辽宁省科学技术协会

科技资讯

2024-04-26 用好数字技术推进绿色转型绿色发展是中国式现代化的突出特色。党的二十大报告对推动绿色发展作出全面部署。绿色发展并非短期问题，而是复杂的系统工程，是伴随现代化建设全过程的顶层要求。随着我国经济总量不断增加，资源、能源需求与环境生态容量约束之间的矛盾变得越来越突出，环境保护、资源节约成为我国发展的迫切要求。我国向世界承诺“双碳”目标，受到国际社会高度赞扬与关注。从多方面看，坚持环境保护与生态发展，都是一项长期发展要求，无论何时都不会放松。只有既能绿色、又能发展，才是长期可持续的战略。具体到长江沿线地区，要想同时做好实现长江大保护目标、推动地方经济发展这两点，需要把环保减排、增绿发展统一起来。一个重要支撑是数字化转型和全方位数字化发展。用好数字技术，减排就是发展；用好数字技术，增绿就是发展。数字技术助力全场景、全链条绿色转型与发展。只有引入数字技术，促进绿色能源使用效率提升，实现量的扩张与质的提升相统一的增长，才有了真正的抓手。一方面，数字技术能使全场景、全产业链绿色转型。实现绿色转型与发展，在能源结构变革、生产端和消费端节能减排等各个场景都需要进行大量技术创新和应用推广。数字技术作为绿色转型关键技术，将发挥重大作用。比如，数字技术在能源生产领域，提升源网荷储全环节协同互动的潜力巨大；在工业领域，可帮助传统行业降低能耗，实现精益生产；在建筑领域，可应用于设计、建设、运营等不同阶段，降低全生命周期的综合能耗；在交通领域，可提升交通网络的运输效率，减少碳排放，实现智慧交通；在碳管理方面，可在碳排放数据的获取、传递、存储、统计等方面提升精准性和便捷性，帮助实现碳资产管理和碳排放追踪的数字化。又如，利用数字技术进行环境保护监测。长江禁渔最初是监测方与捕鱼方互相“打游击”，现在加入全物联网系统后，无论白天、夜晚还是大雾天气，都可以精准监测。数字技术助力环境生态监管高效精准。另一方面，数字技术促进增绿型发展。实现“双碳”目标一定要增绿、减碳两条腿走路，增量与存量统筹，走一条新技术驱动的绿色增量逐步扩大并替代灰色存量的转型之路。要靠创新型增量替代减碳。依托低碳、零碳等绿色技术替代，保证新增产出有显著减少的碳排放，从而稀释总产出中的碳排放浓度。要形成新型全国和区域性减碳责任体系，将创新型“碳替减”纳入碳减排的核算体系，既鼓励减碳，更鼓励扩绿，确保形成绿色增长双重动力机制。在减排的同时，大力发展新型绿色产业，使产能收缩能够被抵消。（作者系中国工业经济学会会长江小涓）来源：经济日报
2024-04-26 创新驱动产业基础高级化中央经济工作会议提出“以科技创新引领现代化产业体系建设”，对提升产业链供应链韧性和安全水平作出安排部署。现代化的产业链具有一个显著特征，就是链条上每个节点都能得到产业基础能力的支撑，不同产业链共性关键环节短板都可以通过产业基础能力来补齐。加快建设现代化产业体系，需全面系统增强产业基础能力，提升产业链现代化水平。以产业基础高级化支撑重点领域产业链补链、强链、延链、固链、稳链，补足产业链短板弱项。以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，强化企业科技创新主体地位，贯通从基础研究到应用技术创新，牢牢抓住创新这个第一动力。推动产业基础高级化，首要的是明晰推进思路。促使产业基础能力由拼盘式、补丁式集成向全面整体再造转变，产业链发展由优化单个部件产品的点式思维向终端整机反向牵引的链式思维转变，产业发展由注重做大市场规模向注重做强创新原动力转变，产业体系由价值链中低端向高端转变。在实践中，需统筹夯实产业基础与推动基础研究的关系，既做好产业基础再造，又狠抓基础研究，夯实产业创新发展动力源；统筹补短板与锻长板的关系，以锻长板集聚资源带动补短板，以补短板增强基础能力助力锻长板；统筹链内创新与技术外溢的关系，增强产业链关键环节技术创新的外溢性，带动共性环节产业基础能力整体提升；统筹发挥新型举国体制优势与用好市场机制的关系，切实调动政产学研各方力量，集中突破“卡脖子”领域，同时发挥市场需求导向作用，坚持问题导向，实现要素资源高效合理配置；统筹自主创新与开放合作的关系，吸引海外高层次人才，在开放合作中提升自主创新能力。推动产业基础高级化，根本上要依靠高水平科技自立自强。以强大的基础研究实力支撑产业基础能力再造，补足产业链短板弱项，提升产业链供应链安全性、可靠性和自主可控能力。实现高水平科技自立自强，需强化企业科技创新主体地位，推动企业及时传递产业和市场需求，打通基础研发与市场应用，促进创新要素资源向企业集聚，将国家战略需要与企业自身发展利益更好结合。一是以市场需求引领上游研发创新。强化企业对国家重大科技任务、重要基础研究项目的决策咨询作用，提高各类企业参与度，汇集企业应用技术创新需求，引导上游基础研究活动。二是夯实企业创新主体地位。