摘 要:人工智能技術的發展和產業化應用正推動著各行各業的變革。基礎技術如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺，以及云計算等，是人工智能產業化的核心，我國在圖像識別、語音識別等技術領域達到了國際領先水平。隨著人工智能技術的不斷發展，政府、企業和研究機構正在共同努力，將人工智能與其他領域結合起來，以實現更大的整體效益。中國已準備好釋放“人工智能+”領域的巨大潛力。人工智能在制造業、醫療保健、金融和教育等行業發揮的作用越來越深入廣泛，正在形成新質生產力，并改變未來的商業模式和創造新的產業鏈。

關鍵詞:人工智能 計算機視覺 自然語言處理 大模型

【中圖分類號】TP-9 【文獻標識碼】A

近年來，人工智能（AI）技術的發展速度令人矚目。從自主駕駛汽車到醫療診斷、從虛擬助手到金融預測，人工智能已經滲透到了生產生活的各個方面。這種快速增長和迅猛發展不僅改變了我們與技術互動的方式，還為各行各業帶來了新的機遇和挑戰。在推動技術創新和產業變革方面，人工智能都發揮著至關重要的作用。例如，在醫療保健領域，人工智能被用于分析大數據、識別模式并作出預測，從而提高疾病診斷和治療的準確性。在金融領域，人工智能被用于風險評估、投資決策和欺詐檢測等任務，甚至直接參與量化投資獲益。

我國高度重視人工智能技術發展和應用，近年來出臺《新一代人工智能發展規劃》（2017年7月）、《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》（2019年3月）、《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》（2022年8月）、《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（2023年7月）等文件，推動人工智能技術的發展和產業化應用。2024年《政府工作報告》提出開展“人工智能+”行動計劃，該計劃旨在將人工智能與其他技術，例如物聯網、大數據和云計算相結合，賦能千行百業，創造出更具創新力的新應用和新領域。

人工智能關鍵技術及其價值

在全球范圍內，人工智能技術的發展正推動著各行各業的變革。基礎技術如機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺，以及云計算等，是支持人工智能產業化的核心。這些技術不僅提高了自動化水平，還為數據分析、決策支持和用戶交互提供了更加精確和高效的方法。具體來說，深度學習技術通過模仿人腦處理和分析大量數據的方式，已成為提高圖像和語音識別準確性的關鍵技術。自然語言處理使計算機能夠理解和生成人類語言，廣泛應用于聊天機器人、翻譯系統和情感分析中。計算機視覺技術則在自動駕駛汽車、醫療影像分析及監控系統中展示了其強大的應用潛力。同時，云計算已經成為支撐人工智能技術發展的基礎設施和重要平臺。

我國在圖像識別、語音識別等人工智能技術領域達到了國際領先水平。這部分得益于深度學習技術的廣泛應用。例如，百度的深度學習平臺PaddlePaddle，為開發者提供了強大的工具，以推動機器學習算法的創新和實際應用。各級政府對人工智能的大力支持和資金投入，使得相關基礎技術得到了快速發展，并在智能制造、智慧城市建設和健康醫療等多個領域得到了實際應用。例如，在智能制造領域，通過機器學習和數據分析技術，工廠能夠實現更高效的生產線管理和質量控制；在健康醫療領域，計算機視覺技術被用于輔助診斷，提高診斷的準確率和效率，等等。

接下來簡要介紹當前大家關心的關鍵人工智能技術及其價值。

變換器（Transformer）。變換器是一種深度學習模型，由谷歌（Google）在2017年提出，用于處理序列到序列（sequence-to-sequence）的任務，如機器翻譯。Transformer 架構及其變體已經成為大型語言模型的基石，它們在自然語言處理（NLP）領域的應用非常廣泛，從機器翻譯到文本摘要，再到問答系統等。這些模型的成功展示了Transformer 架構在處理復雜語言任務方面的強大能力。

