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人工智能赋能产业变革与管理创新

发表时间:2023-11-21 阅读次数:186次

陈晓红

 

1.数字经济时代科技创新形势与挑战

(1)党和国家高度重视发展数字经济

我国数字经济规模不断扩张、人工智能领域怎么赋能产业创新和企业发展?现在数字经济时代的科技创新形势和挑战,包括习总书记特别强调的,不断做大做强,做优数字经济,强调数字是经济和实体经济的深度融合来打造数字产业集群。我们国家的数字经济规模在不断的扩展,占GDP的比重去年达到了41.5%。早几天成立了国家数据资源局挂牌,现在的数据资源作为全球最重要的要素资源,已经跃居世界第二。

(2)《数字中国建设整体布局规划》前瞻布局未来中国数字化前景

数字中国建设的布局,未来中国数字化的前景,希望到2035年,数字化发展水平进入世界前列。《数字中国建设整体布局规划》从党和国家事业发展全局的战略高度作出了数字中国建设的全面部署。明确了数字中国建设的“2522”的整体框架——即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”,推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合,强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”,优化数字化发展国内国际“两个环境”。

释放数据要素价值,数字中国建设与数字经济发展进入快车道,包括数据要素市场的培育,数据要素的流通等。怎么构筑自立自强的数字技术创新体系?成为强化数字中国关键能力的重要指标。中国管理的现代化在数字经济时代的发展要求,就是跟数字技术、数字经济深度融合。它已经成为改变全球竞争格局的关键力量,美国在数字经济蝉联世界第一,2021年达到了15.3万亿美元。我们国家这几年在跨越式发展,总量只占美国的46%,我们还有很大的发展空间。

(3)数字经济成为改变全球竞争格局的关键力量

数字经济的工程解决方案成为全球面临的重大挑战。三个礼拜以前,中国工程院、美国国家工程院、英国皇家工程院共同主办第五届全球重大挑战论坛,设计了三个议题,分别是数字经济的工程解决方案、碳中和的工程解决方案、韧性基础设施建设的解决方案。在数字经济议题里面,中美英三国工程院院士都谈到的人工智能、数字孪生、数字经济的话题。

(4)科技博弈愈加激烈,产业竞争格局发生巨变

美国的数字经济战略在全球产业链中处在领先位置,所以美国主导未来产业创新竞争法案、数字战略等,包括欧盟也有数字经济发展战略的布局。科技博弈愈演愈烈,产业竞争格局发生巨大变化,大家都在高度关注产业链、供应链安全和自主可控的问题。美国在新兴技术清单前面列的十个重点关注的,重点支持的都是在先进计算、人工智能、先进制造、先进网络等方向,力争在这块掌握主动权。中国怎么来突破美国的封锁?我们列了大事迹在这里,从战略、精准、人才、联盟、贸易各方面都面临着美国的经封锁,特别在信创产业对我们的打压和封锁。我们国家的长短板很明显,在互联网、新兴技术、人工智能、5G等应用领域是有优势的,但是在芯片制造、材料装备、EDA设计工具、大型工业软件、桌面OS方面是短板。这是我们国家操作系统软件领域的现状,对外依存度的比例非常高(95%)。所以我们国家的设计软件,工业软件亟待实现自主可控,也包括芯片、操作系统。

(5)中美贸易战将极大影响全球产业链体系及供应链安全

全球产业链体系和供应链安全需要更大的创新驱动。创新+模式转变是管理学者可以做出巨大贡献的,比如新产业、新业态、新模式、新技术等管理和数字技术的结合。另外,部分技术受制于人,特别是三关键、三基础:关键的装备、部件、技术、基础理论、基础研究、基础材料,还需要实现快速的赶超。人工智能的核心技术也成为隐患,特别是Chat GPT出来以后,我们感觉还是有短板,当然也在快速的改善,包括先进计算领域,所以我们要加大这块的研发力度,包括软件、平台集成和应用示范。

(6)四算一体成为支撑数字经济高质量发展的新技术形态

我们也特别关注四算一体:算力、算据、算法、算网融合。作为数字经济的基础底座和基础框架,湘江实验室,我现在担任第一届主任,就是以人工智能先进计算为主打的省实验室,就是搞四算一体。四算融合也可以带来进一步的产业工具革命和决策革命。因为我一直是研究决策的,我觉得智能驱动的决策是最有意义的,特别随着大模型出来以后,生成式人工智能带来新的影响和变革。现在算力作为一个很重要的基础设施建设,算力资源也能够引领产业发展的高质量发展。我觉得现在智能算力还有所欠缺,超算走在世界前列,但是在智能算力方面还需进步。

(7)数字技术助推算力绿色发展与“双碳”目标实现

人工智能技术模型对数据计算的要求越来越高,这也是促成算力的绿色发展和双碳目标的实现,所以我们打造绿色算力,数字技术和绿色低碳技术的交汇,需要新的能源来减少能耗,减少对电力的耗能。我觉得绿色算力也是需要关注的一个点。在统筹算力电力协同发展,促进算力绿色低碳转型,把高性能算力,智算的算力、云算力、边缘算力这些算力资源能够实现一体化调度管理,来降低能耗,提高效率。上次我接受一个采访我就说,希望算力以后也像水和电一样用起来非常的方便,而且能够集聚相关资源。

