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06-21
大会以提升海曙地区产业升级和科技创新水平为目标，通过“创新、创意、质创”三大创新驱动，聚焦云计算、智能制造、人工智能等新兴业态，传递前沿技术趋势和产业突破新趋势。
近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、预计未来几年中国人工智能产业将继续保持快速增长，为中国经济发展注入新动力。
目前，生成式人工智能备受关注，国内外科技巨头纷纷纷纷布局。
在此背景下，如何把握AI产业演进的主要趋势成为本次大会的热点话题之一。
围绕“科技产业化”主题，中国科学院院士、上海华科智谷人工智能研究院院长何继峰于《人工智能赋能商业创新》发表了主题演讲。
他从技术出发，从多个维度分析了人工智能商业化的核心资源，分析了各个领域人工智能商业化的核心资源。
新经济形态下，预测人工智能产业升级方向，为企业智能创新提供新思路。
1、“AI+”重构产业生态，人工智能产业前景广阔。
人工智能与各行各业紧密相连。
人工智能与工业的结合推动了工业4.0，与家居的结合产生了智能家居，赋能汽车带来了无人驾驶，医疗+人工智能带来了智慧医疗等等。
如今这些产业的形式和规模是过去无法比拟的。
比如在医疗领域，人工智能技术应用于很多医疗设备，如自动化流程设备、医疗管理系统、个人健康管理等，智慧医疗的市场规模近千亿。
疫情过后，市场对人工智能医疗设备的认知度进一步提升，市场需求也保持快速增长。
在金融方面，数字人民币的推出进一步打破了国际金融的垄断。
为了推动金融系统智能化升级，我国近两年积累了大量数据，从审批到审核再到登记。
在交通方面，智能系统的应用有助于提高交通安全、减少道路拥堵。
在智慧城市建设领域，相信每个城市都会聚焦智慧交通。
此外还有教育、公共安全、商业服务、能源等，相信各行各业都能找到与人工智能的结合点。
人工智能产业具备三个基本要素。
第一是原材料和数据；第二个是处理设备，我们也叫计算能力；第三是算法。
相同的设备、不同的算法，在人工智能行业发挥着不同的作用。
在我国人工智能产业链中，上游产业是数字产业，数字经济是人工智能的新形态；中游产业与半导体芯片的算法有关。
AI芯片的种类和用途很多。
工业需求旺盛，但我们的供给能力还不够强。
这也意味着我们的人工智能产业还有很大的发展空间。
近年来，上、中、下游领域涌现出许多新企业。
随着人工智能产业的发展，可以在一定程度上帮助解决就业问题。
2、人工智能由弱变强，多维技术融合走向实际应用。
人工智能希望让机器人学会像人类一样思考。
早期，它通常被称为弱人工智能，它允许机器模仿人类的推理能力。
早在20世纪90年代，我国就开发了专家系统。
以某种形式的数据存储在计算机中后，计算机可以根据问题进行答复。
但机器本身没有感情，只会根据原来的问题给出答案。
从弱到强，强人工智能是指能够达到人类思维水平、具有自主学习和理解复杂概念能力的人工智能程序。
深度学习、因果推理和大数据是强人工智能的引擎和燃料。
所谓的大模型、小模型，都是依赖于学习过程中数据的积累。
强人工智能可以理解复杂的概念，而过去的弱人工智能则比较简单，不具备人类意识。
我们希望有一天它能够理解问题和解决问题的方法。
这是强人工智能的一个重要特征。
走向超级人工智能，方法会有所不同，特别是中国目前的人工智能发展道路与国外有些不同。
我们希望利用人工智能作为工具来帮助我们解决现有的困难。
国外研究希望将人工智能转变为生物智能和非生物智能的结合体，让人们通过人工智能拥有非生物智能。
大家都在走这两条路，但哪一条更好还在讨论阶段。