微調（Fine-tune）。微調是機器學習中的一種訓練技巧，特別是在自然語言處理（NLP）中，它涉及將一個在大型數據集上預訓練的模型應用到一個更小的、針對特定任務的數據集上進行再訓練。微調是大型語言模型應用到實際問題中的關鍵步驟，它使得這些模型能夠在各種特定的自然語言處理任務中發揮作用。當下已有許多開源的大模型，通過微調，研究者和開發者能夠利用預訓練模型的強大能力，為特定的應用場景定制模型。因此，微調技術對于產業界的應用具有非常重大的意義。

模型壓縮（Model Compression）。量化是深度學習模型部署時實現模型壓縮的一種技術，它通過減少模型權重和激活值的表示精度來減小模型的大小和計算需求。量化是大型語言模型部署到資源受限設備上的關鍵技術之一。通過量化，這些模型可以在不犧牲太多性能的情況下，以更小、更快、更節能的形式運行。這對于推動大型語言模型在實際應用中的廣泛使用具有重要意義。

檢索-生成（RAG）。檢索-生成（RAG）是一種結合了信息檢索（Retrieval）和文本生成（Generation）的深度學習模型，用于處理需要大量背景知識的任務，如開放域問答（Open-Domain Question Answering）。RAG是一種創新的方法，它將檢索系統的廣度和生成模型的靈活性結合起來，以解決復雜的自然語言處理任務。通過檢索相關信息并利用這些信息生成答案，RAG能夠提供更準確和詳細的輸出，尤其是在需要廣泛背景知識的場景中。

我國的人工智能產業化發展趨勢

近年來，我國的人工智能產業取得了長足的進步，形成了獨特的產業格局。在這一格局中，不僅有眾多科技巨頭如百度、阿里巴巴、騰訊等積極布局人工智能領域，更有許多初創企業、高校和科研機構參與其中，共同推動人工智能技術的創新與發展。

首先，科技巨頭在人工智能領域的影響力不容忽視。百度憑借其深厚的搜索技術積累，在人工智能領域取得了顯著的成果，其語音識別、自然語言處理、圖像識別等技術在業界處于領先地位。阿里巴巴在云計算、大數據等領域發力，為人工智能技術的應用提供了強大的基礎設施支持。騰訊則利用其在社交、游戲等領域的優勢，將人工智能技術應用于智能客服、智能推薦等領域，取得了良好的市場效果。

其次，初創企業、高校和科研機構在我國人工智能產業中也發揮著重要作用。這些機構通常具有靈活的創新機制和高度的研究熱情，能夠迅速捕捉人工智能領域的前沿技術動態，并將其轉化為實際產品或服務。例如，一些初創企業專注于人工智能芯片的研發，試圖打破國外廠商在高端芯片市場的壟斷；一些高校和科研機構致力于人工智能基礎理論的研究，為人工智能技術的長遠發展提供理論支撐。

在創新成果和成就方面，我國人工智能產業也取得了顯著的成績。例如，在具身智能領域，我國新能源汽車的自動駕駛水平已經實現了與國際先進水平的并跑甚至領跑；在自然語言處理領域，我國的研究團隊在大語言模型、機器翻譯、文本生成等方面也取得了重要突破；在生成式人工智能領域，我國的研究人員在圖像生成、視頻生成等方面也取得了顯著成果。

具身智能產業化趨勢

隨著人工智能技術的飛速發展，具身智能（Embodied Intelligence）作為人工智能與物理世界交互的重要領域，正在成為科技創新和產業變革的重要力量。具身智能強調智能體與環境之間的實時互動和感知，通過人工智能技術實現智能體在復雜環境中的自主決策和行動。