增强“链主”企业科技创新实力，支持企业设立研发中心，参与国家实验室、全国重点实验室等建设，积极培育专精特新“小巨人”企业，壮大制造业单项冠军企业，形成优质中小企业梯度培育格局，强化“链主”企业对全产业链配套企业的串联能力，提升产业链上下游协同响应、要素整合、协同制造效率。三是着力补齐共性技术缺口。鼓励大型企业积极承担从基础研发向应用技术转化的任务，支持高校师生、科研人员开展应用导向的共性技术研发，将共性技术导向中小企业。四是统筹提升创新平台载体。筛选符合条件的国家制造业创新中心等，改造建立新型应用技术研发机构，重点解决应用技术有效供给不足问题，探索建立自由度高、各具特色的创新高地。五是推进开放合作创新。强化引进消化吸收，进一步开放国内大科学装置，吸引国外高层次专家人才，加强与合作伙伴产业链供应链合作，构建资源协同、反应快速、组织高效、风险可控的产业链共同体。（作者系中国国际经济交流中心副研究员王成仁）来源：经济日报
2024-04-26 大模型促千行百业数智转型随着人工智能技术的飞速发展，大模型以强大的数字处理能力和深度学习能力，不断与各领域交叉融合，逐步成为产业创新的关键抓手和驱动新质生产力的关键引擎。大模型如何改变我们的生活，又如何赋能千行百业？未来的发展又将走向何方？在近日举办的2023中国人工智能产业年会上，与会专家学者对此进行了深入讨论。拥抱更多应用场景论坛上，北京航空航天大学教授徐迈用一段国产大模型Kimi生成的演讲词开场：大模型与通用人工智能是一个充满活力引领未来的领域……大模型让交互体验变得更丰富真实，其可以称之为真正意义上的人工智能。作为当下最强劲的人工智能技术，大模型之“大”，不仅在于其规模化参数众多，更在于它所蕴含的巨大潜力和广阔应用场景。除了常见的内容生成外，在自动驾驶、智慧医疗、工业互联网等众多领域，大模型都展现了优势，真正做到了赋能千行百业。中国工程院院士、同济大学校长郑庆华表示，大模型已成为当前人工智能的巅峰，像过去对蛋白质精确结构的预测可能要几个月，还要数以千计的人才能完成，如今在大模型分析支持下，仅用几分钟就可以生成结果。月之暗面Kimi、百度文心一言、科大讯飞星火大模型……通用大模型如雨后春笋般涌现，大模型产业的应用落地也进一步提速。科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪介绍，作为国产通用大模型的代表，星火大模型在赋能产业方面表现强劲，目前已与奇瑞汽车合作打造了大模型座舱，率先让国产大模型在智能座舱领域应用并产生实效。对特定场景而言，并非所有企业都需要通用大模型的“全能”，而是更需要模型的精度。深信服科技股份有限公司安全GPT业务主管訾然表示，相较于通用大模型，想要更快实现技术商业化运营，让用户愿意为之买单，垂直大模型在落地上可能更有优势。作为常年深耕网络安全领域的从业者，訾然认为，当前的网络攻击者已经在利用大模型改进他们的攻击手法，传统检测器难以识别，而安全GPT检测大模型在恶意代码理解能力、攻防对抗理解能力、安全基础知识能力等方面都超越通用大模型，且推理成本低，准确性高，便于落地。目前他所在团队开发的垂直大模型已为130余家企业提供服务。环境污染治理也成为目前垂直大模型落地的主要领域之一。北京工业大学副校长乔俊飞带领的团队在污染防治过程智能特征建模、自组织控制和多目标动态优化等方面取得了不少创新成果。乔俊飞表示，过去环境污染防治难以建立解析模型，主要依靠人工决策，而垂直大模型的落地为环境污染治理提供了技术支撑，依托数据就能对污染处理作出更加客观精准的判断，实现科学治污、精准治污。还需淬炼多重能力在给生产生活带来巨大变迁的同时，人工智能大模型在数据、算力和算法等方面仍面临挑战。一方面，算力是人工智能大模型的“燃料”。获得“吴文俊人工智能最高成就奖”的鹏城实验室主任、中国工程院院士高文表示，没有算力就无法做人工智能。如果想要让用户像用电一样方便地使用算力，就需要解决数据安全和结果传输等问题。对此，鹏城实验室正牵头推进“中国算力网”研发与建设，由其建设的“鹏城云脑”在超级算力节点方面产生了很好的效果，为后续国产算力生态建设发挥了重要作用。另一方面，高价值数据为大模型提供了持续不断的“原材料”。模型参数规模越大，对数据的规模和质量要求也就越高。郑庆华表示，高价值数据就如同矿产资源并非取之不尽、用之不竭。有专家预测到2026年大规模语料可挖掘价值将基本消耗殆尽，在大数据上再训练出有价值数据的难度较大。另外，目前中文语料库所占比例不高，有数据显示在ChatGPT训练数据中，中文语料比重不足千分之一。与此同时，大模型的灾难性遗忘也引发业界广泛关注。灾难性遗忘是指在新任务上训练会损害之前任务的性能。在问题求解阶段，无法记住处理过的数据或场景。例如，在无人驾驶中，人对道路情况有记忆，但自动驾驶无法记忆，每次都要重新计算，因此消耗了大量算力和电力。如何更好推动人工智能大模型技术由弱到强？