如今，想要成为人工智能技术中心或研究院，需要掌握哪些要素？以下几个方面值得关注：一是大数据分析和机器学习，二是因果推理。
我国目前这方面的人才储备比较薄弱。
虽然我们拥有大量的数据，但在问题发生之后，对于“这个结果是如何发生的”、“是什么造成的”等问题的研究相对较少，积累的工具和系统也相对较少。
另一个方面是语音识别，一些公司已经在做了。
接下来是计算机视觉、自动驾驶和智能机器人。
其中，机器人产业是人工智能产业中规模最大的。
从发展趋势来看，智能机器人具有广阔的发展前景。
这些不能仅仅作为一种技术来使用，还必须与其他应用相结合。
我们希望整合多种技术。
3、人工智能催生新的经济形态。
人工智能催生了许多我们过去没有遇到过的新经济形态，比如数据经济、物联网经济、长尾经济、服务经济、共享经济、普惠经济等。
、平台经济、生产者和营销者经济、协同经济和智能经济。
我们将讨论几种典型的经济形态，并分析人工智能在其中的驱动作用。
1、数据经济 在我国，数据是一个重要元素。
农业文明时代的基础资源是土地，工业文明时代的基础资源是原材料，数字经济时代的基础资源是数据。
数据经济的可持续发展依赖于无数已经出现和即将出现的数字经济企业。
总体而言，可分为融合应用、数据服务、基础支撑三大细分市场。
许多城市成立了大数据局和大数据交换中心，数据作为产品和商品逐渐被社会认可。
在数据成为可传播的商品之前，还有很多工作要做。
首先是融合数据。
过滤有价值的数据并将其与行业应用相结合。
我相信未来数据会成为服务大众的非常重要的商品。
二是发展服务经济。
数字经济推动服务经济转型升级。
三是云计算和通信的发展。
云服务的进一步发展和拓展需要底层通信技术的建设和升级，通信厂商也因人工智能产业的发展而发展。
换句话说，这两个行业是互补的。
2、工业互联网工业互联网是服务经济，其中包括工业数据、智能工厂、应用服务三类服务。
工业数据首先通过物理终端采集一些原始数据。
我们的业务流程中有很多与业务相关的知识，这些数据必须用来开发工业软件。
我们研发工具的开发需要数据，生产过程也是数据的来源。
关于如何处理这些数据，我们需要对其进行编码、参数化和图形化。
其次，我们需要建立大型模型。
型号主要分为两类。
第一类是业务逻辑模型，主要做成理论模型，包括场景布局模型、生产过程模型、生产过程故障模型、数字孪生仿真模型等；第二类模型是与数据驱动相关的，包括前面提到的机器学习、数据挖掘、数据的关联分析等。
ChatGPT属于第一类，与业务模型相结合。
智能工厂智能生产包括优化流程、减少流程、提高效率。
大家平时讲的工业互联网，和工业互联网的研究中心或者研究所是不一样的。
它处理海量数据，尊重云端协同，支持分布式计算，加强网络协同。
每个人都遇到过一些网络问题。
公域网和终端如何协调是我们正在考虑的问题。
应用程序服务有两种不同的体系结构。
整个市场上，各个平台都有自己的业务，都有微服务架构支撑。
也就是说，每个用户都可以基于这个架构，根据自己的业务需求，将这些微服务组装成需要的模型。
因此可以做很多工作，比如感知企业整个生产状态，实时分析数据，领导者可以利用实时分析的结果做出科学决策，进而促进精准执行。
3、物联网经济 数字经济时代，终端无处不在、计算无处不在的移动技术，让连接人与人的互联网迅速演变成连接人与物、物与物的物联网。
随着物联网的发展，物联网经济也随之发展。
在物联网经济的发展过程中，零售业是物联网经济的先行者，其次带动了相关前沿产业技术的发展。
另外，需要更多关注医疗领域的物联网经济，包括移动医疗器械、医疗联盟、互联网医疗、分级诊断等。
4、智能经济 智能经济最早定义于2000年。
