導語
9月27日，由深圳工業總會舉辦的第十三屆“五洲工業發展論壇”隆重舉行。本屆論壇以“構建人工智能新格局 創造工業強基高質量”為主題，圍繞“人工智能、新質引擎、AI大模型、數智技術、品牌出海、ESG可持續發展”等主要議題，14位嘉賓進行了主旨演講、主題演講、專題演講和巔峰對話。現特別推出“五洲新語”專欄，分享業界大咖在論壇上的精彩觀點。
論壇上，中國工業經濟聯合會會長、工業和信息化部原部長李毅中發表“促進人工智能健康有序發展”主旨演講，圍繞“人工智能應用取得初步成效，工業制造業潛力巨大”“人工智能要深化運用在工業制造業的核心環節”“進一步強化數據、算力、算法人工智能的基礎能力”“關注人工智能治理，促進安全有序發展”四方面展開演講。
閱讀提示以下為演講實錄整理
人工智能作為一項關乎國家安全與發展的前沿科技，不僅引領科技進步，而且是產業升級與經濟轉型的關鍵驅動力。其戰略重要性在黨的二十大報告中被明確列為戰略性新興產業之一，并在三中全會《決定》中被強調為新質生產力發展的核心推手。
生成式人工智能（AIGC）是當下人工智能的前沿領域，得益于深度學習、自然語言處理及計算機視覺等關鍵技術的突破，能夠自動生成文本、圖像、音頻及視頻等多種形式內容，已在傳媒、文檔、娛樂、文化、教育、咨詢、商貿及工業設計等多個領域展現其應用價值。據最新統計，我國已擁有超百個人工智能大模型，每個模型參數量達千億級別，隨著人工智能技術的演進，跨領域的技術融合則會催生出更多領域的應用場景。
盡管當前人工智能在工業和制造業的應用尚處初級階段，但鑒于其對數字化轉型和智能化升級的推動作用，及其在高技術門檻和轉型難度大的行業中的潛在價值，人工智能在工業領域的深化應用勢在必行，有望引領新質生產力的發展并廣泛影響經濟社會的多維度。
工業制造業作為人工智能應用的主戰場，其深化應用需聚焦于以下關鍵環節：
研發設計的數字化與智能化：采用計算機輔助設計、仿真模擬、數字孿生、三維建模等技術，目前我國規模以上工業企業的研發設計數字化工具普及率已達到79.6%，目標至2027年提升至90%以上。例如，騰訊利用人工智能加速創新藥物研發，通過算法優化靶點識別、化合物篩選等流程，顯著縮短研發周期并提高成功率。此外，類腦智能與具身智能的應用，旨在提升機器人在復雜環境下的自主性與適應性，如北京的機器人展覽展示了高度互動的人形機器人，預示著自主意識機器人的未來可能性。
規劃、計劃與生產方案的智能制定：人工智能可應用于從國家到企業各級別的發展規劃、年度計劃及具體生產方案的制定中，通過對海量數據的高效處理與分析，實現更精確、科學的規劃制定。在柔性制造和個性化定制趨勢下，人工智能的即時分析與決策能力對于生產方案的動態調整至關重要，可大幅提升生產組織的靈活性和效率。
生產過程的智能控制與穩定性保障：針對離散式和流程式兩種制造模式，人工智能在優化加工參數選擇、全鏈條智能控制及維護管理等方面發揮重要作用，確保生產線的安全穩定運行。在惡劣環境下，人工智能與遠程控制技術的應用減少人員風險，據悉我國規上工業企業關鍵工序的數控率2027年將達到75%以上，智能制造水平顯著提高。
為了支撐人工智能在工業制造業的深化應用，需強化數據、算力、算法三大基礎能力：
數據資源的整合與共享：盡管我國擁有豐富的工業數據資源，但碎片化與數據孤島現象限制了數據的價值挖掘。解決這些問題要體現國家意志，通過法律法規打破部門壁壘，建立國家級數據交易中心，促進數據的市場化流通，實現數據資源的聚合與共享。
算力結構與效率的優化：盡管我國算力總量位居全球前列，但仍需關注算力結構的合理性，特別是智能算力的供給，以及區域間的均衡發展。通過構建全國性的算力調度平臺，提升算力使用效率。對于數據中心能耗過高的問題，需實施精準規劃與優化策略，確保數字經濟的可持續發展。
通用算法和專業算法的演進：不同行業、不同工序有其特定的需求、應用場景和數據類型，需要數字技術與先進制造技術深度跨界融合，進一步創新開發適合特定行業研發和生產加工的算法或算法組合。
人工智能技術的飛速進展，雖極大地推動了各領域革新，但也伴隨著新興的安全挑戰與風險。鑒于此，確保AI技術的安全性、可靠性和可控性已成為社會各界廣泛關注的焦點，尤其是其商業化與普及化進程加快的當下。中央對此高度重視，于三中全會《決定》中明確提出“建立人工智能安全監管制度”并納入公共安全治理體系。
針對人工智能安全治理的具體路徑，有研究提出五層架構模型：供應鏈安全、數據安全、算法安全、應用安全及社會倫理安全，模型體現了從技術基礎到社會影響的全面考量。供應鏈安全需應對軟硬件漏洞與國際供應鏈限制的風險；數據安全則需防范數據泄露與“投毒”行為，保證信息的真實與純凈；算法安全涉及算法成熟度與抗攻擊能力的提升；應用安全著重于模型在新場景中的準確判斷與防止誤用；社會倫理層面，則需平衡技術進步與人類價值觀、倫理道德的關系，確保人工智能服務于人類福祉而非造成威脅。
為應對上述挑戰，賽迪研究院提出加強安全技術研發、建立安全標準與測評體系、完善法律法規、提升安全意識及加強國際合作。期望這些針對性建議能夠激發廣泛響應與實際行動，共同推進人工智能行業的健康發展，確保民眾福祉得到有力保障。
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