人工智能在具身智能中的應用主要體現在環境感知與理解、自主決策與行動、交互與溝通等方面。具體而言，在環境感知與理解方面，人工智能技術通過傳感器、攝像頭等設備收集環境信息，利用深度學習、計算機視覺等技術對環境進行感知和理解。智能體可以根據這些信息實時調整自身的行為和決策，以適應復雜多變的環境。在自主決策與行動方面，人工智能技術使智能體具備自主決策和行動的能力。通過機器學習、強化學習等技術，智能體可以學習并優化自身的行為策略，實現自主導航、避障、執行任務等。在交互與溝通方面，人工智能技術為智能體提供了與人類或其他智能體進行交互和溝通的能力。智能體可以通過自然語言處理、語音識別等技術理解人類指令和需求，并通過語音、文字、動作等方式進行反饋和回應。

當前隨著消費者對于智能化、個性化產品和服務的需求日益增長，具身智能行業得到了快速發展。同時，隨著技術的不斷成熟和應用場景的拓展，具身智能產品正在逐步滲透到人們的日常生活中，改變著人們的生活方式和工作模式。常見的具身智能應用包括：

智能機器人。智能機器人是具身智能的重要應用之一，通過集成人工智能技術，智能機器人可以實現自主導航、語音交互、人臉識別等功能，為家庭、醫療、工業等領域提供智能化服務。

自動駕駛汽車。自動駕駛汽車是人工智能在交通領域的創新應用，通過感知周圍環境、規劃行駛路徑、控制車輛運動等功能，自動駕駛汽車可以實現安全、高效的自動駕駛，提高交通效率和安全性。

智能家居設備。智能家居設備通過集成人工智能技術，可以實現智能控制、語音交互、場景定制等功能，為用戶提供更加便捷、舒適的家居生活體驗。

智能醫療設備。智能醫療通過人工智能技術實現疾病的預防、診斷和治療。例如，人工智能技術可以通過分析醫療影像數據，輔助醫生進行疾病診斷；通過智能穿戴設備監測患者的健康狀況，提供個性化的健康管理方案。

從產品層面來看，上述具身智能創新產品的出現，不僅豐富了人們的生活體驗，也為行業帶來了新的增長點。從服務層面來看，智能客服、智能醫療、智能教育等創新服務的推出，為人們提供了更加便捷、高效的服務體驗，同時也為企業帶來了更多的商業機會。而隨著市場需求不斷增長，消費者對于智能化、個性化產品和服務的需求日益旺盛。這為具身智能行業提供了廣闊的市場空間，同時人工智能產業化將進一步推動具身智能領域的技術創新和應用拓展。通過深度學習、計算機視覺、自然語言處理等技術，智能體可以更加準確地感知和理解環境，實現更加智能化、自主化的決策和行動。隨著5G、物聯網等技術的發展，具身智能產品將實現更加高效的信息傳輸和互聯互通，為人們提供更加便捷、高效的服務。

人工智能產業化將促進具身智能產業鏈的整合和協同發展。具身智能產品涉及多個領域和產業鏈環節，包括硬件制造、軟件開發、數據處理、云計算等。隨著人工智能技術的深入應用，這些領域將實現更加緊密的協作和整合，形成完整的產業鏈生態。這將有助于降低生產成本、提高生產效率，推動整個行業的健康發展。

計算機視覺產業化趨勢

計算機視覺作為人工智能技術關鍵領域之一，市場規模正在不斷擴大。深度學習的興起為計算機視覺的發展提供了強大的支持。通過深度學習技術，計算機視覺系統能夠更準確地理解和分析圖像和視頻數據，實現更精準、高效的圖像識別和分析。此外硬件設備的不斷提升也為計算機視覺技術的應用提供了更強的感知能力、計算能力和存儲能力。這使得計算機視覺系統能夠處理更大規模的數據和更復雜的任務，提高了系統的性能和可靠性。

當前計算機視覺的應用已經從傳統的安防監控、人臉識別等領域擴展到自動駕駛、醫療影像分析、智能制造等多個新興領域。這些新興領域對計算機視覺技術的需求不斷增加，推動了計算機視覺技術的不斷創新和應用。目前，我國計算機視覺市場已經形成了互聯網巨頭廠商、傳統安防轉型廠商、AI領先創業廠商、AI垂直領域廠商等多元化的競爭格局。各類廠商在技術研發、產品創新、市場推廣等方面展開差異化競爭，推動了整個產業的發展。計算機視覺技術的產業化應用主要有：

