東博會手記：人工智能+，從“點”上開花到“鏈”上結果
更新時間：2025/9/19 16:42:12 來源：新華社CNML文字
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新華社南寧9月18日電 題：東博會手記：人工智能+，從“點”上開花到“鏈”上結果
新華社記者鄒雨沁、農(nóng)冠斌
一張貼在手機背后就能進行錄音和多語種翻譯的卡片式錄音設備，一只敲擊空氣發(fā)出美妙音樂的感音空氣架子鼓，一款能測量甲狀腺結節(jié)并由AI生成診斷報告的超聲設備……在第22屆中國—東盟博覽會現(xiàn)場，記者看到人工智能紛至沓來的應用場景，更豐富的對接平臺、更協(xié)同的產(chǎn)業(yè)鏈條，人工智能的未來引人思考。
人工智能賦能千行百業(yè)，既需要算力、算法的投入和突破，也需要高質量、高相關性的場景數(shù)據(jù)這一“優(yōu)質食糧”。
跨境電商、文旅、汽車、農(nóng)業(yè)……今年7月以來，為配合第22屆東博會和峰會所舉辦的AI賦能千行百業(yè)超級聯(lián)賽吸引了來自中國和東盟的3300多支隊伍參賽，在智慧口岸、智能座艙、數(shù)字果園等跨境特色場景應用上作出探索。
“我們雖然難以在算力上與一線城市競爭，但廣西擁有豐富的應用場景，能夠集成和適配更適合東盟市場的垂直大模型，并交付東盟國家使用。”第22屆東博會AI體驗官、南寧職業(yè)技術大學人工智能學院教授蘇鴻說。
目前，一些AI應用可在既定環(huán)境中完成如“車找工位、料找車”等規(guī)則明確的任務，但部分如“放歪的零件如何精準適配”“復雜動態(tài)路徑如何實時優(yōu)化”等脫離預設規(guī)則的情況，仍需AI進一步提升感知與決策能力。
越是深入應用的場景，越不容毫厘之差。醫(yī)療診斷不能誤判、金融風控忌憚偏差、工業(yè)制造關乎質量安全……AI要真正“被用起來”，必須在數(shù)據(jù)采集、算法提升與系統(tǒng)集成上不斷優(yōu)化。
提升人工智能發(fā)展水平，不能只在“點”上做功，更要在“面”上開花。
一個簡單的例子。在不少工廠，碼垛機器人、焊接機器人已通過AI實現(xiàn)單點效率的顯著提升，但距離將各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)緊緊形成一個全鏈路、智能化的有機整體，仍有一段距離。從傳統(tǒng)工廠、“燈塔工廠”到“黑燈工廠”，需要人工智能與千行百業(yè)攜手進化。
在上汽通用五菱，從數(shù)據(jù)化、模塊化走到智慧化，這場迭代持續(xù)了6年時間�！拔覀兓�6年時間開展智慧化布局，完成了20項設備交互協(xié)議的標準統(tǒng)一以及差異化適配，通過同一個‘大腦’即EODP進行調度，進而實現(xiàn)了汽車行業(yè)的智能制造。”上汽通用五菱運營大數(shù)據(jù)與信息技術部總經(jīng)理黃燕清說。如今，16座“智能島”將傳統(tǒng)流水線變?yōu)榫W(wǎng)狀平行式生產(chǎn)模式，生產(chǎn)效率提升33%，訂單交付周期從45天縮短至最短7天。
智能制造的進化，需要感知技術、決策模型的提升；智慧醫(yī)療的進展，離不開影像數(shù)據(jù)、病理知識的融合；中國—東盟合作的創(chuàng)新，依托于語言互譯、文化理解的突破……也正是一次次向真實場景、具體問題的攻堅，鍛造著人工智能的“可靠性”，積累著人工智能賦能百業(yè)的能力。
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新華社南寧9月18日電 題：東博會手記：人工智能+，從“點”上開花到“鏈”上結果
新華社記者鄒雨沁、農(nóng)冠斌
一張貼在手機背后就能進行錄音和多語種翻譯的卡片式錄音設備，一只敲擊空氣發(fā)出美妙音樂的感音空氣架子鼓，一款能測量甲狀腺結節(jié)并由AI生成診斷報告的超聲設備……在第22屆中國—東盟博覽會現(xiàn)場，記者看到人工智能紛至沓來的應用場景，更豐富的對接平臺、更協(xié)同的產(chǎn)業(yè)鏈條，人工智能的未來引人思考。
人工智能賦能千行百業(yè)，既需要算力、算法的投入和突破，也需要高質量、高相關性的場景數(shù)據(jù)這一“優(yōu)質食糧”。
跨境電商、文旅、汽車、農(nóng)業(yè)……今年7月以來，為配合第22屆東博會和峰會所舉辦的AI賦能千行百業(yè)超級聯(lián)賽吸引了來自中國和東盟的3300多支隊伍參賽，在智慧口岸、智能座艙、數(shù)字果園等跨境特色場景應用上作出探索。
“我們雖然難以在算力上與一線城市競爭，但廣西擁有豐富的應用場景，能夠集成和適配更適合東盟市場的垂直大模型，并交付東盟國家使用。”第22屆東博會AI體驗官、南寧職業(yè)技術大學人工智能學院教授蘇鴻說。
目前，一些AI應用可在既定環(huán)境中完成如“車找工位、料找車”等規(guī)則明確的任務，但部分如“放歪的零件如何精準適配”“復雜動態(tài)路徑如何實時優(yōu)化”等脫離預設規(guī)則的情況，仍需AI進一步提升感知與決策能力。
越是深入應用的場景，越不容毫厘之差。醫(yī)療診斷不能誤判、金融風控忌憚偏差、工業(yè)制造關乎質量安全……AI要真正“被用起來”，必須在數(shù)據(jù)采集、算法提升與系統(tǒng)集成上不斷優(yōu)化。
提升人工智能發(fā)展水平，不能只在“點”上做功，更要在“面”上開花。
一個簡單的例子。在不少工廠，碼垛機器人、焊接機器人已通過AI實現(xiàn)單點效率的顯著提升，但距離將各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)緊緊形成一個全鏈路、智能化的有機整體，仍有一段距離。從傳統(tǒng)工廠、“燈塔工廠”到“黑燈工廠”，需要人工智能與千行百業(yè)攜手進化。
在上汽通用五菱，從數(shù)據(jù)化、模塊化走到智慧化，這場迭代持續(xù)了6年時間�！拔覀兓�6年時間開展智慧化布局，完成了20項設備交互協(xié)議的標準統(tǒng)一以及差異化適配，通過同一個‘大腦’即EODP進行調度，進而實現(xiàn)了汽車行業(yè)的智能制造�！鄙掀ㄓ梦辶膺\營大數(shù)據(jù)與信息技術部總經(jīng)理黃燕清說。如今，16座“智能島”將傳統(tǒng)流水線變?yōu)榫W(wǎng)狀平行式生產(chǎn)模式，生產(chǎn)效率提升33%，訂單交付周期從45天縮短至最短7天。
智能制造的進化，需要感知技術、決策模型的提升；智慧醫(yī)療的進展，離不開影像數(shù)據(jù)、病理知識的融合；中國—東盟合作的創(chuàng)新，依托于語言互譯、文化理解的突破……也正是一次次向真實場景、具體問題的攻堅，鍛造著人工智能的“可靠性”，積累著人工智能賦能百業(yè)的能力。
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