郑庆华建议，可以从3条技术路线入手，一是依托大数据、大算力和强算法来推动大模型发展，也就是在原本技术路线上做延长工作；二是用“神经+符号”协同的方式，将神经网络强大的学习性、普适性与符号推理的可解释性、可组合性进行结合；三是人脑记忆启发的机器记忆智能模型，此举有望破解当前大模型存在的一些固有缺陷。积极探寻发展路径谈到大模型未来的发展趋势，不少专家都提到与具身智能的结合，而人形机器人便是最好的载体之一。到底大模型跟机器人是什么关系呢？刘聪举了这样一个例子：想要去抽屉里拿一包薯片放在桌子上，大模型会基于对这件事情的理解做出规划，即打开抽屉、拿出薯片，再把抽屉关上，这更像是一种离身智能。但如果和具身智能结合，就会将刚才这个指令分解，并将每个指令对应结合，通过控制机器人来实现行动。西北工业大学光电与智能研究院研究员赵健表示，当前人工智能模型正在不断拓展到多模态领域，而具身智能与多模态大模型相结合，可以实现更高层次的感知、理解和决策，使人工智能有效应对现实世界中存在的各种复杂情境，为多个领域带来广阔的应用前景，成为连接AI和实际生活的桥梁和纽带。今年的《政府工作报告》提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。针对“人工智能+”行动，郑庆华认为，从学科体系的建设和人才培养来说，不光要讲理念和方法，更重要的是付出实际行动。一是要提出明确的举措，将人工智能赋能作为推动创新发展、实现新质生产力的重要手段。通过改造传统的培养方案课程体系，让人工智能技术成为一种基本能力。二是改造传统实验平台和实验方式，能够真正动手去研究算法，体验人工智能从设计、开发到应用的全过程。从行业发展的角度看，訾然表示，各行各业的从业者应该尽可能多地去学习和拥抱大模型，探寻发展路径，让大模型更好赋能千行百业发展。郑庆华表示，大模型在走向认知智能的过程中，很多理论和技术问题依然有待突破。未来通过不断的研究，希望能研制出一种新的基于人脑记忆启发的机器模型，最终突破大模型的能力上限，实现自立自强，也为我们打造自主知识产权的人工智能底座和模型作出新的贡献。（记者李思雨）来源：经济日报
2024-04-26 把握高质量发展要求推进新型工业化高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，推进新型工业化是全面建成社会主义现代化强国的重要支撑。必须把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，通过推动传统产业转型升级、培育壮大战略性新兴产业、前瞻布局未来产业，加快构建现代化产业体系，通过全面增强自主创新能力、推进数智化转型、深化开放合作等增强高质量发展动能，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。新型工业化高质量发展的特征新型工业化的高质量发展，突出反映在作为物质技术重要载体的产业体系上，具体表现出科技水平高、生产效率优、经济效益好、产业韧性强、生态破坏少等特征。科技水平高。科学技术是第一生产力。科技发展水平不仅决定着生产资料特别是生产工具的发展水平，还决定着人对世界的认识水平和劳动对象的范围，从而决定人类改造自然的能力。新型工业化的质量高，突出体现为科技水平高。产业技术水平是衡量一个国家或地区产业发展水平的重要标志。产业技术水平高的国家或地区，产业国际竞争力就强，在全球产业链价值链中的地位就高。新一轮科技革命和产业变革深入推进，不断有颠覆性科技创新成果涌现，随着其中一些技术的成熟和产业转化，更多新产品被开发出来，催生新产业，从而形成推动经济增长的重要力量。制造业是实体经济的核心组成部分，也是科技创新最活跃、研发投入最大、创新产出最多的产业领域。高质量推进新型工业化的一个重要路径，就是将提高制造业的技术水平作为重点。生产效率优。生产效率是指用同样的投入生产出更多产品，或者实现同样多的产出但投入更少。衡量生产效率的指标，不仅包括产品或服务的产出规模，也包括产品或服务的功能和质量。考量质量的具体指标又包括产品的技术性能、使用寿命等。生产效率是企业生产绩效的一个重要指标，也是决定企业市场竞争力的重要因素。高质量的新型工业化应是高效率的工业化。生产效率的高低受到要素价格、基础设施、创新能力、产业配套等多方面因素影响。过去我国工业的效率主要来自初级生产要素的价格优势，未来要加快从以要素驱动、投资规模驱动发展为主向以创新驱动发展为主转变。经济效益好。经济效益是价值创造的表现形式。高质量的新型工业化应是能够创造更多更大价值的工业化。从生产活动的微观主体看，作为主要生产活动参与者的企业将利润最大化作为经营目标。在错综复杂的市场环境中，利润率高的企业可将更大比例的资金用于积累，从而具有更强实力去赢得新的发展机会，并更有能力应对风险。在创新活跃的产业领域，利润率高的企业更有实力投入技术研发、培育和开拓市场，从而形成相较于竞争者的优势。