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“您用DeepSeek嗎？”“DeepSeek這樣的中國大模型能擺脫算力‘卡脖子’難題嗎？”“如何進一步規(guī)范大模型應(yīng)用？”在今年的全國兩會上，DeepSeek火爆出圈。
今年的政府工作報告提出，持續(xù)推動“人工智能+”行動，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、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備�？梢哉f，人工智能大模型已經(jīng)成為驅(qū)動經(jīng)濟和社會創(chuàng)新的強大引擎。
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)強大動力，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。”中國中車股份有限公司（以下簡稱“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)推動數(shù)智轉(zhuǎn)型，使得研發(fā)制造邁上了新臺階。
“為了更好地提高作業(yè)效率，提升運維質(zhì)量，我們在軌道交通智能運維場景下應(yīng)用了一款基于視覺的列車巡檢機器人。”馮江華說。不過，現(xiàn)有視覺算法對復(fù)雜工況的適應(yīng)性不足，這造成機器人的檢測準(zhǔn)確率僅維持在95%—99%。馮江華表示，因為涉及列車運行安全，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，實現(xiàn)與應(yīng)用場景的緊密融合。”中國科學(xué)院自動化研究所研究員趙曉光委員認(rèn)為，進一步推動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)推進國產(chǎn)基礎(chǔ)大模型、自主算力集群及具身智能機器人等核心技術(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)。
搭建行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺
目前，我國國產(chǎn)大模型數(shù)量已超200個，覆蓋廣泛行業(yè)領(lǐng)域，應(yīng)用場景持續(xù)拓展。國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室的最新數(shù)據(jù)顯示，截至去年3月，我國已有117個生成式人工智能服務(wù)完成備案。
數(shù)據(jù)是大模型的重要“食材”。制造業(yè)的各個環(huán)節(jié)會產(chǎn)生多種類型的數(shù)據(jù)，包括研發(fā)數(shù)據(jù)、設(shè)備運行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)、售后維護數(shù)據(jù)、質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)等。“但由于數(shù)據(jù)分布在不同的系統(tǒng)和設(shè)備中，導(dǎo)致行業(yè)大模型推廣困難，難以部署。”馮江華說。民革廣東省委會副主委、佛山市政協(xié)副主席唐冬生委員也表示，制造業(yè)的數(shù)據(jù)來源多樣、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化程度低，導(dǎo)致大量優(yōu)質(zhì)工業(yè)數(shù)據(jù)無法有效流通和利用，正在制約制造業(yè)垂直類大模型的發(fā)展。
“AI賦能數(shù)智化，還需要解決數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量問題。”趙曉光說，要在制造業(yè)場景中積累高質(zhì)量數(shù)據(jù)，并不斷優(yōu)化大模型技術(shù)，讓人工智能賦能產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。
馮江華還建議，要構(gòu)建數(shù)據(jù)安全管理體系，從技術(shù)、制度、人員等多方面保障數(shù)據(jù)安全，消除企業(yè)數(shù)據(jù)隱私顧慮。
“搭建行業(yè)數(shù)據(jù)共享平臺也很重要。”馮江華說，要鼓勵企業(yè)打通內(nèi)部數(shù)據(jù)鏈路，提升運營效率，引導(dǎo)上下游企業(yè)安全共享數(shù)據(jù)，為行業(yè)大模型提供數(shù)據(jù)支持。
事實上，圍繞人工智能大模型的應(yīng)用瓶頸，國家已經(jīng)陸續(xù)采取行動。例如，3月1日，國家公共數(shù)據(jù)資源登記平臺正式上線運行。開放登記首日，已有醫(yī)保、氣象、自然資源等多類國家級公共數(shù)據(jù)上線。北京、天津、內(nèi)蒙古、遼寧、上海、廣東等地依托國家平臺也開展了登記工作。這一系列舉措意味著我國數(shù)據(jù)要素市場化配置改革邁出了重要一步。