工業自動化。計算機視覺在工業自動化領域的應用廣泛，包括質量檢測、產品分類、機器人導航等。通過視覺系統對生產線上的產品進行實時監測和識別，可以大幅提高生產效率和產品質量，降低生產成本。

智能制造。在智能制造領域，計算機視覺技術可以實現設備之間的互聯互通和智能協同，提高生產線的自動化和智能化水平。例如，通過視覺系統對生產過程中的關鍵數據進行采集和分析，可以實現生產過程的優化和預測性維護。

智慧城市。計算機視覺在智慧城市建設中發揮著重要作用，包括交通監控、公共安全、城市管理等領域。通過視覺系統對城市的交通流量、人員流動、環境狀況等進行實時監測和分析，可以為城市管理提供有力支持，提高城市的運行效率和安全性。

智慧安防。在安防領域，計算機視覺技術可以實現人臉識別、行為分析、智能監控等功能，提高安防系統的智能化水平。通過視覺系統對監控視頻進行實時分析和處理，可以及時發現異常情況并報警，為公共安全提供有力保障。

智慧零售。在零售領域，計算機視覺技術可以實現商品識別、貨架管理、客流量統計等功能。通過視覺系統對零售場景進行實時監測和分析，可以幫助商家更好地了解消費者需求和市場趨勢，優化商品陳列和庫存管理。

自動駕駛。自動駕駛是計算機視覺技術的重要應用領域之一。通過視覺系統對車輛周圍環境進行實時監測和識別，可以實現車輛的自主導航和避障功能，提高交通安全性和效率。

隨著上述計算機視覺應用的普及，相關法規政策環境也在不斷完善。政府加強了對計算機視覺工具的監管，要求企業在使用這些數據時必須遵守隱私保護和數據安全的規定。這將有助于保護用戶隱私和數據安全，促進計算機視覺產業的健康發展。展望未來，我國計算機視覺產業將繼續保持快速發展態勢。隨著人工智能技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，計算機視覺將在更多領域發揮重要作用，為經濟社會發展注入新的動力。

大模型產業化趨勢

大語言模型（Large Language Models，LLMs）是人工智能領域的一項革命性技術，它們通過深度學習、算法訓練，能夠理解和生成自然語言文本。這些模型在自然語言處理領域具有廣泛的應用，包括文本翻譯、問答系統、文本摘要、情感分析等。當前國內大語言模型的發展非常迅速，如百度的文心一言、華為的盤古大模型、科大訊飛的星火大模型等，諸多國產大模型如雨后春筍般出現。隨著技術的進步，大語言模型正逐漸成為推動產業化發展的關鍵因素。

大語言模型在產業化中的作用主要體現在以下幾個方面：一是提高生產效率。通過自動化處理大量文本數據，大語言模型可以顯著提高企業的數據處理效率，降低人力成本。二是創新產品和服務。利用大語言模型，企業可以開發出更加智能和個性化的產品和服務，滿足消費者的需求。三是優化決策過程。大語言模型可以幫助企業分析市場趨勢、消費者行為等信息，為決策提供數據支持。最后，大語言模型的翻譯能力還有助于打破語言障礙，促進國際貿易和文化交流。

教育領域的大模型應用。大語言模型在教育領域的產業化，主要涉及將這些技術應用于教育產品和服務中，以提高教育效率、個性化學習體驗和教學質量。從運作方法來講，首先需要對大語言模型的技術基礎進行深入研究，包括自然語言處理（NLP）、深度學習、變換器（Transformer）架構等。在預訓練與微調階段，通過在大規模文本數據集上進行預訓練，然后針對特定教育任務進行微調，以適應不同的教育應用場景。在應用場景開發階段，開發適用于教育的各種應用場景，如個性化學習、智能備課、教學評價、智能代理等。在開發出基礎大語言模型后，可以將大語言模型集成到教育平臺和工具中，如在線學習管理系統、教育游戲、虛擬助教等，之后需要進行市場調研，收集用戶反饋，不斷優化產品和服務，同時在開發和應用過程中，重視數據隱私、可解釋性與透明度等倫理問題，并確保合規。

