技术与产业“双向奔赴”正当时

　　人工智能引领科技创新和产业创新融合发展论坛上，嘉宾以“人工智能时代的创新模式”为主题开展对话交流。 主办方供图

　　浙江在线11月9日讯（记者　谢丹颖）当前，“AI+医疗”“AI+建筑”“AI+交通”等融合应用不断涌现，大热的“人工智能+”，不再局限于大模型的研发，而是以惊人的速度融入千行、赋能百业。

　　11月8日上午，人工智能引领科技创新和产业创新融合发展论坛在乌镇举办。这一话题，吸引了1200余位国内外知名学者、企业负责人齐聚一堂，共同探讨人工智能如何重塑创新模式。

　　AI成为发展新引擎

　　在乌镇，无论是智能驾驶、智能制造、智慧医疗，还是写诗作画，AI展现出的能力令人惊叹。对普通人而言，这或许是生活体验的优化；在企业家眼中，则意味着生产力的跃迁。

　　一位与会嘉宾指出：“过去一年，AI取得显著进展，它的通用性加上行业知识、企业专有数据，构建出属于每一家企业的智能体。这种由点成线、由线到面的能力，正逐步解放生产力，创造远超上一代互联网的巨大价值。”这一观点，引得广泛共鸣。

　　人工智能的发展已经落到了实实在在能产生生产效益的层面上。这也呼应了本次论坛主题——“人工智能引领科技创新和产业创新融合发展”的美好愿景。

　　近年来，“人工智能+”成为风口。众所周知，“互联网+”的核心在“连接”和“效率”——通过互联网把分散的信息资源连接起来，发挥出更大的规模效应。而“人工智能+”则是在此基础上，实现对机器等工具的赋能。简言之，是从“人用AI”提升生产要素的效率，转向“AI使用AI”创造价值的范式转型。

　　这一过程中，人工智能已成为串联科技创新与产业创新的核心纽带。特别在民营经济大省浙江，温州电器、嘉兴服装、慈溪小家电等块状经济形成集群优势，这也意味着，这些企业工艺相近、痛点类似。“如果我们通过人工智能技术，以较低成本提升良品率等关键指标，在产业创新上发力，或能起到带动一片、提升一片的作用。”联通数据智能有限公司董事长、总经理陈海锋说。

　　融入实体经济血脉

　　在数字化、智能化浪潮中，“人工智能不仅改变了科学范式，也重塑了创新范式。”中国社会科学院大学教授江小涓点出本次论坛名称背后的深意。她认为，“科技创新”本就是产、学、研的结合，此番专门结合“产业创新”，“就是要强调产业在当代创新体系中的重要地位。”

　　论坛上，江小涓公开的一组数据印证了这一趋势：在前沿大模型研发中，高校和科研机构曾是早期主要贡献者，但2014年后，前沿的大模型多出于企业之手。

　　为何产业在当前阶段变得如此关键？

　　陈海锋形象地将算力比作引擎、数据比作燃料，指出正是这两者，决定了创新能走多远、扎多深、飞多高。随着人工智能深入千行百业，“不同行业的数据特性各异，我们在实践中发现，更专业的数据才能促进行业模型能力的提升。”

　　“人工智能研究需要场景和数据，也可以从实际问题中提炼新的科学问题。”欧洲科学院院士、西湖大学人工智能系系主任金耀初同样认可企业在“人工智能+”中的重要性。他也强调高校在其中的作用：人工智能基础理论的突破，依然应该主要由高校引领，如针对目前大模型依赖海量数据、能耗大，且不具备自主学习、规划及推理能力等局限性，“我们尝试将具身智能与类脑计算结合，引入脉冲神经网络及其他类脑的思想，不仅降低能耗，而且为自主学习提供新的可能。”

　　杭州炽橙数字科技有限公司董事长兼CEO纪尧华分享了一个典型案例，企业以台州路桥电机产业为试点，将AI通用能力部署至云端底座，使中小企业以四五千元的低成本使用轻量化智能体，后续再与云平台或算力中心进行结算。

　　“企业数据得以反馈和验证，工具与平台得以快速、低成本推广，形成良性循环。与此同时，行业数据也反向赋能大模型与智能体，推动其持续迭代。”纪尧华称，这是一种基于云原生底座与平台化工具体系的可行路径。

　　热潮中的冷思考

　　本届世界互联网大会乌镇峰会，展区热闹，分论坛讨论冷静且理智。这仿佛是近年来AI发展的镜像，既有产业突飞猛进、赛道竞逐日趋激烈，也有大家对飞速发展的隐隐担忧。

　　真正实现人工智能引领科技创新和产业创新的融合，仍任重道远。无论供给侧还是需求侧，均面临诸多挑战。

　　德国国家工程院院士、德国慕尼黑数字化智库董事局主席迈克尔·道林列举了一组对比数据，为达到5000万的用户数量，电话用了75年、航空用了68年、Facebook（互联网社交平台）用了3.5年。而ChatGPT（大语言模型）2个月就达到了1亿用户，这个速度是非常惊人的。

　　但从技术供给来看，与突飞猛进的大语言模型相比，AI技术在制造业的落地上，仍面临诸多关键卡点。制造业对AI的实时性、可靠性要求极高，而目前投资回报率偏低，许多企业在部署AI方案时心存顾虑。此外，企业原有数字化基础、业务流程成熟度、人才储备等现实因素，也推高了部署成本。因此，推动人工智能与产业融合是一项“难而正确”的事业，必须因地制宜、因企施策，甚至因场景而异，选准小切口，才能让人工智能从“PPT概念”转化为真实效益。

　　此外，人工智能时代的产业创新也非某个企业的“独木”生长，而是一个生态的“丛林”发展，需要各界协同共建一个健康、可持续的人工智能创新生态。

　　“目前，全球在AI治理规则和标准方面尚未形成共识。”对人工智能引领创新融合新范式，阿里研究院院长袁媛表现出十足的信心，“过去，我们讲‘开源’用的是‘open source’，多指代码的开放。现在我们称其为‘open resource’，内涵已扩展至数据集、算力、人才等层面，这种资源共享，有助于全球创新红利的普惠分配，进而形成更好的生态。”