从产业层面看，较高的利润率往往反映了一国产业在全球价值链中的地位，利润率高意味着产业的增加值率高。产业韧性强。产业韧性是指产业面对冲击时能够保持稳定运行或者能够快速恢复到正常状态的能力。全球价值链分工按照效率优先的原则，追求价值链各环节所需要素投入与全球各地区的要素供给实现最优匹配，从而生产出质量最优、成本最低的产品。这种全球价值链分工具有供应链运输距离长、涉及国家多、某些产品的生产国或企业集中的特点。重大突发事件给全球供应链造成巨大冲击，推动全球分工由效率优先向效率与安全并重转变。越来越多的跨国公司推动供应链分散化、本土化、近岸化发展，着力降低供应链过长、过于集中可能带来的风险。近年来，逆全球化、单边主义、保护主义思潮暗流涌动，进一步加大了世界产业链供应链安全风险。产业韧性强，新型工业化才能持续推进，建设制造强国的目标才能早日实现。生态破坏少。西方国家的工业化大都经历了先污染后治理的过程。工业发展消耗大量化石能源，导致温室气体大量排放，造成全球气候变暖，对人类社会的可持续发展构成威胁。随着我国经济发展水平和人均收入水平持续提高，人民群众对优美生态环境有了更强烈的需求。在此背景下，新型工业化应以绿色发展理念为指引，将生态环境保护、人与自然和谐共生置于优先地位，走降低资源能源消耗、保护生态环境的绿色工业化道路，真正将绿水青山变成具有经济价值的金山银山。全面体现高质量要求新型工业化的高质量发展，体现在工业化全过程、产业体系全领域和生产活动全周期。工业化是一种过程，更确切地说是结构转变的过程，突出表现为工业增加值占比、工业就业占比、城镇人口占比的变化。实现新型工业化同样有一个过程。党的二十大报告提出到2035年基本实现新型工业化。此后仍要继续向全面实现新型工业化推进，需从现在起就把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程。工业化不仅是工业部门的发展，还包括多个产业部门的发展。由于各产业部门之间存在紧密的投入产出关系，生产活动所需的原材料、零部件、生产设备等直接决定产出的质量，影响产品的市场竞争力，反过来又会对上游的投入部门产生影响。因此，高质量的新型工业化不仅是指工业部门和工业生产活动的高质量，而且包含对国民经济各个部门高质量发展的要求。如果没有工业的高质量发展，工业对专业化服务的需求较低，高附加值的生产性服务业就失去了发展的广阔空间，服务业就难以实现结构优化升级。反之，如果没有服务业的高质量发展，工业由于无法获得高质量的专业性服务，生产效率、产品质量等方面也会受到制约。工业化的过程及其最终实现必然要反映到企业具体微观活动上，实现新型工业化高质量发展，要求企业各项经营活动不断向高端、高效、高竞争力方向迈进。由于现代工业产品及其生产活动的高度复杂性，几乎没有企业能够独自完成产品从设计到消费再到回收处理的全过程，高度专业化的分工决定了企业之间相互高度依赖，由此构成以某一企业生产的具体产品为核心、连接上游供应商和下游分销商的供应链关系。各个供应链由于彼此之间的投入产出关系交织在一起，形成相互依赖、相互促进的产业生态网络。因此，高质量的新型工业化要求一个国家产业链和产业体系整体上实现高质量发展。明确提质增效着力点把高质量发展的要求贯穿新型工业化全过程，需从构建现代化产业体系与增强高质量发展动能两方面发力。现代化产业体系是新型工业化在产业层面的依托和物质技术基础。实现新型工业化高质量发展，要求构成现代化产业体系的各个产业领域实现高质量发展。一是加快传统产业转型升级。针对我国传统产业成本优势降低、资源消耗大、废弃物排放多等问题，通过开发性能和质量更好的中高端产品、升级工艺和更新设备提高生产效率、塑造品牌等方式，抵消成本上涨影响，提高产业附加值，增强市场竞争力。二是培育壮大战略性新兴产业。战略性新兴产业增长速度快、市场潜力大，是后发国家实现换道超车的重要领域，其发展过程伴随着主导技术的颠覆性创新、产业链价值链的重构。要发挥我国创新能力不断增强、产业配套完善、国内市场规模大等优势，做大做强更多细分领域的战略性新兴产业。三是前瞻布局未来产业。未来产业是处于发展早期阶段的战略性新兴产业。尽管未来技术路线未确定、行业规模较小，但未来产业蕴藏着巨大的发展潜力，是形成和发展新质生产力的重要载体。只有加强前瞻布局，尽快实现技术突破、完善产业配套、建立产业生态，才能在未来产业进入大规模产业化阶段时抢得先机。增强发展动能是实现新型工业化高质量发展的关键因素。一是全面增强自主创新能力。既要加大基础研究投入，为新兴产业发展筑牢基础，又要加强各产业领域的技术创新，推动产品、工艺和产业升级。既要提高相对成熟产业的技术水平，又要加强前沿科技和颠覆性技术的突破。需针对世界不稳定不确定因素增多带来的产业链供应链风险，增强我国工业基础能力，尽快实现产业链供应链卡点、断点环节关键核心技术突破。二是推进数智化转型。