新華社北京3月13日電(記者余蕊)科技創(chuàng)新是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的核心要素,,而人工智能是科技創(chuàng)新的前沿領域,。業(yè)內(nèi)專家建議,推進算力和數(shù)據(jù)建設,,出臺人工智能發(fā)展規(guī)劃,促進人工智能和制造業(yè)的深度融合,。人工智能將成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的加速器“我國工業(yè)體系全,、品種多、制造業(yè)規(guī)模全球第一,,可為人工智能提供巨大的應用場景和發(fā)展空間,。人工智能向制造業(yè)各領域滲透,將成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的加速器,、高質(zhì)量發(fā)展的助推器,。”中國國際工程咨詢有限公司董事長茍護生說,,現(xiàn)階段,我國人工智能技術正蓬勃發(fā)展,,后續(xù)應重點推動其賦能實體經(jīng)濟,,尤其是推動其與制造業(yè)的深度融合?!叭斯ぶ悄軐①x能制造業(yè)研發(fā)設計,、生產(chǎn)制造、售后營銷的全流程,?!逼堊o生表示。京東集團技術委員會主席曹鵬建議,,以政策引導,、模式推廣、典型案例等方式,,推動實體產(chǎn)業(yè)和技術服務企業(yè)重視人工智能領域的自主化,,形成新質(zhì)生產(chǎn)力對產(chǎn)業(yè)的扎實助力,。算力和數(shù)據(jù)是發(fā)展人工智能的關鍵因素多位專家接受記者采訪時表示,算力和數(shù)據(jù)是發(fā)展人工智能的關鍵因素,。“算力是支撐數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的關鍵基礎設施,,是人工智能時代全球性的緊缺戰(zhàn)略資源。我國算力基礎設施建設已達到世界先進水平,,算力總規(guī)模居世界第二,,但標準化、普惠化的算力服務統(tǒng)一大市場尚未形成,。目前,,我國存在算力供給緊張與部分算力未能有效利用的矛盾,算力新質(zhì)生產(chǎn)力的作用未能充分釋放,?!敝袊畔⑼ㄐ叛芯吭涸洪L余曉暉表示,算力互聯(lián)互通是形成算力服務統(tǒng)一大市場的關鍵路徑,,也是人工智能時代做強做優(yōu)做大數(shù)字經(jīng)濟的關鍵,。“建議下一步,,發(fā)揮全國超大規(guī)模市場優(yōu)勢和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展成功經(jīng)驗,,以算力互聯(lián)、成網(wǎng),、構建大市場為主線,,基于統(tǒng)一標識符實現(xiàn)多樣性算力互聯(lián)感知,通過彈性網(wǎng)絡能力和標準化架構接口實現(xiàn)業(yè)務和數(shù)據(jù)流動互通,,進而打造智能感知,、高速彈性、安全綠色,、先進普惠的算力互聯(lián)網(wǎng),,構建全國統(tǒng)一的算力服務大市場?!庇鄷詴熣f,。曹鵬認為,算力是訓練人工智能大模型的基礎,,實現(xiàn)大模型算力集成設施自主化迫在眉睫,。此外,軟硬協(xié)同才能最大化發(fā)揮算力底座的作用,,提升算力底座的效率,,既要考慮GPU,也要考慮算力調(diào)度的軟件?!敖ㄗh抓住人工智能大模型發(fā)展的契機,,通過政策鼓勵國產(chǎn)化GPU適配國產(chǎn)算力調(diào)度軟件,建設自主可控的智算基礎,,支撐行業(yè)智能化發(fā)展,。建議推動云原生、容器化,、分布式的新型數(shù)字基礎設施,,在自主化的同時實現(xiàn)技術革新升級?!辈荠i說,。數(shù)據(jù)是發(fā)展人工智能的基本要素。茍護生認為,,當前制造業(yè)生產(chǎn)各場景數(shù)據(jù)依然存在割裂的情況,,尤其是傳統(tǒng)制造業(yè)自身的信息化尚不完備,難以匯聚形成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集,,大模型訓練,、迭代所需的行業(yè)數(shù)據(jù)集明顯不足?!敖ㄗh強化制造業(yè)高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)供給,。加強制造業(yè)公共數(shù)據(jù)資源整合,依托國家權威機構,,匯聚多模態(tài)制造業(yè)數(shù)據(jù),,構建行業(yè)語料庫,降低預訓練門檻,,提升大模型的準確性和穩(wěn)定性,。促進制造業(yè)數(shù)據(jù)高效流通,加快數(shù)據(jù)交易市場建設,,培育一批面向制造業(yè)大模型的服務商和交易所,,有效盤活制造業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)?!逼堊o生說。建議出臺人工智能發(fā)展規(guī)劃科大訊飛股份有限公司董事長劉慶峰表示,,當前OpenAI的GPT-4/4V代表了全球通用大模型底座能力的最先進水平,,DALL-E3、Whisper,、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平臺延伸出來的,。“預計訊飛星火大模型在6個月內(nèi)可達到GPT-4/4V當前的最好水平。但隨著GPT-5的發(fā)布,,這個差距可能會被拉到一年以上,。如果從算力、數(shù)據(jù),、模型訓練等方面組織好資源,,全力追趕,這個差距有望在1到2年內(nèi)被追平,。同時,,我國也在語音大模型、醫(yī)療大模型等領域形成了國際領先的比較優(yōu)勢,?!眲c峰說。劉慶峰建議,,在2017年公布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》基礎上,,瞄準我國通用人工智能發(fā)展中需要重點補上的短板進行設計,圍繞自主可控算力生態(tài)構建,、高質(zhì)量數(shù)據(jù)開放共享,、科學評測標準制定、源頭技術前瞻研發(fā),、人才培養(yǎng),、法律制定和倫理人文等維度,系統(tǒng)性制定我國通用人工智能發(fā)展規(guī)劃,,在行業(yè)應用和價值創(chuàng)造上打造我國的比較優(yōu)勢,。
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