近日，第二屆全國人工智能應用場景創新挑戰賽總決賽在深圳收官。中國工程院院士、清華大學信息科學技術學院院長戴瓊海在致辭時說，加快人工智能技術研發和場景應用創新，實現與千行百業融合發展，已成為培育新質生產力的核心抓手。
戴瓊海說，我國工業體系完整、應用場景豐富，為未來產業發展提供了豐厚土壤。但多元化應用場景的落地速度滯緩，通用人工智能商業模式創新的能力不足，“人工智能+多場景”擴展與延伸面臨挑戰，場景應用需求與大企業合作存在壁壘，工業場景和產業生態融合等問題凸顯。
如何破解人工智能應用和產業化痛點？從大賽或能窺得一二。
“AI+無人機”賦能林業監測
“我們帶著這個‘十年磨一劍’的項目來參賽，也借機把它發布出去。”中國林業科學研究院研究員符利勇帶來的“森林資源智能化精準計測技術與產業化”項目獲得了特等獎。
國家林草局數據顯示，截至2023年底，我國森林覆蓋率已超過25%，森林蓄積量超過200億立方米。傳統森林資源監測技術耗時費力、時效性低且智能化程度不足，有關人員在部分林區調查時還存在生命危險。而且，現有的森林計測統計學基礎理論及相關模型也未能完全滿足快速變化的森林經營管理需求。針對這一痛點，符利勇團隊利用無人機多元遙感技術，實現了精準監測。
“我們突破了森林智能化計測的幾項關鍵技術，包括智能化特征值提取和三維樹冠體積精準測算。這些技術使林業遙感數據的并行處理成為可能，大大提升了監測的效率和準確性。智能化方法不僅提高了監測的實時性，還能有效反演林業生物量和碳儲量，這是應對氣候變化的重要舉措。”符利勇介紹，采用新技術后，造林核查的單位成本從13元降到了2元。
針對森林智能計測平臺研發，團隊還開發了面向全國各級林草主管部門的綜合應用服務軟件平臺LiDARForestat。目前，成果已成功推廣應用于全國20多個省市，為30余家企業新增產值超20億元。
無人機在林業監測中的應用，展示了人工智能與無人機技術的深度融合。這為實施國家森林保護政策、落實碳中和目標提供了堅實技術基礎。對此，大賽評委們認為，這將會提高我國在全球林業生態監測領域的競爭力。
具身智能落地工業場景
“讓人工智能和工業機械臂真正深度融合，就是我們的創新。”常州微億智造科技有限公司（以下簡稱“微億智造”）創新系統部負責人馬元巍說。馬元巍團隊的“具身智能工業機器人的技術與應用”項目也獲得了本屆大賽特等獎。
2024年，微億智造將具身智能理論及大模型相關技術應用落地到工業場景，推出“端云一體”具身智能工業機器人。離散制造業在轉型中存在諸多短板，如低成本快速單點升級難，傳統工業機器人調試成本高、周期長。馬元巍團隊讓工業機器人像工人一樣，“看一遍、學一遍、做一遍”。
“具身智能工業機器人無需復雜的協同環境，也可自主完成生產任務，并有效降低人工、產品導入、實施等成本，快速提升生產效益，讓廣大中小企業能用得上、用得起。”馬元巍介紹。
在他看來，人工智能要真正落地、賦能千行百業，核心就是要在應用場景中不斷創新。他說，以工業機器人這個行業為例，需要算法工程師理解機器人工作流程，掌握它制造的每一個細節，然后反復調優。整個創新過程沒有多么“高大上”，而是遇到問題、解決問題。
談起參賽原因，馬元巍說：“一方面，我們想看看自身的創新在行業中處于什么水平，聽取專家的意見和建議，與同行交流、探討；另一方面，也從各行各業的人工智能應用創新中尋找啟發。”
據大賽組委會介紹，本屆大賽聚焦具身智能、高端智能裝備、綠色能源、智慧生態等行業領域，為參賽項目搭建了場景應用需求合作和投融資交流平臺。
行業模型研發降低門檻
“大模型的快速演進加速了人工智能的應用場景落地。”中國聯通數據科學與人工智能研究院首席科學家、聯通數據智能有限公司副總經理廉士國說，當前舉辦競賽類活動特別有必要，它能引起更多人重視，有利于探討怎樣把人工智能技術更廣泛落地到實體經濟場景中去。
廉士國認為，應構建普惠化人工智能體系。人工智能不應只是大企業的專利，而應讓更多中小型企業參與并受益。
針對當前大模型開發應用門檻高、定制周期長且復制推廣碎片化等痛點，廉士國帶領團隊攻關人工智能原創技術，研發了聯通元景“1+1+M”大模型體系，包含一套基礎模型、一個大模型MaaS（模型即服務）平臺及M種行業大模型。其中，基礎模型可以高性價比支撐千行百業多樣化場景應用需求。大模型MaaS平臺提供“選模型—改模型—用模型”的范式工具鏈，可實現模型從通用能力到專業能力再到職業技能的轉變。M代表多種行業，能夠服務于政務、城市治理、文創、教育、公共安全、經濟運行、城市治理等多個領域。
廉士國說，運用聯通元景“1+1+M”大模型體系，行業模型研發就不用從零做起，定制周期將大大縮短，成本也會降下來，“我們要讓更多企業會用、用得起、用得好人工智能，推動人工智能落地到更多實際業務場景中”。他呼吁產學研用各界協同，讓更多合作伙伴參與進來，共同沉淀行業人工智能范式，讓這些工具賦能全國更多應用場景，實現降本提質增效和安全合規，促進新質生產力發展。