(8)科技创新人才有效供给不足,顶尖数字化人才和科研团队数量短缺

另外,我们看到新的形势的挑战,就是顶尖人才的不足,特别是交叉融合型人才,能够产学研用结合型的人才。在人才缺口方面,科技人才的争夺战更趋激烈。管理学会是很有意义的,能够将产业界和学界紧密的契合。

 

2.人工智能技术发展与前沿趋势

2.1 人工智能技术成为数字经济发展核心引擎

(1)新一代人工智能是第四次工业革命的关键

第二部分是在数字经济背景下人工智能技术的发展。人工智能技术现在已经成为数字经济发展的核心引擎,新一代人工智能也是第四次工业革命的关键,更加的智能化,智慧化,这是第四次工业革命非常核心的要点,包括机器学习,深度学习,机器人技术等等分支。

人工智能与图灵测试,大家都知道图灵奖,实际上就是用来评测计算机是不是具有人类智能的能力。从计算机本身来说,图灵就是强调它的智能化能不能替代人。它的标志性的应用,包括深度学习,AlphaGo,OPEN AI等等,特别是2021年OPEN AI发布了生成式预训练Transformer模型,就奠定了Chat GPT这样一个新的框架(大模型语言训练)。

实际上人工智能知识体系主要算法的分类,包括半监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等等。深度学习领域的前沿算法,包括自然语言理解等等,从GPT3到GPT3.5到GPT4.0,实际上也是在深度学习算法,自然语言理解,神经网络,计算机视觉方面一种集成的创新。

(2)生成式人工智能(AIGC)技术

生成式人工智能AIGC技术,包括文本、图像、视频等确实可以代替初级程序员的职责,甚至中级程序员的功能,所以生成式人工智能成为今年最大的亮点,最大的热点,我们也用它做了很多测试,当然写诗还是写不过真正的诗人,一看就知道是Chat GPT写的,但是它可以编写简单的程序,重复性的工作还是有它的优势。人工智能自动生产内容,基于预训练大模型,通过已有规律来生成相关内容,这个我们要特别关注。我在90年代就搞专家系统,搞人工智能,但是那时候因为没有大数据,所以搞不起来,就搞点专家知识,专家推理。直到现在才能够实现当初的一些梦想。

这是大模型的特点,主要是参数模型规模大,一般500亿以上,甚至1000亿以上通用大模型的参数。为什么需要耗很多算力资源,就是这个原因。现在我们看到它所需算力的增速大概3-4个月翻一倍,远超摩尔定律,摩尔定律是18-24个月翻一倍,它是3-4个月翻一倍,所以对算力的需求在不断地增长,所以在算力基础设施建设方面也是要加大力度。

(3)通用/垂直领域大模型

再有就是通用垂直领域的大模型,这也是人工智能未来发展非常好的方向(垂直应用领域),比方说在智能制造领域,跟未来的机器人进行协作,AI大模型+机器人这也是未来非常重要的发展方向。比如说在互联网行业、工业制造、设计行业、医疗行业等这些垂直领域的大模型,它未来应用领域是非常广阔的。我们现在也在跟华为研究通用领域和垂直领域的大模型,我们取了一个名字叫轩辕大模型。

(4)AIGC带来的挑战:AIGC技术促进生产力增速飙升与就业替代并存

我们看到AIGC技术在促进生产里的增速和就业的替代。美国预测未来有7%的单位不复存在,我们这个速度还会更快一点,所以现在在高校对人才的培养,怎么来适应新的人才培养创新能力的需求,这也是带来一个挑战。大模型成为人工智能技术新的制高点,我们国家在该领域还需持续努力。

(5)我国人工智能产业发展及未来趋势

当然我们现在也有百模大战,也有超过130个大模型在进行研发,有的已经发布了,包括文心一言,百度等,但是我觉得我们这一块还可以迎头赶上。再看一下我们国家人工智能产业的发展,未来人工智能产业发展还是非常可期的。再看全球人工智能产业的市场情况,它处在高增长、高集中、高壁垒的发展态势,预计2030年全球人工智能市场规模可能要超过1.8万亿美元。再看我们国家AIGC产业也在不断地加速。

2.2 类脑智能成为人工智能跨越式发展的突破口

(1)类脑智能的基本概念

新的人工智能除了大模型AIGC以外,还有类脑智能,它也成为人工智能跨越式发展的突破口,这一块也是我们需要关注的。包括我们也走近了这样的研究院和实验室。

(2)类脑智能的优势

类脑智能在人的动态感知和决策能力方面优势是非常明显的,这对我们管理科学、工程、决策科学都带来一种可确定性的预测,因为我也是管理科学工程学科鼻祖的召集人。跟算法,跟人工智能,数字技术结合起来,未来学科就会有更多发展的空间。

