[智能应用]人工智能综合实力跃升 助力智能经济迈向新高度 [复制链接]

人民网北京8月30日电 (记者杜燕飞)百度智能云升级百舸5.0和千帆4.0、Lawaken AI眼镜应用场景扩维、逗逗AI丰富陪伴场景……今年以来，随着算力算法、模型效果、工程平台的持续进化，人工智能(AI)的上游算力硬件、中游软件服务和下游应用快速迭代发展。
业界人士表示，AI驱动的经济新形态正不断涌现，AI已不再是一个工具或应用，而是新一代基础设施和未来企业的核心竞争力。
近日，国务院发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(以下简称《意见》)，要加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。并提出了加快实施六项重点行动，强化八项基础支撑能力。
国新证券研报认为，强大的基础支撑能力是“人工智能+”行动落地的关键保障，要形成覆盖技术、数据、算力、生态、人才、政策、安全的全链条支撑体系。在技术基础上，强调提升模型基础能力，包括加强基础理论研究、架构创新、高效训练推理方法及评估体系建设。
“从2022年12月ChatGPT面世，到现在也就33个月的时间，市场上出现了数千个大模型、创业企业活跃、产业融资规模不断创新高。”百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，要在网络、算力、推理系统、训推一体系统等方面全面提升能力。智能经济时代，一定要有新型基础设施来支撑，需要智能优先的AI云。
沈抖表示：“在33个月的背后，相关技术经历了数十年的发展。今天是开花结果的时候，能力一旦突破了临界点会带来质的飞跃。当前价值的创造方式正在被重构，AI将进入一个‘超级周期’。”
数据显示，2024年全球人工智能市场规模超2792亿美元，预计到2030年年复合增长率为35.9%。大模型训练成本持续降低、多模态融合技术不断优化、智能体和具身智能加速演进，驱动人工智能形成全场景渗透态势。
围绕AI助力产业智能化、打造企业新质生产力，中国信息化百人会执委朱炎认为，AI产业的发展刚刚起步，空间非常大、任务也很重。以大模型和数据算力为核心的基础设施要不断攀登技术高峰，解决好“卡脖子”问题。既要推动大模型训练、通用人工智能，也要探索面向千行百业的专业模型、小模型，并做好能源和算力的“考题”，这是产业发展的核心成本。企业需要做好流程改造、组织重塑、架构创新和人才培养。
应用层是AI下一阶段发展的关键。厦门理工学院大模型创新应用研究中心副主任王驰明表示，使用方向和生态资源，是业界关注垂直领域大模型的重点，只有结合具体场景才能真正实现应用落地。他以船舶与海洋工程大模型为例说，利用大模型可以对海上目标跟踪识别，结合大数据分析做出智能决策，结合采集的设备运行参数实现船舶运行效率的提升和节能。
“当前，人工智能产业进入了规模化、商业化应用阶段，随着AI应用的普及率提升，我国将步入智能经济新阶段。”业界人士表示，构建“模型、数据、算力、应用、生态”的发展链条，是“人工智能+”深入实施的基础支撑。未来，AI治理体系的优化健全将是重点方向，以保障我国AI产业的安全规范发展。

人工智能综合实力跃升：智能经济发展的核心驱动力
当前，我国人工智能产业进入规模化、商业化应用阶段，综合实力实现整体性、系统性跃升，正成为驱动智能经济迈向新高度的核心力量。从技术突破到产业融合，从政策支持到基础设施建设，AI已不再是单一工具，而是重构价值创造方式的新一代基础设施和企业核心竞争力23。

人工智能技术与产业生态的多维突破
技术创新实现从“跟跑”到“并跑”的跨越
专利与基础研究领先：我国人工智能专利数量占全球总量的60%，在人形机器人、智能终端等领域不断突破45。大模型研发应用步伐加快，百度文心一言、字节跳动豆包等国产大模型在文本理解、多模态生成及深度推理等方面性能达到国际领先水平6。
产业链协同发展：上游算力硬件、中游软件服务和下游应用快速迭代，百度智能云升级百舸5.0和千帆4.0、Lawaken AI眼镜场景扩维等案例，体现技术落地能力持续增强23。
数字基础设施支撑能力显著增强
算力与网络基础夯实：截至2025年6月底，我国算力总规模居全球第二，5G基站达455万个（较2020年增长5倍），千兆宽带用户2.26亿户（增长34倍），为AI应用提供坚实底座45。
新型基础设施理念升级：百度提出“智能优先的AI云”概念，强调网络、算力、训推一体系统等能力提升，推动AI成为像水电一样的普惠性基础设施23。
政策引领与“人工智能+”行动的落地路径
国家战略层面的顶层设计
国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确加快形成“人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济新形态，提出六项重点行动和八项基础支撑能力建设，覆盖技术、数据、算力、生态等全链条23。

