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(chuàng)新、大力發(fā)展人工智能,并提出把科技創(chuàng)新這一“關鍵變量”轉化為高質量發(fā)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(yè)創(chuàng)新活力,與當?shù)貎?yōu)勢產業(yè)結合,激發(fā)“人工智能+”帶來的引擎作用。人工智能等數(shù)字技術正在為科研創(chuàng)新、產業(yè)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(fā)展。

 人工智能正在發(fā)揮“頭雁”效應,加速產業(yè)升級和科研創(chuàng)新

 人工智能是新一輪科技革命和產業(yè)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(xiàn)出標準化、自動化、模塊化的工業(yè)大生產特征,推動人工智能進入工業(yè)大生產階段。

 在制造業(yè)、農業(yè)、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(yè)態(tài)、新區(qū)域的發(fā)展。如在制造業(yè)領域,人工智能已應用到質量檢測、安全巡檢、設備監(jiān)控、工藝參數(shù)優(yōu)化、設備故障分析等各個環(huán)節(jié),助力降本增效;在農業(yè)領域,無人駕駛拖拉機等智能農機已可獨立耕作,智能農業(yè)系統(tǒng)可以實時判斷蔬菜的生長狀態(tài)、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(yè)人才短缺的問題;在城市交通領域,智能化路網監(jiān)控智慧系統(tǒng)可以對整個區(qū)域交通流量進行感知、預測和控制優(yōu)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(tǒng)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(chuàng)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(shù)據(jù)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(fā)、精準醫(yī)療等方面發(fā)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(shù)據(jù)和知識中融合學習,對航天數(shù)據(jù)進行智能采集、分析和理解,有助于深空智能感知規(guī)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(yè)體系的優(yōu)勢,有助于形成良性循環(huán),反哺底層技術突破,加快我國現(xiàn)代化產業(yè)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(xiàn)階段,人工智能的融合創(chuàng)新越來越豐富,在融合中趨向統(tǒng)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(fā)和應用的新基座,跨模態(tài)、統(tǒng)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(guī)模化的AI大生產已然形成。人工智能的技術創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)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(shù)據(jù)和大規(guī)模知識中融合學習,效果更好,效率更高,百度研制的產業(yè)級知識增強大模型文心,具備跨模態(tài)、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(yè);在生態(tài)層面,深度學習平臺連接上下游生態(tài)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(huán)節(jié),各環(huán)節(jié)持續(xù)迭代優(yōu)化,加速AI技術創(chuàng)新和產業(yè)發(fā)展;在產業(yè)層面,各行各業(yè)應用深度學習技術降本增效,創(chuàng)新產品和業(yè)務,加快產業(yè)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(chuàng)新、產業(yè)升級和高質量發(fā)展意義重大。科研人員、開發(fā)者不必從“0”到“1”搭建“地基”,基于平臺既可選擇定制開發(fā),也可直接選用模型,只需關注自身研究領域、行業(yè)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(yōu)數(shù)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(fā)的產業(yè)級深度學習開源開放平臺,建立了產業(yè)級深度學習開發(fā)、訓練和部署的全流程技術體系,集深度學習框架、產業(yè)級模型庫、豐富的開發(fā)套件和工具組件于一體,目前已凝聚535萬開發(fā)者,服務20萬家企事業(yè)單位,創(chuàng)建了67萬個模型。基于飛槳打造的文心產業(yè)級知識增強大模型,形成了基礎、任務和行業(yè)三級大模型體系,發(fā)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(yè)實踐中得到驗證。百度重視人工智能產業(yè)上下游伙伴的共同繁榮,構建深度學習良性生態(tài),并聯(lián)合社會各界培養(yǎng)超過300萬名AI人才。在技術、生態(tài)、產業(yè)的融合發(fā)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(fā)者與企業(yè)不必依賴國外平臺進行科技創(chuàng)新和產業(yè)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(yè)生態(tài),掌握科技創(chuàng)新、經濟發(fā)展的安全性與主動權,避免受制于人。

 在新發(fā)展格局下,要進一步強化科技創(chuàng)新能力、打造科技強國、賦能實體經濟,離不開原創(chuàng)性基礎創(chuàng)新和核心關鍵技術攻關,同時重視應用牽引,從社會發(fā)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(chuàng)新和供給能力,持續(xù)夯實AI基礎設施;從產業(yè)角度,要促進數(shù)字技術和實體經濟深度融合,更好賦能產業(yè)數(shù)字化轉型和智能化升級。

 百度將持續(xù)致力于技術創(chuàng)新,打通產業(yè)化路徑,促進“數(shù)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)