當前，教育領域的大語言模型產業化應用包括：（1）個性化學習平臺：利用大語言模型為學生提供個性化的學習資源和路徑，如根據學生的學習進度和興趣推薦定制化課程。（2）智能備課工具：幫助教師自動生成教學內容，如教學案例、作業指導等，減輕教師的工作負擔。（3）教學評價系統：自動評分系統，能夠對學生的學習成果進行評價和反饋，提高評價效率和準確性。（4）虛擬助教：提供對話式的學習支持，如答疑解惑、學習進度跟蹤等，增強學生的學習體驗。

國內已有多個人工智能大模型產品，如百度的“文心一言”，在通過相關管理辦法備案后，開始面向公眾提供服務，推動了教育等領域的智能化發展；網易有道的“子曰”大模型，在口語訓練、作文批改、習題答疑等多個教育場景中得到應用，展示了大模型在教育領域的廣泛潛力。已經有不少高校學生使用國產大模型進行協助學習和寫作，表現出對人工智能技術的高度接受度和實際應用需求。

當前大語言模型在教育產業化中的應用正變得越來越廣泛和深入，它們為教育行業帶來了一系列創新的解決方案和商業模式。同時，隨著技術的不斷進步和產業化的深入，大語言模型有望在教育領域發揮更大的作用，推動教育的數字化轉型。

隨著教育領域大語言模型的介入，教師的角色可能需要從知識傳授者轉變為學習引導者和情感支持者，并且確保所有學生無論背景如何都能公平地受益于這些技術。

醫療領域的大模型應用。大語言模型在醫療領域的產業化主要涉及醫療技術的集成與相關服務的建設。首先需要將大語言模型集成到醫療保健平臺中，以提供智能輔助，如通過自然語言處理技術改善患者與系統的交互。接下來在數據驅動的決策支持方面，利用大語言模型分析醫療數據，為臨床決策提供支持，包括診斷輔助、治療方案推薦等。在個性化醫療服務方面，通過理解患者的醫療歷史和偏好，提供個性化的醫療服務和健康管理建議。在醫學教育與培訓方面，可以使用大語言模型生成教學內容、模擬病例和考試題目，輔助醫學生學習和評估。

此外大語言模型在藥物研發、醫療影像分析、智能問答系統等方面都有較強的應用潛力，如在新藥開發中，大語言模型可以設計或優化蛋白質結構，加速藥物探索速度；在醫療影像分析中應用大語言模型提升醫療影像數據的標注效率，輔助疾病診斷；此外，一些企業還開發出能夠回答醫療相關問題的聊天機器人，提供實時醫療咨詢服務。

當前我國醫療領域大模型產業化的例子正在不斷涌現，諸多相關的大模型正在不斷發展與提升。例如：（1）靈醫大模型：該模型服務能力涵蓋了醫療行業的整個產業鏈，涵蓋了不同角色的不同使用場景，既包括“醫患藥”不同的使用者角色，也包括對數據和算力有不同需求的機構。（2）數字中醫大模型：北京中醫藥大學東方醫院面向中醫領域名醫經驗挖掘整理需求，構建數字中醫服務平臺，探索高危肺結節人工智能臨床診療和臨床評價研究等解決方案，實現中醫臨床經驗的智慧化復制新模式。（3）盤古藥物分子大模型：盤古大模型已經深入醫療等行業，其中盤古藥物分子大模型可以實現針對小分子藥物全流程的人工智能輔助藥物設計，有助于加速藥物研發的過程，提高研發效率。

