)題一個(gè)也沒(méi)解決?，F(xiàn)在發(fā)展“AI+”時(shí)，希望大家都能從真實(shí)問(wèn)題出發(fā)，這也是為什么中央在談發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力時(shí)特別強(qiáng)調(diào)要“因地制宜”。要以實(shí)際問(wèn)題為出發(fā)點(diǎn)，按照風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)，實(shí)事求是地推進(jìn)技術(shù)落地。

在加速將人工智能深度引入各行各業(yè)時(shí)，現(xiàn)在更需要注意的是安全問(wèn)題。如果工廠在引入AI過(guò)程中出現(xiàn)重大安全問(wèn)題，可能會(huì)導(dǎo)致有關(guān)部門(mén)和企業(yè)對(duì)AI應(yīng)用望而卻步。企業(yè)在引入AI時(shí)必須有安全意識(shí)，先從一些剛需且安全邊界可控的場(chǎng)景或者無(wú)人的場(chǎng)景切入，逐步推進(jìn)。在引入生產(chǎn)特別是關(guān)鍵生產(chǎn)環(huán)節(jié)時(shí)，一定要重視模型的可靠性，評(píng)估模型可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，在部署AI時(shí)明確風(fēng)險(xiǎn)邊界，即使出問(wèn)題也要控制在可容忍范圍內(nèi)。

美國(guó)已經(jīng)發(fā)布了多個(gè)關(guān)于人工智能的總統(tǒng)令，突出目標(biāo)是保持自身在人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，采取的具體措施主要是放松監(jiān)管。歐洲也出現(xiàn)了放松監(jiān)管、鼓勵(lì)創(chuàng)新的動(dòng)向。中國(guó)在全世界率先推出《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，并在9月1日實(shí)施《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》，是全球唯一以法規(guī)形式強(qiáng)制要求所有生成式人工智能產(chǎn)生的內(nèi)容必須進(jìn)行標(biāo)識(shí)的國(guó)家。此外，中國(guó)大力支持大模型開(kāi)源的路線，開(kāi)源創(chuàng)新本質(zhì)上是一種開(kāi)放的“眾創(chuàng)”模式。中國(guó)研發(fā)的開(kāi)源人工智能模型在全球下載量中的占比達(dá)到了17.1%，歷史上首次超越了美國(guó)的15.8%。