据《中国证券报》7日报道，中国互联网产业年会于1月6日在北京举行。工业和信息化部科技司副司长杜广达在会上表示，目前人工智能的发展速度非常迅猛，因此需要加快建设人工智能算力基础设施，并促进人工智能技术与各行各业的深度融合，为实体经济发展提供动力。
据专家观点，人工智能的进步将引发智能终端的变革，为制造业和服务业的发展提供动力，并对产业和生活产生深远影响。随着大型模型的不断发展，算力基础设施建设将加速进行。
（图片来源：新华社）
产业蓬勃发展
产业飞速进步
产业迅猛发展
产业迎来快速增长的时代
我国在2024年取得了令人瞩目的成就，特别是在人工智能领域。中国互联网协会的理事长尚冰向我们介绍说，截至2024年，我国已经完成备案并上线提供服务的生成式人工智能大模型数量接近200个，并且注册用户已经超过6亿。此外，在生成式人工智能领域，我们申请的专利数量也超过了3.8万件，位居全球首位。
与此同时，在国内开源社区方面也取得了持续壮大的势头。开源鸿蒙项目吸引了340余家生态单位共同参与建设，为整个行业注入了新动力。
2024年，我国的综合算力水平将有序提升，全国统一的算力服务大市场也将加快构建。中国互联网协会副理事长兼常务副秘书长陈家春指出，国家算力枢纽节点已经完全具备了20毫秒时延保障能力。同时，在北京、成都、上海等地，算力互联互通和运行服务平台已经陆续上线。这标志着我国在算力基础设施建设和区域协同发展方面迈出了重要的一步。未来随着算力网络协同发展的标准规范体系不断健全，并且算网融合能力持续提高，我们将逐步形成一个全国统一的算力服务大市场。
在新型工业化领域，杜广达指出人工智能的赋能效果主要体现在三个方面：首先，产业体系正在逐步完善，超过4500家人工智能企业涌现出了许多创新成果，如智能芯片、开发框架和通用大模型等；其次，基础设施建设进展迅速，在全球算力规模中位居第二，并且东数西算等重大项目也在加快推进。全国范围内5G基站数量已突破400万个；最后，融合应用不断扩展。人工智能与制造业深度融合，在国家级智能制造示范工厂方面共培育了421家企业，并有72家中国企业入选全球灯塔工厂名单占比达到42%。这些举措有力地推动了制造业向高端化、智能化和绿色化的发展。
据杜广达所言，目前正处于人工智能飞速发展的时代，这一领域每天都在迅猛地更新换代，为互联网行业带来了全新的发展机遇。
助力实体经济蓬勃发展
随着人工智能行业的迅猛发展，制造业和服务业等领域将面临革新。在一次会议上，中国工程院院士邬贺铨表示：“人工智能将对手机、电脑等产品进行重新定义。”
借助人工智能技术，AI手机具备了迅速翻译各种语言和处理图像的能力。而AI眼镜则搭载了摄像头和传感器，使用户能够快速获取信息并进行智能识别等操作。
据邬贺铨观察，随着人工智能技术对终端产品进行重塑，预计在2025年或2026年将迎来一股新一轮的终端产品更新浪潮。
据专家表示，人工智能与汽车产业的融合速度正在加快，这将导致智能座舱成为新能源汽车的标准配置。同时，人工智能与卫星产业的结合也有助于提高卫星遥感应用的动态感知和分析判断能力。此外，在供应链优化等领域中，人工智能还可以发挥作用，从而提高运营水平。
我国人工智能产业的发展方式即将迎来转变。中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯指出，作为人工智能大模型的基础，大语言模型的进一步发展不再仅仅依赖于规模的扩张，而更加注重提升推理能力。
与此同时，算力的架构也将发生变革。魏凯指出，在国内的AI算力结构中，到2027年推理算力所占比例将显著增加。他表示：“互联网企业将更加注重提升大型模型的推理能力，通过优化推理能力来降低高昂的计算成本，并提高大型模型的效率。这一举措有助于促进人工智能大型模型在商业领域得以实现。”
增强整体能力
杜广达宣称，我国将积极加速人工智能与互联网的融合进程，引导互联网企业充分发挥自身优势，深入挖掘算力、算法和数据的潜力，并将其融入并推动人工智能产业的壮大。这样做旨在培育和发展新型生产力，为新型工业化提供有力支撑。
未来需要在以下四个方面做好工作：首先，要夯实发展基础。我们将聚焦于算力、算法、数据等底层技术，加大创新研发力度，推动软硬件的兼容性，构建从智能芯片到大型模型的全面产业链。
其次，要推进人工智能在制造业中的应用。我们将制定人工智能赋能新型工业化的路线图，并促进深度融合应用。
第三，在优化发展环境方面要下功夫。我们将加快关键标准的研制，并推动不同行业和领域之间人工智能标准的协同合作，在重点行业和领域广泛应用这些标准。
最后，要深化国际合作。我们将积极践行全球人工智能治理倡议，并支持知识、技术和人才在国际间流动，共同促进人工智能对实体经济的赋能效果。
为了不断巩固和提升人工智能产业的综合实力，尚冰建议加强自主创新能力，并加快大模型技术的迭代和产品升级。此外，还应该在人形机器人、脑机接口、6G等前沿技术方面进行布局。同时，要推动人工智能赋能经济转型，扩大行业发展空间，并积极参与“人工智能+”行动。还需要探索大模型在研发设计、生产制造、经营管理和市场服务等关键环节中的应用。
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