(3)类脑智能发展方向

类脑智能发展方向包括类脑计算模型,脑机接口交互等等。

2.3 具身智能成为实现通用人工智能的最后一公里

(1)具身智能推动下一代人工智能浪潮

还有具身智能,这是能够实现通用人工智能的最后一公里,人形机器人,具身机器人,这个是很有意思,而且把它跟大模型结合起来可能就更有意义。我们可以看到波士顿机器人应用场景跟AI和机器人紧密的协同带来非常高的智能和灵巧性。AI大模型驱动具身机器人能力可能在不断地进行拓展,谷歌这方面都有很成功的案例。

2.4 人工智能未来发展的五大技术趋势

未来技术趋势包括可解释性人工智能逐渐的兴起,多模态的模型。从脑结构走向结构和功能的齐发并重,把感知和行动结合起来,AI芯片这方面的创新,包括算法的融合通过大模型来驱动它的加速,我认为这都是现在关注的发展趋势。

 

3.人工智能赋能产业变革与管理实践

3.1 人工智能赋能产业发展与管理创新

产业变革技术创新,大数据、大模型、大算力,这三大是我们要关注的点。大数据,不言而喻,这个是战略资源的制高点。大模型刚才也讲了重要产业的驱动力,还有大算力关键基础设施的保障。我们也构建了一些高能级的平台。

3.2 高能级科创平台支撑产业创新发展

在全国重点实验室筹备信息智能智慧社会,包括前面讲的湘江实验室也是湖南省四大实验室之一,开始成立的时候就有41位两院院士,向锦武院士也是我们学术委员会的委员。包括国防科大,中南大学,华为、百度、京东等头部企业都是我们的合作。每年世界计算大会我们也跟相关头部企业进行签约,合作成立一些创新的研究院,所以我非常强调产教融合,产学研的结合。

我们着力打造的中心:算法中心,算力中心,算网融合中心等等,我们也是跟国防科大,华为、中控曙光进行合作。

3.3 人工智能创新智慧社会治理模式

(1)提出了智慧社会建设与现代化治理的基本理论与整体框架

我讲一下已经做的应用场景,第一个是智慧社会,人工智能怎么来创新智慧社会的治理模式,我也注意到管理蓝皮书发布第二个热词就是治理,这个治理很重要,所以智慧社会可以发挥非常大的作用。包括我在《管理世界》去年的文章也是下载引用量排第一,就是把数字经济的脉络和产业赋能跟智慧社会的关系阐述的比较清楚,包括数字经济怎么来促进碳中和的目标,在中科院院刊去年评为十佳论文。包括在抢占全球先进计算产业的制高点还是有一定的影响。

(2)突破了我国智慧社会建设与治理的关键技术

在智慧城市做的工作,为深圳设计了一个顶层设计的方案,出台了智慧城市建设深圳共识。另外,也突破了我国智慧社会建设治理的关键技术,承担了工程院的重大咨询项目,包括智慧社会大数据安全共享的操作技术等,包括多类算法集成面向的领域,以及在司法金融市场,正好是科技部的重点研发专项。人工智能赋能社会治理的科学监管,包括金融监管还有市场监管。

3.4 人工智能加速制造业提质增效

另外有应用的实践,包括数据要素市场建设,多方安全计算,为湖南大数据交易所赋能,技术设计都是我们做的。还有通过AI大模型推动智慧交通的民生升级。这是我们在正在做的智慧交通大模型,称为轩辕AI模型。还有极端气象灾害的应急管控,这方面也做了一些工作,另外在关键技术方面也有所突破。

第二个是智能制造方面也做了很多工作。这是我们研究的架构,提升制造企业的数字化转型,也有很多研究成果,实现了九十多种智能算法。在人工智能这块跟三一合作,三一是全球的灯塔工厂。还有跟湖南钢铁的合作,通过数字孪生来提升生产工艺和效率。还有跟铁建重工(盾构机龙头)做的工作,数字孪生也在川藏中南铁路方面开始应用。

3.5 人工智能赋能资源能源环境协同管理

能源环境协同管理方面的应用,我们承担了国家技术科学中心的项目,就是智慧能源资源环境管理。我们把数字技术跟碳中和、绿色低碳发展结合起来,这里面有很多值得我们去研究、探讨的理论和实践问题。像用人工智能区块链技术来解决协同的问题,就是资源环境的治理问题。再一个是在双碳目标下实现新能源的技术创新、技术变革,通过大数据驱动ESG管理的精准评价。

我们也做了几个实践案例,包括数字技术怎么保障国家的战略性矿产资源的供应安全?我们构建了平台,在国家层面得到了广泛应用,包括构建算法中台。还有怎么保障战略性矿产资源供应安全的问题,也是通过数据集成、模型分析、态势推演、评估预警于一体。这是我们做的决策支持,在国家战略层面,在区域发展,在行业方面给予了很好应用和示范,包括石油沙盘推演模型等。

我们也提交了很多政策报告,形成了国务院的相关文件,包括能源环境怎么来推动高耗能企业的减污降碳。

(来源: 中国管理科学学会)

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