AI持续赋能实体经济，绘就数字中国新图景 | 星科技•AI及AI应用
前沿科技
AI及AI应用
新一代人工智能是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量。人工智能与实体经济融合发展，正在助力多行业加速转型，将为构建数字中国提供有力支撑，为经济高质量发展提供强劲支持。
01
AI与实体经济进一步融合
工信微报介绍，2021年，我国人工智能产业规模达4041亿元人民币，产业投融资金额为201.2亿美元，同比增长40.4%。随着相关科技成果不断落地，应用场景更加丰富，人工智能技术与实体经济加速融合，助推传统产业转型升级，为高质量发展注入了强劲动力。
新一代人工智能高歌猛进发展，日益成为推动生产力跃升的驱动力量。今年国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》提出，以数字技术与实体经济深度融合为主线，不断做强做优做大我国数字经济，为构建数字中国提供有力支撑。
西安财经大学副校长任保平对经济日报介绍，人工智能与实体经济融合发展对改造传统产业、带动新兴产业、催生新商业模式以及增强生产端与消费端协同有重要意义，将为经济高质量发展提供强劲支持。
不过，目前我国人工智能与实体经济深度融合还面临一系列瓶颈制约，主要表现在：超前研发布局缺乏系统性，政策法规支持体系和标准体系欠缺；缺少重大原创成果，需继续加强包括基础理论研究在内的各项研究，同时移动端或物联网设备等硬件设施难以满足人工智能算法需求，需进一步突破；人工智能网与实体经济融合的产业生态不完善，应用场景“碎片化”，与产业场景深度结合尚在探索中；基础设备改造尚不能满足要求，人工智能与实体经济深度融合的前提是自动化和信息化，在这方面无法达标将导致人工智能技术难以和实体经济有效对接；人工智能高端、复合型人才缺乏等。
而要突破瓶颈制约，推动人工智能加速“拥抱”实体经济，应从多个方面着力：做好人工智能与实体经济融合发展的路径设计；加强人工智能与实体经济融合发展的基础设施建设；培育人工智能与实体经济融合的产业生态。
02
AI助力多行业加速转型
2021年数字经济快速发展，中国在关键核心技术领域取得了一系列突破，大数据、云计算、区块链创新发展，目前处于世界第一梯队。“5G＋工业互联网”在建项目超过2000个，累计建成开通5G基站超过142.5万个，数字经济基础愈加牢固。
新华社介绍，人工智能作为数字经济发展的重要驱动力和关键技术，发展脚步逐渐加快，对实体经济发展、社会全面进步和人民生活水平提升产生深刻影响，助力中国农业、制造业、交通等行业加速转型。
农业数智化加速演进
近年来，北斗导航、5G等技术逐渐应用到农业生产、流通、服务等环节，在一些地方，农业不但改了模样，还变了内涵。物联网、大数据引领的无人化农业正逐步改变看天浇水，靠经验施肥的传统耕作模式。
中央网信办等十部门近日印发《数字乡村发展行动计划（2022—2025年）》，对“十四五”时期数字乡村发展作出部署安排。《中共中央国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》也提出，大力推进数字乡村建设。推进智慧农业发展，促进信息技术与农机农艺融合应用。在此背景下，农业数智化正加速演进。
制造业向专精特新挺进
近日，《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》《“十四五”智能制造发展规划》《“十四五”促进中小企业发展规划》等一系列规划对外发布，从创新、应用、供给、支撑等多方面，推动数字技术与实体经济深度融合。
制造业作为国家经济命脉所系，企业作为实体经济的重要组成部分，在迈向中高端发展的过程中，数字化、智能化转型是关键抓手。当前我国正推动中小企业提升专业化优势，加快培育专精特新“小巨人”企业和制造业单项冠军企业，赋能制造业转型升级。
智慧交通迈向无人化
智慧港口、智能航运、自动驾驶……随着新一轮科技革命和产业变革的加速推进，传统交通向数字化、网联化、智能化方向转型成为大势所趋。
根据中国智能交通协会公布的数据，2011年至2020年，中国智能交通市场总规模由420亿元增长至1658亿元，年化增长率接近20%。
03
旷视算法量产助力解决“多重”难题
如今，各行各业都有算法不断融入，但AIoT市场上高质量的AI算法仍然“供不应求”，如何解决算法生产及落地应用挑战，让人工智能在海量场景中发挥更大的作用，是人工智能企业在AIoT时代需要解决的难题，也是旷视提出算法量产理念的初衷。近日，旷视举行算法量产沟通会，介绍了旷视在优质算法生产过程中的洞察、经验及实践，为AIoT时代算法落地提供新思路。
在应对一个复杂问题时候，光靠单点其实是不够的。需要对AI生产模式的理念和生产方式进行思考。面对AIoT市场算法供给的多重挑战，旷视基于10余年的算法研发积累及深入多个行业的项目实践经验，提出了算法量产的理念。旷视希望通过算法量产，将AI生产过程标准化，降低算法生产门槛，让更多的人能够加入到算法生产的工作中，提升算法生产效率。
在推动算法在各行各业的实际场景落地的过程中，旷视一直坚持“落地实用是算法价值的最终检验标准”。而大规模算法落地是系统问题，在数据、模型、评测和迭代等环节都存在很多挑战。面对如此复杂的挑战，旷视认为“算法生产过程的标准化，是解决复杂且碎片化的算法生产的有效手段”。这个标准化过程，包括了数据生产的标准化、算法模型的标准化和推理框架的标准化。只有标准化才有可能让算法生产的所有环节实现自动化，进而提高算法生产的效率。
为此，旷视推出了适配算法量产的AI基础设施——算法生产平台AIS（AI Service）。AIS基于旷视Brain++体系，构建了一套覆盖数据处理、模型训练、性能分析调优、推理部署测试等算法生产全链路的零代码、自动化的生产力工具平台。AIS标志着旷视Brain++的又一次飞跃，让算法量产真正成为可能。目前，AIS平台可以支持100多种业务模型训练，最快2小时即可完成训练，且模型产出精度指标远高于业界平均水平。同时，AIS的嵌入式管理平台已支持30种设备的管理，有效节省IoT设备的日常开发与维护成本。
此外，旷视提出了适合当下算法需求的5:3:2研发矩阵，即：5个行业工程师基于AIS算法生产平台进行相应的业务交付，3个算法研究员聚焦于算法的创新与探索，2个工程师不断打磨相应的基础设施并进行AI生产力工具的开发。这一团队阵型，既满足了解决现有问题的需求，同时也能不断自我提升，推动AIoT时代所需的AI能力进化。
参考来源
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1740723214281708966&wfr=spider&for=pc
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1726715407214233593&wfr=spider&for=pc
END
相关阅读