新一轮科技革命和产业变革最活跃的领域是数字科技和数字产业。新技术的突破、成熟和广泛应用，推动形成高速增长的新产业，数字技术与实体经济的融合不断深化，也成为推动各个产业质量变革、效率变革、动力变革的重要力量。要在加快数字科技创新的基础上，完善数字基础设施、建立产业互联网平台、畅通数据流通、开发和共享各种应用。以推动大企业数字化转型、培育数字原生企业为抓手，带动各产业的全面数智化转型。三是深化开放合作。世界各国拥有不同的要素禀赋，在不同产业具有各自的技术和产品优势。只有充分利用全球资源要素、参与全球产业链价值链分工合作，才能使生产更有效率、产品更有国际竞争力。同时充分开发利用国际市场，让具有竞争力的企业占有更大的市场份额，带动整个产业快速增长。通过深化开放合作，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，吸引和利用外资，坚定维护多边贸易体制，支持国内企业更好走出去。（作者系中国社会科学院习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心研究员、工业经济研究所研究员李晓华）来源：经济日报
2024-04-26 大模型促千行百业数智转型随着人工智能技术的飞速发展，大模型以强大的数字处理能力和深度学习能力，不断与各领域交叉融合，逐步成为产业创新的关键抓手和驱动新质生产力的关键引擎。大模型如何改变我们的生活，又如何赋能千行百业？未来的发展又将走向何方？在近日举办的2023中国人工智能产业年会上，与会专家学者对此进行了深入讨论。拥抱更多应用场景论坛上，北京航空航天大学教授徐迈用一段国产大模型Kimi生成的演讲词开场：大模型与通用人工智能是一个充满活力引领未来的领域……大模型让交互体验变得更丰富真实，其可以称之为真正意义上的人工智能。作为当下最强劲的人工智能技术，大模型之“大”，不仅在于其规模化参数众多，更在于它所蕴含的巨大潜力和广阔应用场景。除了常见的内容生成外，在自动驾驶、智慧医疗、工业互联网等众多领域，大模型都展现了优势，真正做到了赋能千行百业。中国工程院院士、同济大学校长郑庆华表示，大模型已成为当前人工智能的巅峰，像过去对蛋白质精确结构的预测可能要几个月，还要数以千计的人才能完成，如今在大模型分析支持下，仅用几分钟就可以生成结果。月之暗面Kimi、百度文心一言、科大讯飞星火大模型……通用大模型如雨后春笋般涌现，大模型产业的应用落地也进一步提速。科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪介绍，作为国产通用大模型的代表，星火大模型在赋能产业方面表现强劲，目前已与奇瑞汽车合作打造了大模型座舱，率先让国产大模型在智能座舱领域应用并产生实效。对特定场景而言，并非所有企业都需要通用大模型的“全能”，而是更需要模型的精度。深信服科技股份有限公司安全GPT业务主管訾然表示，相较于通用大模型，想要更快实现技术商业化运营，让用户愿意为之买单，垂直大模型在落地上可能更有优势。作为常年深耕网络安全领域的从业者，訾然认为，当前的网络攻击者已经在利用大模型改进他们的攻击手法，传统检测器难以识别，而安全GPT检测大模型在恶意代码理解能力、攻防对抗理解能力、安全基础知识能力等方面都超越通用大模型，且推理成本低，准确性高，便于落地。目前他所在团队开发的垂直大模型已为130余家企业提供服务。环境污染治理也成为目前垂直大模型落地的主要领域之一。北京工业大学副校长乔俊飞带领的团队在污染防治过程智能特征建模、自组织控制和多目标动态优化等方面取得了不少创新成果。乔俊飞表示，过去环境污染防治难以建立解析模型，主要依靠人工决策，而垂直大模型的落地为环境污染治理提供了技术支撑，依托数据就能对污染处理作出更加客观精准的判断，实现科学治污、精准治污。还需淬炼多重能力在给生产生活带来巨大变迁的同时，人工智能大模型在数据、算力和算法等方面仍面临挑战。一方面，算力是人工智能大模型的“燃料”。获得“吴文俊人工智能最高成就奖”的鹏城实验室主任、中国工程院院士高文表示，没有算力就无法做人工智能。如果想要让用户像用电一样方便地使用算力，就需要解决数据安全和结果传输等问题。对此，鹏城实验室正牵头推进“中国算力网”研发与建设，由其建设的“鹏城云脑”在超级算力节点方面产生了很好的效果，为后续国产算力生态建设发挥了重要作用。另一方面，高价值数据为大模型提供了持续不断的“原材料”。模型参数规模越大，对数据的规模和质量要求也就越高。郑庆华表示，高价值数据就如同矿产资源并非取之不尽、用之不竭。有专家预测到2026年大规模语料可挖掘价值将基本消耗殆尽，在大数据上再训练出有价值数据的难度较大。另外，目前中文语料库所占比例不高，有数据显示在ChatGPT训练数据中，中文语料比重不足千分之一。与此同时，大模型的灾难性遗忘也引发业界广泛关注。灾难性遗忘是指在新任务上训练会损害之前任务的性能。