“您用DeepSeek嗎？”“DeepSeek這樣的中國大模型能擺脫算力‘卡脖子’難題嗎？”“如何進(jìn)一步規(guī)范大模型應(yīng)用？”在今年的全國兩會(huì)上，DeepSeek火爆出圈。

今年的政府工作報(bào)告提出，持續(xù)推動(dòng)“人工智能+”行動(dòng)，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結(jié)合起來，支持大模型廣泛應(yīng)用，大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人工智能手機(jī)和電腦、智能機(jī)器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。可以說，人工智能大模型已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)創(chuàng)新的強(qiáng)大引擎。

然而，這一行業(yè)的快速發(fā)展并非坦途。算力成本不斷攀升、模型的可解釋性與可信度不足、數(shù)據(jù)泄露、數(shù)據(jù)污染與投毒等都對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提出前所未有的挑戰(zhàn)。這些議題也引起了代表委員們的廣泛熱議。

推動(dòng)技術(shù)與工業(yè)場景高度適配

工業(yè)和信息化部賽迪研究院的數(shù)據(jù)顯示，2023年，中國生成式人工智能的企業(yè)采用率已達(dá)15%，市場規(guī)模約為14.4萬億元；制造業(yè)、零售業(yè)、電信行業(yè)和醫(yī)療健康等四大行業(yè)的生成式人工智能技術(shù)采用率均取得較快增長。

然而，盡管人工智能大模型在各行各業(yè)中展現(xiàn)強(qiáng)大動(dòng)力，其在深度應(yīng)用中卻面臨諸多挑戰(zhàn)。

“傳統(tǒng)制造業(yè)對(duì)人工智能的可靠性、安全性、準(zhǔn)確性有較高要求，人工智能大模型在可解釋性與安全性方面還有待提高?！敝袊熊嚬煞萦邢薰荆ㄒ韵潞喎Q“中國中車”）首席科學(xué)家馮江華委員說。

作為中國軌道交通裝備的領(lǐng)軍企業(yè)，近年來，中國中車持續(xù)推動(dòng)數(shù)智轉(zhuǎn)型，使得研發(fā)制造邁上了新臺(tái)階。

“為了更好地提高作業(yè)效率，提升運(yùn)維質(zhì)量，我們?cè)谲壍澜煌ㄖ悄苓\(yùn)維場景下應(yīng)用了一款基于視覺的列車巡檢機(jī)器人?！瘪T江華說。不過，現(xiàn)有視覺算法對(duì)復(fù)雜工況的適應(yīng)性不足，這造成機(jī)器人的檢測準(zhǔn)確率僅維持在95%—99%。馮江華表示，因?yàn)樯婕傲熊囘\(yùn)行安全，目前在關(guān)鍵部件檢測環(huán)節(jié)仍然保留人工介入機(jī)制。

“制造業(yè)細(xì)分領(lǐng)域較廣，具有復(fù)雜的工藝流程和生產(chǎn)流程，以及較強(qiáng)的專業(yè)性。這要求大模型必須首先完成垂直類別的訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用場景的緊密融合。”中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員趙曉光委員認(rèn)為，進(jìn)一步推動(dòng)人工智能大模型在制造業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用，首要任務(wù)是實(shí)現(xiàn)技術(shù)與工業(yè)場景的高度適配。

在馮江華看來，構(gòu)建自主的技術(shù)生態(tài)是促進(jìn)人工智能與裝備制造深度融合的關(guān)鍵。他認(rèn)為，一方面，要持續(xù)推進(jìn)國產(chǎn)基礎(chǔ)大模型、自主算力集群及具身智能機(jī)器人等核心技術(shù)發(fā)展；另一方面，要依托龍頭企業(yè)建設(shè)垂直行業(yè)大模型及智能工廠、數(shù)字孿生等全場景應(yīng)用，推動(dòng)基礎(chǔ)大模型與行業(yè)需求雙向賦能，形成技術(shù)迭代與場景拓展的閉環(huán)生態(tài)。

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