记者日前走进郑州比亚迪工厂看到，一排排机器人紧密协作，经过冲压、焊装、涂装、总装、测试等环节，一辆辆新款比亚迪宋L DM-i陆续驶下生产线。 “每50秒就能下线一台新能源车，每3秒就能下线一支动力电池电芯。”郑州比亚迪工厂相关负责人表示，去年这座“超级工厂”生产整车54.5万辆，同比增长169.8%。 粮食质量检验是粮食深加工的核心环节之一，但传统人工检测方式存在效率低、主观性强、数据难追溯等问题。北京中仪智控科技有限公司将人工智能技术与粮食质检深度融合，实现小麦、高粱、稻谷等多种谷物的水分、杂质、容重等指标自动化检测。 “以人工智能视觉分析技术为核心，将数亿个谷物颗粒的形态特征构建到模型中，对各种谷物不完善粒及霉变粒实现毫秒级判断，样本检验时间可从人工操作的8分钟缩短至1分钟。”中仪智控研发负责人表示。 面对餐饮业日益增长的数智化转型需求，美团帮助商家积累包括用户评论及交易数据在内的数字资产，推出的SaaS一体化智能餐饮解决方案已累计服务超百万家餐饮门店。该系统无缝连接大众点评、美团外卖等平台资源，实现了商家从门店运营、供应链管理到消费者洞察的全方位数字化覆盖。 前不久，中国跨境贸易数字化支付平台PingPong将AI大模型技术融入跨境支付全流程，智能化处理能力相当于300多名专业数字员工的工作效率。“AI技术赋能全球跨境资金流动，为整个支付网络装上一个更加智慧的‘大脑’，为每一笔跨境支付找到更高效的传输路径。”PingPong联合创始人卢帅说。 从人工智能手机、可穿戴设备到智能家居、智能网联汽车，人工智能技术深度嵌入各类终端，推动培育壮大新型消费。7月份，我国智能无人飞行器制造、智能车载设备制造增加值同比分别增长80.8%和21%，工业机器人、民用无人机等智能化产物产量分别增长24%和18.9%。 发展成果惠及全体人民，是技术迭代的应有之义。推动人工智能健康有序发展，要持续增进民生福祉，让更多创新成果“飞入寻常百姓家”。 在安徽合肥科大讯飞人工智能体验馆内，智慧课堂的演示吸引不少参观者驻足。“老师讲解图形时，屏幕能同步动态演示，学生能更直观地理解抽象概念。”体验馆工作人员介绍。基于人工智能技术，科大讯飞打造人工智能教师助手，已为全国5万余所学校、1.3亿师生提供智慧教育产物和解决方案。 北京北儿窦店儿童医院引入AI儿科医生、腾讯云联合迈瑞医疗研发的重症大模型进入临床应用、大模型养老机器人“小希”在杭州“上岗”……从医疗到养老，人工智能与百姓生活深度融合，更好满足人民对美好生活的向往。 “和AI客服唠着嗑，3分钟钱就到账了！”河北邯郸退休职工张大爷通过微信公众号体验了公积金智能提取服务。今年，邯郸公积金部门和腾讯云合作，上线“数字柜台”系统，通过AI客服“邯小金”和智能业务办理平台，实现公积金提取业务“边聊边办”。 放眼全国，甘肃酒泉构建智慧警务系统，湖南长沙上线首条“机器人式潮汐车道”，深圳首试政务人形机器人“上夜班”……多地运用人工智能技术，提升政务服务效率和水平。 国务院印发的《对于深入实施“人工智能+”行动的意见》日前对外发布，部署“人工智能+”产业发展、“人工智能+”消费提质等6大重点行动，明确了实施“人工智能+”行动的总体要求、发展目标和重点方向。 “我国‘人工智能+’正呈现百舸争流的新态势。促进人工智能技术创新与应用发展双向赋能，将充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，为各行业高质量发展注入新动能，推动全体人民共享人工智能发展红利。”腾讯集团副总裁、腾讯研究院院长司晓说。 国务院日前印发《对于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为人工智能赋能千行百业、推动经济社会高质量发展提供了全面的行动指南。 “互联网+”实现人、物、数据、服务的高效连接和海量汇聚，提升资源配置效率，而“人工智能+”则是通过智能技术赋予数字系统主动思考、执行和创造的能力。 从连接赋能到认知赋能，从建平台、汇数据，到育智能、创价值，技术的浪潮迭起，传统思维方式、生产方式和治理模式等都将被重塑，生产力实现跃迁。 赛迪研究院未来产业研究中心人工智能研究室主任钟新龙向记者打了个生动的比方：如果说过去十年，我们致力于构建四通八达的信息高速公路，那么未来十年，核心任务则是在信息高速公路上运行无数具备自主决策与协同能力的“智能体”车队。 钟新龙表示，意见将“产业发展”等应用层面的行动置于“强化基础支撑能力”之前，传递鲜明信号——“需求牵引、应用为王”是本轮人工智能发展的核心方法论。 从“人工智能”到“人工智能+”，新业态正在逐步形成。在深圳，无人机穿梭在智慧物流园区；在山东，菜农通过AI种菜机器人管理大棚；在合肥，智能语音系统服务全球用户……在数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势助力下，我国“人工智能+”早已不是未来式。 记者在调研中发现，人工智能逐渐“扎根”于工厂车间，应用价值体现在良品率、能耗比等实实在在的指标上：一家传统家电公司通过引入AI视觉检测，将产物瑕疵识别准确率提升至99.9%，每年节省人工成本300万元；一个钢铁工厂利用智能调度系统优化炼钢工艺，能耗降低12%，出钢时间缩短20%…… 人工智能对产业的赋能不仅仅局限于生产过程，也表现在设计、中试、服务、运营等各个环节；不只落地在工厂、公司，更赋能于供应链和产业生态。比如，中信泰富特钢集团通过建立质量数据共享平台，跨界联合汽车、装备业共建数字研发中心，带动中小供应商转型升级，推动材料、设计和制造一体化创新。 一方面，夯实技术底座是基础。意见提出的“支持人工智能开源社区建设，促进模型、工具、数据集等汇聚开放”，犹如为技术创新提供“水电煤”，能够降低研发门槛。 致力于通用人工智能发展的独角兽公司稀宇科技（MiniMax）副总裁严奕骏告诉记者，这为技术驱动型公司的研发提供坚实基础，为拓展行业解决方案、参与传统产业智能化转型提供发展指南和市场空间，将带来更多业务机会，加速推进全球合作。 “为解决本地制造业的良品率问题而训练出的行业模型，其价值远超通用模型；为本地复杂的城市交通治理而积累的动态数据集，是任何实验室都无法模拟的宝贵资产。”钟新龙说，“以用促研”的过程沉淀了具有产权的行业数据和垂直模型，实现技术、数据、人才和产业的内生性聚集，最终构筑起他人难以复制的核心竞争力。 正如业内专家所说，真正改变社会的从来不只是技术本身，而是技术渗透进生产生活场景的深度和广度。当千行百业与人工智能深度融合，当创新活力在制度的护航下充分涌动，系统性重构经济社会发展模式的时代正在加速到来。
