李毅中：促进人工智能健康有序发展
- 来源：
- 2024-10-12 17:52:30
导语
9月27日，由深圳工业总会举办的第十三届“五洲工业发展论坛”隆重举行。本届论坛以“构建人工智能新格局 创造工业强基高质量”为主题，围绕“人工智能、新质引擎、AI大模型、数智技术、品牌出海、ESG可持续发展”等主要议题，14位嘉宾进行了主旨演讲、主题演讲、专题演讲和巅峰对话。现特别推出“五洲新语”专栏，分享业界大咖在论坛上的精彩观点。
论坛上，中国工业经济联合会会长、工业和信息化部原部长李毅中发表“促进人工智能健康有序发展”主旨演讲，围绕“人工智能应用取得初步成效，工业制造业潜力巨大”“人工智能要深化运用在工业制造业的核心环节”“进一步强化数据、算力、算法人工智能的基础能力”“关注人工智能治理，促进安全有序发展”四方面展开演讲。
阅读提示以下为演讲实录整理
人工智能作为一项关乎国家安全与发展的前沿科技，不仅引领科技进步，而且是产业升级与经济转型的关键驱动力。其战略重要性在党的二十大报告中被明确列为战略性新兴产业之一，并在三中全会《决定》中被强调为新质生产力发展的核心推手。
生成式人工智能（AIGC）是当下人工智能的前沿领域，得益于深度学习、自然语言处理及计算机视觉等关键技术的突破，能够自动生成文本、图像、音频及视频等多种形式内容，已在传媒、文档、娱乐、文化、教育、咨询、商贸及工业设计等多个领域展现其应用价值。据最新统计，我国已拥有超百个人工智能大模型，每个模型参数量达千亿级别，随着人工智能技术的演进，跨领域的技术融合则会催生出更多领域的应用场景。
尽管当前人工智能在工业和制造业的应用尚处初级阶段，但鉴于其对数字化转型和智能化升级的推动作用，及其在高技术门槛和转型难度大的行业中的潜在价值，人工智能在工业领域的深化应用势在必行，有望引领新质生产力的发展并广泛影响经济社会的多维度。
工业制造业作为人工智能应用的主战场，其深化应用需聚焦于以下关键环节：
研发设计的数字化与智能化：采用计算机辅助设计、仿真模拟、数字孪生、三维建模等技术，目前我国规模以上工业企业的研发设计数字化工具普及率已达到79.6%，目标至2027年提升至90%以上。例如，腾讯利用人工智能加速创新药物研发，通过算法优化靶点识别、化合物筛选等流程，显著缩短研发周期并提高成功率。此外，类脑智能与具身智能的应用，旨在提升机器人在复杂环境下的自主性与适应性，如北京的机器人展览展示了高度互动的人形机器人，预示着自主意识机器人的未来可能性。
规划、计划与生产方案的智能制定：人工智能可应用于从国家到企业各级别的发展规划、年度计划及具体生产方案的制定中，通过对海量数据的高效处理与分析，实现更精确、科学的规划制定。在柔性制造和个性化定制趋势下，人工智能的即时分析与决策能力对于生产方案的动态调整至关重要，可大幅提升生产组织的灵活性和效率。
生产过程的智能控制与稳定性保障：针对离散式和流程式两种制造模式，人工智能在优化加工参数选择、全链条智能控制及维护管理等方面发挥重要作用，确保生产线的安全稳定运行。在恶劣环境下，人工智能与远程控制技术的应用减少人员风险，据悉我国规上工业企业关键工序的数控率2027年将达到75%以上，智能制造水平显著提高。
为了支撑人工智能在工业制造业的深化应用，需强化数据、算力、算法三大基础能力：
数据资源的整合与共享：尽管我国拥有丰富的工业数据资源，但碎片化与数据孤岛现象限制了数据的价值挖掘。解决这些问题要体现国家意志，通过法律法规打破部门壁垒，建立国家级数据交易中心，促进数据的市场化流通，实现数据资源的聚合与共享。
算力结构与效率的优化：尽管我国算力总量位居全球前列，但仍需关注算力结构的合理性，特别是智能算力的供给，以及区域间的均衡发展。通过构建全国性的算力调度平台，提升算力使用效率。对于数据中心能耗过高的问题，需实施精准规划与优化策略，确保数字经济的可持续发展。
通用算法和专业算法的演进：不同行业、不同工序有其特定的需求、应用场景和数据类型，需要数字技术与先进制造技术深度跨界融合，进一步创新开发适合特定行业研发和生产加工的算法或算法组合。
人工智能技术的飞速进展，虽极大地推动了各领域革新，但也伴随着新兴的安全挑战与风险。鉴于此，确保AI技术的安全性、可靠性和可控性已成为社会各界广泛关注的焦点，尤其是其商业化与普及化进程加快的当下。中央对此高度重视，于三中全会《决定》中明确提出“建立人工智能安全监管制度”并纳入公共安全治理体系。
针对人工智能安全治理的具体路径，有研究提出五层架构模型：供应链安全、数据安全、算法安全、应用安全及社会伦理安全，模型体现了从技术基础到社会影响的全面考量。供应链安全需应对软硬件漏洞与国际供应链限制的风险；数据安全则需防范数据泄露与“投毒”行为，保证信息的真实与纯净；算法安全涉及算法成熟度与抗攻击能力的提升；应用安全着重于模型在新场景中的准确判断与防止误用；社会伦理层面，则需平衡技术进步与人类价值观、伦理道德的关系，确保人工智能服务于人类福祉而非造成威胁。
为应对上述挑战，赛迪研究院提出加强安全技术研发、建立安全标准与测评体系、完善法律法规、提升安全意识及加强国际合作。期望这些针对性建议能够激发广泛响应与实际行动，共同推进人工智能行业的健康发展，确保民众福祉得到有力保障。
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