當前大模型的發展十分迅速，但其產業化也面臨諸多挑戰。例如數據隱私和安全方面。此外，雖然大語言模型在某些方面表現出色，但在理解復雜語境和提供深入反饋方面仍有局限。

“人工智能+”：機遇和挑戰

隨著人工智能技術的不斷發展，政府、企業和研究機構正在共同努力，將人工智能與其他領域結合起來，以實現更大的整體效益。我國政府通過制定《新一代人工智能發展規劃》等文件，加強了頂層設計，明確了發展方向。“人工智能+”提供了許多新的產業化應用場景，既可以改善人們的生活又可以促進經濟增長。例如將人工智能與醫療保健相結合，提高診斷準確性和治療效果；將人工智能與交通系統結合起來，減少擁堵，提高安全性，并優化資源分配。

近年來，我國政府推出了一系列促進“人工智能+”的舉措，主要包括：加大對智能技術的研發投入和財政支持，推動智能技術的創新和發展；建設智能產業園區和孵化器，以吸引和培育智能領域的企業和人才，并促進智能產業鏈上下游的協同合作；加強高校、科研機構和企業之間的合作，共同推動智能技術的研發和應用，為智能技術研究和開發提供了重要保障；建設智能技術研發中心和實驗室，以集聚創新資源，并為智能技術的研發和應用提供有力支持；培育智能產業生態，通過政策扶持和資金支持等方式，推動智能技術在各個領域的應用，以實現人工智能技術與實體經濟的深度融合，并促進智能產業的健康發展。

與此同時，在這一系列的機遇背后，“人工智能+”的推動也面臨著一些挑戰。主要包括：

算法的公平性和透明性。人工智能算法可能受到數據樣本的偏見，導致對于不同群體的不公平對待。一些算法可能在不經意間對某些群體產生歧視性影響，加劇社會不公平。不平衡、低質量的數據集可能導致模型在某些群體中表現不佳。如果人工智能系統不夠透明，用戶可能無法理解其決策過程，從而降低信任度。

數據隱私和安全。將人工智能與醫療保健結合起來，需要保護患者敏感信息的機制，以防止未經授權的訪問；將人工智能與金融系統結合起來，需要確保算法不會被利用進行欺詐或其他惡意活動；智能體在決策和行動中的道德和法律責任需要更有力的監管，保護用戶隱私和數據安全需要有法可依。

技術成熟度和擴展性的挑戰。許多人工智能技術仍處于早期發展階段，因此不足以支持商業需求；將人工智能與現有系統結合起來可能需要大量資源和時間；智能體的環境感知和理解能力有限，智能體的決策和行動策略較為初級。

人才供需關系。人工智能技術和智能領域的快速發展需要大量具備跨學科知識和創新能力的高端人才。然而，目前這一領域的人才儲備相對不足，難以滿足產業快速發展的需求。

總之，“人工智能+”提供了許多機遇，可以幫助改善人們的生活并促進經濟增長。然而，這一行動計劃也面臨著一些挑戰，需要妥善解決。解決了這些難題，我們才可以更充分利用人工智能技術，賦能千行百業高質量發展，并創造一個更好的未來智能社會。

結語

隨著人工智能技術的迅速發展，中國已準備好釋放“人工智能+”領域的巨大潛力。人工智能在制造業、醫療保健、金融和教育等行業發揮的作用越來越深入廣泛，正在形成新質生產力，并改變未來的商業模式和創造新的產業鏈。盡管我國“人工智能+”產業發展可能與國外存在差距，中國仍將持續大規模推廣人工智能并將其融入各個行業，并有望進一步提高生產效率、推動創新，從而彌補這些差距，甚至使部分產業走在國際前列。需要注意的是，“人工智能+”行動也在人才培養、基礎設施建設和監管框架方面面臨著新的挑戰。然而伴隨政府支持、私人投資以及各行各業對智能技術日益增長的需求的推動，中國的人工智能產業將繼續保持上升趨勢，使我們進入一個嶄新的智能新時代。

【本文作者為北京大學信息科學技術學院教授】

參考文獻略

責編：周素麗／美編：石 玉