在问题求解阶段，无法记住处理过的数据或场景。例如，在无人驾驶中，人对道路情况有记忆，但自动驾驶无法记忆，每次都要重新计算，因此消耗了大量算力和电力。如何更好推动人工智能大模型技术由弱到强？郑庆华建议，可以从3条技术路线入手，一是依托大数据、大算力和强算法来推动大模型发展，也就是在原本技术路线上做延长工作；二是用“神经+符号”协同的方式，将神经网络强大的学习性、普适性与符号推理的可解释性、可组合性进行结合；三是人脑记忆启发的机器记忆智能模型，此举有望破解当前大模型存在的一些固有缺陷。积极探寻发展路径谈到大模型未来的发展趋势，不少专家都提到与具身智能的结合，而人形机器人便是最好的载体之一。到底大模型跟机器人是什么关系呢？刘聪举了这样一个例子：想要去抽屉里拿一包薯片放在桌子上，大模型会基于对这件事情的理解做出规划，即打开抽屉、拿出薯片，再把抽屉关上，这更像是一种离身智能。但如果和具身智能结合，就会将刚才这个指令分解，并将每个指令对应结合，通过控制机器人来实现行动。西北工业大学光电与智能研究院研究员赵健表示，当前人工智能模型正在不断拓展到多模态领域，而具身智能与多模态大模型相结合，可以实现更高层次的感知、理解和决策，使人工智能有效应对现实世界中存在的各种复杂情境，为多个领域带来广阔的应用前景，成为连接AI和实际生活的桥梁和纽带。今年的《政府工作报告》提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。针对“人工智能+”行动，郑庆华认为，从学科体系的建设和人才培养来说，不光要讲理念和方法，更重要的是付出实际行动。一是要提出明确的举措，将人工智能赋能作为推动创新发展、实现新质生产力的重要手段。通过改造传统的培养方案课程体系，让人工智能技术成为一种基本能力。二是改造传统实验平台和实验方式，能够真正动手去研究算法，体验人工智能从设计、开发到应用的全过程。从行业发展的角度看，訾然表示，各行各业的从业者应该尽可能多地去学习和拥抱大模型，探寻发展路径，让大模型更好赋能千行百业发展。郑庆华表示，大模型在走向认知智能的过程中，很多理论和技术问题依然有待突破。未来通过不断的研究，希望能研制出一种新的基于人脑记忆启发的机器模型，最终突破大模型的能力上限，实现自立自强，也为我们打造自主知识产权的人工智能底座和模型作出新的贡献。（记者李思雨）来源：经济日报
2024-04-26 打造卫星批量化生产新模式——探访中国科学院微小卫星创新研究院穿上防静电服、戴上防尘帽、经过“风淋房”，走进中国科学院微小卫星创新研究院的洁净厂房，眼前呈现出一条脉动式卫星生产线，主结构安装工位、单机安装工位、卫星电测试工位……依序排列，一目了然。　　作为我国低成本、大批量卫星研制生产的“试验田”，微小卫星创新研究院成功打造了卫星批量化生产新模式。按照这一模式，可以像生产汽车一样生产卫星。在第九个“中国航天日”到来之际，记者进行了实地探访。　　“传统卫星生产是一个高精尖的小众行业，生产模式一般是卫星放在工位上不动，不同工艺的工人前来进行组装测试。”微小卫星创新研究院院长胡海鹰说，“我们打造的脉动式生产线，是让卫星随着不同的工艺流程流转，能够大大提高生产效率、降低生产成本。为此，从卫星的系统设计，到供应链管理，再到整星生产，我们都进行了探索和创新。” 　　近年来，随着国内外商业航天迅猛发展，卫星小型化、自动化、低成本技术加速发展，推动了卫星规模化部署，众多低轨巨型星座计划催生了庞大的市场需求。打造自动化、集成化、批量化的卫星生产流水线，实现低成本工业化的卫星生产，是新航天时代的现实需求。　　微小卫星创新研究院组建了一支攻坚克难的“创新尖兵”。为了整合卫星生产链，做到工业化标准化管理，研发人员用数字化方法，重构了从设计、研发、生产、测试到在轨运维的全过程，建设了涵盖设计开发、工艺制造、集成测试等环节的先进技术研发平台，实现了设计-工艺-生产全流程数字化。　　记者看到，在卫星太阳能帆板机构生产车间，许多工作人员正在忙碌。“以前，这样一块太阳能帆板要在全国范围内流转一圈后才能回到这里总装，现在供应商将生产设备前置到卫星厂房，在厂房里就能实现闭环流转，大幅减少了流转时间，提高了生产效率。”微小卫星创新研究院科研二处副处长朱晓铖说，“我们希望，可以通过跟更多的供应商开展类似合作，在这座厂房里打造一个‘元器件进来、整星出去’的高效卫星生产模式。目前，我们已建有三条脉动式整星生产线，具备年产300颗卫星的生产能力。” 　　根据《上海市促进商业航天发展打造空间信息产业高地行动计划（2023-2025年）》，到2025年，上海将具备年产50发商业火箭、600颗商业卫星的批量化制造能力。　　“要想富、先修路，在太空也是这个道理。目前我们批量生产的主要是通信类卫星，这好比是在太空中修建一条高速公路。等这条高速公路修好了，届时可能会有更多的遥感观测、科学研究、导航服务等各种卫星的批量化生产需求。未来，我国卫星产业应用一定会百花齐放！”朱晓铖说。（记者张建松、孙青）来源：新华网
