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夯實AI新型基礎設施 加快科技自立自強步伐

時間:2023-02-06 08:28 來源:中國科學報

當前,我國正在建設科技強國的道路上大步邁進。近日地方“兩會”的建議提案,有不少聚焦科技創新、大力發展人工智能,并提出把科技創新這一“關鍵變量”轉化為高質量發展的“最大增量”,以人工智能等“強科技”為引擎,推動科技成果轉化,提升企業創新活力,與當地優勢產業結合,激發“人工智能+”帶來的引擎作用。人工智能等數字技術正在為科研創新、產業升級、經濟增長和人民生產生活的改善注入新動能,驅動新發展。

 人工智能正在發揮“頭雁”效應,加速產業升級和科研創新

 人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量,其關鍵核心技術深度學習具有很強的通用性,呈現出標準化、自動化、模塊化的工業大生產特征,推動人工智能進入工業大生產階段。

 在制造業、農業、交通、能源、城市建設等各領域,人工智能正在帶動新技術、新產品、新業態、新區域的發展。如在制造業領域,人工智能已應用到質量檢測、安全巡檢、設備監控、工藝參數優化、設備故障分析等各個環節,助力降本增效;在農業領域,無人駕駛拖拉機等智能農機已可獨立耕作,智能農業系統可以實時判斷蔬菜的生長狀態、病蟲病害,幫助農民精準科學施藥施肥、及時采收,助力提高生產效率和綜合收益,同時有效緩解農業人才短缺的問題;在城市交通領域,智能化路網監控智慧系統可以對整個區域交通流量進行感知、預測和控制優化,顯著縮短市民通行時間,極大提升城市交通效率。

 人工智能也在成為重要的科研輔助力量,通過引入人工智能技術打造新型科學計算工具,提升系統建模分析能力,加速科研領域重大問題的解決效率,推動了科研創新。如在生命科學領域,人工智能可從已掌握的蛋白質結構數據中,成功預測蛋白質的三維結構,顯著縮短研究周期,在疫苗設計、新藥研發、精準醫療等方面發揮越來越重要的作用;在航天領域,人工智能可以從該領域的數據和知識中融合學習,對航天數據進行智能采集、分析和理解,有助于深空智能感知規劃和控制等技術的突破。

 人工智能的“頭雁”效應,結合我國產業體系的優勢,有助于形成良性循環,反哺底層技術突破,加快我國現代化產業體系升級。

 人工智能進入“深度學習+”階段,夯實AI新型基礎設施意義重大

 現階段,人工智能的融合創新越來越豐富,在融合中趨向統一,在融合中孕育新方向和新模式;大模型進一步增強了人工智能的通用性,成為AI開發和應用的新基座,跨模態、統一大模型向著通用人工智能邁進;深度學習平臺的標準化、自動化和模塊化特征越來越顯著,不斷降低人工智能的應用門檻,規模化的AI大生產已然形成。人工智能的技術創新和產業發展,進入“深度學習+”階段。

 在技術層面,“深度學習+知識”讓機器同時從海量數據和大規模知識中融合學習,效果更好,效率更高,百度研制的產業級知識增強大模型文心,具備跨模態、跨語言的深度語義理解與生成能力,賦能制造、能源、金融、通信、媒體等各行各業;在生態層面,深度學習平臺連接上下游生態伙伴,應用需求和反饋傳遞到深度學習技術及應用的每個環節,各環節持續迭代優化,加速AI技術創新和產業發展;在產業層面,各行各業應用深度學習技術降本增效,創新產品和業務,加快產業智能化進程。

 以深度學習平臺和大模型為代表的AI新型基礎設施,對科技創新、產業升級和高質量發展意義重大。科研人員、開發者不必從“0”到“1”搭建“地基”,基于平臺既可選擇定制開發,也可直接選用模型,只需關注自身研究領域、行業的特點和場景需要即可。

 因此,深度學習平臺和大模型,是做強做優數字經濟、促進科技自立自強必須搶占的關鍵點和制高點,我國已經在這方面取得了一定建設成果。百度飛槳作為我國自主研發的產業級深度學習開源開放平臺,建立了產業級深度學習開發、訓練和部署的全流程技術體系,集深度學習框架、產業級模型庫、豐富的開發套件和工具組件于一體,目前已凝聚535萬開發者,服務20萬家企事業單位,創建了67萬個模型。基于飛槳打造的文心產業級知識增強大模型,形成了基礎、任務和行業三級大模型體系,發布的大模型總量達到36個,其方法論、工具平臺及模型,也在大量產業實踐中得到驗證。百度重視人工智能產業上下游伙伴的共同繁榮,構建深度學習良性生態,并聯合社會各界培養超過300萬名AI人才。在技術、生態、產業的融合發展背景下,百度不斷夯實AI新型基礎設施,進一步降低門檻,為社會充分挖掘“智能紅利”。

 以飛槳為代表的AI新型基礎設施不斷成熟、完善,意味著我國開發者與企業不必依賴國外平臺進行科技創新和產業應用,可將廣大科技工作者的智慧聚焦于自主平臺,避免技術代差、技術封鎖等風險,同時以此為基礎進一步培育自主可控的技術和產業生態,掌握科技創新、經濟發展的安全性與主動權,避免受制于人。

 在新發展格局下,要進一步強化科技創新能力、打造科技強國、賦能實體經濟,離不開原創性基礎創新和核心關鍵技術攻關,同時重視應用牽引,從社會發展面臨的實際問題中凝練科學問題,突破瓶頸。從技術角度,要提升人工智能等關鍵核心技術創新和供給能力,持續夯實AI基礎設施;從產業角度,要促進數字技術和實體經濟深度融合,更好賦能產業數字化轉型和智能化升級。

 百度將持續致力于技術創新,打通產業化路徑,促進“數實融合”,為加快科技自立自強步伐、社會經濟高質量增長作出更大貢獻。

 (作者王海峰 系深度學習技術及應用國家工程研究中心主任、百度首席技術官)



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