近日，第二屆全國人工智能應用場景創新挑戰賽總決賽在深圳收官。中國工程院院士、清華大學信息科學技術學院院長戴瓊海在致辭時說，加快人工智能技術研發和場景應用創新，實現與千行百業融合發展，已成為培育新質生產力的核心抓手。
戴瓊海說，我國工業體系完整、應用場景豐富，為未來產業發展提供了豐厚土壤。但多元化應用場景的落地速度滯緩，通用人工智能商業模式創新的能力不足，“人工智能+多場景”擴展與延伸面臨挑戰，場景應用需求與大企業合作存在壁壘，工業場景和產業生態融合等問題凸顯。
如何破解人工智能應用和產業化痛點？從大賽或能窺得一二。
“AI+無人機”賦能林業監測
“我們帶著這個‘十年磨一劍’的項目來參賽，也借機把它發布出去。”中國林業科學研究院研究員符利勇帶來的“森林資源智能化精準計測技術與產業化”項目獲得了特等獎。
國家林草局數據顯示，截至2023年底，我國森林覆蓋率已超過25%，森林蓄積量超過200億立方米。傳統森林資源監測技術耗時費力、時效性低且智能化程度不足，有關人員在部分林區調查時還存在生命危險。而且，現有的森林計測統計學基礎理論及相關模型也未能完全滿足快速變化的森林經營管理需求。針對這一痛點，符利勇團隊利用無人機多元遙感技術，實現了精準監測。
“我們突破了森林智能化計測的幾項關鍵技術，包括智能化特征值提取和三維樹冠體積精準測算。這些技術使林業遙感數據的并行處理成為可能，大大提升了監測的效率和準確性。智能化方法不僅提高了監測的實時性，還能有效反演林業生物量和碳儲量，這是應對氣候變化的重要舉措。”符利勇介紹，采用新技術后，造林核查的單位成本從13元降到了2元。
針對森林智能計測平臺研發，團隊還開發了面向全國各級林草主管部門的綜合應用服務軟件平臺LiDARForestat。目前，成果已成功推廣應用于全國20多個省市，為30余家企業新增產值超20億元。
無人機在林業監測中的應用，展示了人工智能與無人機技術的深度融合。這為實施國家森林保護政策、落實碳中和目標提供了堅實技術基礎。對此，大賽評委們認為，這將會提高我國在全球林業生態監測領域的競爭力。
具身智能落地工業場景
“讓人工智能和工業機械臂真正深度融合，就是我們的創新。”常州微億智造科技有限公司（以下簡稱“微億智造”）創新系統部負責人馬元巍說。馬元巍團隊的“具身智能工業機器人的技術與應用”項目也獲得了本屆大賽特等獎。
2024年，微億智造將具身智能理論及大模型相關技術應用落地到工業場景，推出“端云一體”具身智能工業機器人。離散制造業在轉型中存在諸多短板，如低成本快速單點升級難，傳統工業機器人調試成本高、周期長。馬元巍團隊讓工業機器人像工人一樣，“看一遍、學一遍、做一遍”。
“具身智能工業機器人無需復雜的協同環境，也可自主完成生產任務，并有效降低人工、產品導入、實施等成本，快速提升生產效益，讓廣大中小企業能用得上、用得起。”馬元巍介紹。
在他看來，人工智能要真正落地、賦能千行百業，核心就是要在應用場景中不斷創新。他說，以工業機器人這個行業為例，需要算法工程師理解機器人工作流程，掌握它制造的每一個細節，然后反復調優。整個創新過程沒有多么“高大上”，而是遇到問題、解決問題。
談起參賽原因，馬元巍說：“一方面，我們想看看自身的創新在行業中處于什么水平，聽取專家的意見和建議，與同行交流、探討；另一方面，也從各行各業的人工智能應用創新中尋找啟發。”
據大賽組委會介紹，本屆大賽聚焦具身智能、高端智能裝備、綠色能源、智慧生態等行業領域，為參賽項目搭建了場景應用需求合作和投融資交流平臺。
行業模型研發降低門檻
“大模型的快速演進加速了人工智能的應用場景落地。”中國聯通數據科學與人工智能研究院首席科學家、聯通數據智能有限公司副總經理廉士國說，當前舉辦競賽類活動特別有必要，它能引起更多人重視，有利于探討怎樣把人工智能技術更廣泛落地到實體經濟場景中去。
廉士國認為，應構建普惠化人工智能體系。人工智能不應只是大企業的專利，而應讓更多中小型企業參與并受益。
針對當前大模型開發應用門檻高、定制周期長且復制推廣碎片化等痛點，廉士國帶領團隊攻關人工智能原創技術，研發了聯通元景“1+1+M”大模型體系，包含一套基礎模型、一個大模型MaaS（模型即服務）平臺及M種行業大模型。其中，基礎模型可以高性價比支撐千行百業多樣化場景應用需求。大模型MaaS平臺提供“選模型—改模型—用模型”的范式工具鏈，可實現模型從通用能力到專業能力再到職業技能的轉變。M代表多種行業，能夠服務于政務、城市治理、文創、教育、公共安全、經濟運行、城市治理等多個領域。
廉士國說，運用聯通元景“1+1+M”大模型體系，行業模型研發就不用從零做起，定制周期將大大縮短，成本也會降下來，“我們要讓更多企業會用、用得起、用得好人工智能，推動人工智能落地到更多實際業務場景中”。他呼吁產學研用各界協同，讓更多合作伙伴參與進來，共同沉淀行業人工智能范式，讓這些工具賦能全國更多應用場景，實現降本提質增效和安全合規，促進新質生產力發展。
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