2024-04-26 构建算力互联互通体系　探索算力互联网发展随着人工智能大模型等应用的爆发式发展，智能应用对算力的需求呈现指数级增长态势，算力成为支撑数字经济发展的关键基础设施，是全球性紧缺战略资源，从而社会各方提出对算力的普惠化需求。在此背景下，算力产业链各方高度关注算力互联并积极开展探索实践。为了解决算力供需等问题，通过构建算力互联互通体系，探索算力互联网，将形成算力标准化、服务化的大市场。　　智能算力亟须普惠化　　算力互联成为产业共同关注　　当前，智能算力需求激增，亟须算力互联实现普惠化。与传统互联网的小数据长期运行计算的应用不同，人工智能、边缘计算、工业计算等应用的特点是短时间对大量数据进行计算，在本地算力资源不满足需求时，需流动到另一个算力池进行计算。整个过程需要多类型算力跨区域的互联，与水、电通过水电网流动到用户不同，算力互联网需要将计算应用和数据传输到目标算力资源池进行计算并返回结果。因此，将不同主体、不同架构、不同地域的算力资源标准化互联，任务和数据在算力资源间高效流动互通，成为推动算力普惠化的关键。　　全球主要国家纷纷关注算力互联，我国也积极探索算力互联技术实践。在标准方面，国际标准化组织已在云间互联和互操作技术领域开展研究工作，如IEEE组织P2301、P2302等工作组推动云间互联等技术标准制定。在研究项目方面，美国能源局发布《高性能数据基础设施计划》。欧盟委员会发布的白皮书《如何掌握欧洲数字基础设施需求》中提到要创建“互联协作计算”网络，推动构建互联可信的统一算力。　　当前，我国产业各方通过多种方式积极探索算力互联方式方法。地方政府构建算力调度平台，将区域内算力资源汇聚形成地域资源池，实现算力资源的供需对接，形成“块状”局域网。电信运营商开展算力并网行动，在企业层面实现多方算力资源并网整合，形成算力“条状”局域网。鹏城实验室建设中国算力网，现阶段侧重智算中心互联，形成“智算局域网”。“超算互联网”建设，构建一体化超算算力网络和服务平台，形成“超算局域网”。中国信通院综合多条技术路线，开展算力互联网体系研究与实践，在工信部指导下，以实现全国算力一张网和统一大市场为目标，通过算力标识和编排调度等互联互通技术实现算力标准化互联、业务和数据高效流动互通。　　目前产业界积极推进算力互联研究，已经形成多条技术路径，但尚未形成产业合力，因此形成全国算力一张网和统一大市场仍面临三大挑战：一是算力市场分散，“找算力”资源成本待降低。算力市场分散，用户需汇总市场零散数据，算力感知获取成本高。二是调度能力不足，“调算力”应用传输能力待提升。现有编排调度系统和网络条件较难支持大规模数据跨主体、跨地域频繁传输，导致调度效率低。三是计算框架不同，“用算力”架构适配待优化。各厂商算力资源接口、协议不统一，应用部署运行需要针对算力资源进行兼容适配，提升跨主体部署效率。　　构建算力互联互通体系　　探索算力互联网　　在互联网时代，全球计算机通过TCP/IP、URI（资源统一标识符）等技术实现了局域网间互联互通。而当前不同算力互联路径形成算力局域网“孤岛”，因此迫切需要通用的标准和协议打通各技术屏障，实现全国算力互联成网，释放算力潜能。　　充分结合产业各方的认识和实践，我们认为，算力服务是互联网上的一种新型信息通信业务形态。算力互联互通是将不同主体、不同类型、不同地域的公共算力资源标准化互联，具备可查询、可对话、可调用的服务能力，实现应用和数据在算力间高效供需匹配、流动互通、迁移计算。　　算力互联网是互联网面向算力应用与调度需求进行能力增强和系统升级形成的新型基础设施和技术产业体系，其本质是在互联网体系架构内构建统一算力标识符，以算网云调度操作系统和高性能传输协议为基础增强计算和网络能力形成弹性网络，具备智能感知、实时发现、随需获取能力，形成算力标准化、服务化的大市场和算力相互连接、灵活调用的一张逻辑上的网。　　通过前期技术探索，逐步构建算力互联网体系架构1.0。算力互联网机理是算力应用和数据从一个算力资源流动到另一个算力资源并完成计算的过程。一是计算任务，根据统一规则将算力需求转换为任务定义，标准化“找算力”需求。二是感知资源，通过算力标识体系，对照任务定义快速匹配资源，为“找算力”提供调度路径。三是传输流动，根据算力标识符信息和路径，利用算网云操作系统和弹性网络将算力应用和数据传输到对应资源，为“调算力”提供高速通道。四是计算执行，通过计算框架适配应用、芯片互联提高节点内数据交换效率，高效部署计算应用，为“用算力”提供适配框架。　　未来算力互联网各个角色包括：算力调度服务商对接用户开展算力的交易调度等服务；算力互联网运营商构建运营算力互联互通平台，汇聚整合算力资源，提供算力互联通信以及计量结算服务；算力提供商通过统一算力标识体系上报算力资源以开展算力资源服务；网络运营商提供弹性网络等服务，提升数据传输效率。　　通过构建算力互联网体系，融合互联、计算、网络等多层面软硬件技术，不断更新迭代算力资源应用方式，加速算力普惠化发展。通过构建算力调度、算力互联互通等新业态，培育算力调度服务商、算力互联网运营商等新主体，形成算力产业新的增长点，为经济社会高质量发展提供新动能。（作者：中国信通院云大所副所长　栗蔚）来源：人民邮电报