从欧洲战略来看，有两个发展趋势。
第一个趋势是机器正在很大程度上取代人类的工作，现在很多人提到繁琐、危险的劳动工作将大量被机器取代；第二个趋势，人工智能时代，从企业税收开始，营造良好的经济生态，让社会每个人都能从技术发展中受益。
智能经济是将人类智慧和知识转化为人工智能的过程。
实现这样的转变，需要人工智能技术，以及以人工智能为核心的软件与智能制造的协同发展。
首先，我们需要了解智能经济到底包括什么。
智能经济中的智能产业分为三种不同类型： 第一类是智能产业的基础类型。
然后分为两类，一类是数据和计算，一类是硬件。
数据和计算包括数据资源和云，硬件层面主要是芯片和云平台。
其中，国家对企业人才的扶持，积累了很多解决方案。
第二类是以科技为基础的智慧经济产业链，感知智能第一，认知智能第二。
最后一类是种类最丰富、应用数量最多的智能行业。
人工智能与智能工业有何关系？智能制造的主要特征是数据化、网络化、智能化。
第一步是从数据走向智能，从小数据走向大数据。
为智能制造提供数据基础。
第二步是从智力上进一步发展。
从过去存在的计算机辅助系统到智能认知，我们可以推动整个产品生命周期的智能化。
但大多都是碎片化产品，缺乏完整的数据平台和数字化发展的基础。
今后我们一定要推动这个方向的发展。
最后，关于网络。
从局部网络到泛网络，我们提供从智能制造到互联互通的网络基础。
我认为网络基金会在我国发展得比较快。
近年来国家5G技术的发展提供了基础的硬件支撑。
基于这种支撑，我们可以发现，服务可能是各个行业努力打造的方向。
4、云边端融合、芯片、算法、制造四个维度，驱动智能企业诞生。
从企业到智慧企业，首先要支持云、边、端全覆盖的运维架构。
我国这几年在基础设施建设上投入了大量的资金。
今天，我们应该把重点放在现有技术和生产能力的运营和维护上，而不是继续投入资金建造更多工厂。
运维是我们整个经济发展的重要元素和环节。
其中，智能工厂必须配备大量智能传感终端，如智能网络终端、边缘计算、云计算等。
智能运维包括设备管理、产品质量控制、生产监控预警、故障定位等，包含的内容还是很丰富的。
从分析中我们可以看到创新的框架。
今天是创新大会，每个企业都有创新的可能。
智能经济是一个非常先进且仍在创新的经济。
我们从四个方面来分析可以进行哪些创新。
从技术角度来看，有硬件相关的芯片可以用来创建用于感知可见光和红外线、区域雷达和数据的产品库和知识库。
从工业互联网的角度来看，这些芯片应用4GG并通过蓝牙和无线来巩固网络基础。
其次，从算法的角度来看，我们在图像处理、计算机视觉、目标识别等方面需要有更精细化的产品，但还有一定的距离。
这里提到的现有的学习技术，比如强化学习、语言学习、深度学习、迁移学习等，都是技术算法。
第三个层次是运维。
我们需要建设数据中平台、业务中平台、任务中平台，这是我们的协同分析和需求设备。
装备这个概念最近被提到很多。
为什么要制造装备？因为很多技术都是共性的，所以共性技术在行业中的应用需要改造。
在转型过程中，如果没有龙头企业牵头，每户的工作量都会非常大。
我们一定要支持装备中心的建设，相信海曙区也会有相应的布局。
最后是关于制造。
我们支持柔性制造，支持全流程监控、自动化测试，发展数字孪生技术在企业界的应用。
阿里云创新中心简介 阿里云创新中心将阿里巴巴技术、产品、业务的生产力转化为企业发展的宝贵动力，为科技型中小企业提供更普惠、更安全、更绿色的产品和服务。
规模企业。
，为中小企业提供技术创新、日常运营、职业技能培训、资本对接、跨境海外扩张等全方位支持。
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