重点领域的突破方向
技术基础：强化模型基础能力，包括基础理论研究、架构创新、高效训练推理方法及评估体系建设

产业应用：推动AI与制造业、服务业深度融合，建成万余家智能工厂覆盖80%制造业行业大类，智能家居、智能穿戴成为消费新潮流45。
数据要素：通过“数据要素×”行动释放价值，完善数据产权制度，开展公共数据“跑起来”示范场景建设45。
智能经济的未来趋势与挑战
市场规模与增长潜力
2024年全球人工智能市场规模超2792亿美元，预计到2030年年复合增长率达35.9%。大模型训练成本降低、多模态融合技术优化及具身智能演进，将驱动AI全场景渗透23。

核心挑战与应对策略
“卡脖子”技术突破：需攻克大模型训练、通用人工智能等关键技术，探索面向千行百业的专业模型与小模型12。
成本与能源平衡：算力和能源消耗是产业发展核心成本，需通过技术创新提升能源利用效率2。
全链条支撑体系：国新证券研报指出，需构建覆盖技术、人才、政策、安全的全链条支撑，确保“人工智能+”行动落地23。
结语：AI驱动的“超级周期”已然开启
百度沈抖表示，从ChatGPT面世至今33个月，AI技术经历数十年积累后突破临界点，正进入“超级周期”。中国信息化百人会执委朱炎认为，AI产业发展刚刚起步，需以大模型和数据算力为核心，持续攀登技术高峰，推动智能经济迈向全球领先地位1

人工智能产业的快速发展与未来展望

近年来，随着算力算法、模型效果、工程平台的持续进化，人工智能（AI）产业正在快速迭代发展。从上游的算力硬件，到中游的软件服务，再到下游的应用，AI正在成为新一代基础设施和未来企业的核心竞争力。

1. AI产业的快速发展

1.1 技术突破与市场增长

自2022年12月ChatGPT面世以来，短短33个月内，市场上出现了数千个大模型，创业企业活跃，产业融资规模不断创新高。数据显示，2024年全球人工智能市场规模超过2792亿美元，预计到2030年年复合增长率为35.9%。这表明AI产业正处于一个快速发展的“超级周期”。

1.2 大模型与多模态融合

大模型训练成本持续降低，多模态融合技术不断优化，智能体和具身智能加速演进。这些技术进步驱动了人工智能形成全场景渗透态势，使得AI在各个领域的应用变得更加广泛和深入。

2. AI产业的基础设施建设

2.1 技术基础与支撑体系

国新证券研报认为，强大的基础支撑能力是“人工智能+”行动落地的关键保障。要形成覆盖技术、数据、算力、生态、人才、政策、安全的全链条支撑体系。在技术基础上，强调提升模型基础能力，包括加强基础理论研究、架构创新、高效训练推理方法及评估体系建设。

2.2 智能优先的AI云

百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖表示，智能经济时代需要新型基础设施来支撑，需要智能优先的AI云。这包括在网络、算力、推理系统、训推一体系统等方面的全面提升能力。

3. AI助力产业智能化

3.1 企业新质生产力

中国信息化百人会执委朱炎认为，AI产业的发展刚刚起步，空间非常大、任务也很重。以大模型和数据算力为核心的基础设施要不断攀登技术高峰，解决好“卡脖子”问题。企业需要做好流程改造、组织重塑、架构创新和人才培养。

3.2 垂直领域应用

厦门理工学院大模型创新应用研究中心副主任王驰明表示，应用层是AI下一阶段发展的关键。使用方向和生态资源是业界关注垂直领域大模型的重点，只有结合具体场景才能真正实现应用落地。例如，船舶与海洋工程大模型可以对海上目标跟踪识别，结合大数据分析做出智能决策，实现船舶运行效率的提升和节能。

4. AI治理体系的优化健全

4.1 安全规范发展

业界人士表示，构建“模型、数据、算力、应用、生态”的发展链条是“人工智能+”深入实施的基础支撑。未来，AI治理体系的优化健全将是重点方向，以保障我国AI产业的安全规范发展。

4.2 治理工具与架构变革

中国工程院院士、国家保密局科技委主任吴世忠表示，要研究完善数据处理、模型开发、系统应用等人工智能伦理规则，规范人工智能服务应用管理，持续推动智能向善，促进人工智能更好造福人类。

结论

人工智能产业正在进入规模化、商业化应用阶段，随着AI应用的普及率提升，我国将步入智能经济新阶段。构建强大的基础支撑能力，推动AI助力产业智能化，优化健全AI治理体系，将是未来发展的关键方向。通过这些努力，AI将成为推动经济社会发展的新动能。