2024-04-26 机器人“天团”吸睛新会场迎“首秀”中关村论坛年会科技范儿足新会场里“藏着”山水庭院、智能机器人服务“天团”大显身手、800片废旧电路板变身艺术装置……昨天，2024中关村论坛年会迎来媒体开放日，新场馆“首秀”惊艳，大量生成式人工智能模型（AIGC）接入的应用场景和设备齐聚现场，为参会者打造一站式智慧服务体验。　　银灰色的建筑线条灵动，在阳光的照射下熠熠生辉，屋顶覆土，大面积的绿色植物正肆意生长，这座造型别致的建筑就是中关村论坛年会的主会场——中关村国际创新中心。　　此次论坛年会也是中关村国际创新中心的“首秀”。走进创新中心南门，映入眼帘的是通体白色的建筑墙面，顶部的天窗将光线汇聚馆中，使会场大厅通透明亮。“天窗采用高透明度的巨型ETFE膜材料，增加采光，减少电量消耗。”工作人员介绍，白色的墙面则采用了特殊材料，能够有效“吸音”，让观众有更好的参会体验。　　走进场馆的下沉庭院，移步换景，一幅竹影斑驳的山水画卷徐徐展开，参会者在这里可获得休闲漫步和交流的绝佳空间。　　位于三山五园地区的中关村国际创新中心，尽可能地将建筑与周边环境融为一体，控高仅12米。场馆秉承“科技、绿色、文化”的设计理念，整体绿化面积3万余平方米，屋顶铺设1.6万平方米草坪，让绿色从地面自然过渡到建筑屋面。　　科技办会一直是中关村论坛坚持的特色理念，今年大量AIGC模型接入的应用场景和设备亮相成为亮点之一。　　场馆里，一台“小关”机器人灵活穿梭在人群中，长方体的“身子”显得憨态可掬。“您要去哪里？”它热情地和路过的观众打招呼。这台空中成像机器人“小关”是今年加入机器人队列的“新成员”。“它是将裸眼3D空中成像技术、生成式人工智能技术等融合应用形成的立体智能机器人。”技术人员介绍，“小关”具备自主移动避障、乘坐电梯、打电话等技能，能为观众提供带路和讲解服务。　　不远处的服务台，“小关”的另一位机器人同事正和观众互动。这台仿生机器人有着一头柔顺干练的短发，精致的脸庞洋溢着笑容。不光有好看的外表，它还有个智慧的“大脑”，能对观众提出的问题对答如流。　　咖啡机器人用机械臂灵活地拉花、刺绣机器人熟练地绣着各种图案、仿生机器人帮观众解答疑惑……在中关村论坛年会的主会场里，各类智能机器人大显身手，为参会嘉宾提供贴心服务。　　中关村论坛元宇宙会场也在今年全面升级，为参会者构筑一个深度沉浸、即时互动的沟通与交流空间。小关也将以“头号玩家”和“宇航员”的双重身份出现在元宇宙会场中，回答与会者提出的关于论坛特色、活动安排、日程设置、场馆指引等方面的问题。　　2024中关村论坛年会进一步深耕绿色办会理念，在各环节减少一次性用品使用。在展会现场，一个巨大的艺术装置吸引观众驻足，它是由800片废旧电路板打造而成。“从前方看和从右边看都是不同的图案！真神奇！”不少观众在艺术装置前留影。　　据悉，此次论坛年会的参会证件、会刊、水瓶等物料均会贴上碳减排标识，并支持绿色回收，引导参会者选择更低碳的生活方式。（记者夏骅）来源：北京日报
2024-04-26 各大厂商加速布局用户体验反馈不一协同办公大模型掀起“落地战” 召开发布会，升级新功能……一个月内，腾讯、钉钉、金山、三六零等厂商纷纷将目光投向大模型协同办公赛道。　　但记者走访观察发现，虽然协同办公领域迎来热闹的大模型落地战，但作为用户端的中小企业则选择犹疑观望，甚至坦言部分AI应用功能并非刚需。　　业内专家认为，目前大模型商业化落地加速，但企业对于大模型协同办公的真实需求及可行性尚存疑问，同时内容隐私和安全合规问题仍存挑战。　　二轮竞速从“玩具”到“工具” 　　4月22日，腾讯宣布旗下协作SaaS（软件即服务）产品全面接入腾讯混元大模型，企业微信、腾讯会议、腾讯文档等产品之外，腾讯乐享、腾讯电子签、腾讯问卷、腾讯云AI代码助手等也已实现智能化升级。　　SaaS是基于互联网提供软件服务的应用模式，应用领域之一是协同办公产品，即通过搭建平台让团队不同成员能够共同协作、交流和完成任务。　　接入大模型后协同办公有何新特点？腾讯文档产品总监熊飞介绍，用户可通过“一句话”指令完成文本内容秒级处理、PPT快速生成美化、收集结果自动分析等多项功能。　　4月以来，互联网厂商轮番亮出新动作：4月9日，金山发布办公平台WPS 365，称用户使用一个工具就能调用各类主流大模型；4月18日，三六零旗下AI工具全家桶“360AI办公”上线，包含100余个AI应用；同日，钉钉上线AI助理市场并推出超过200个AI助理，覆盖行业应用、效率工具、财税法务等多个办公场景。　　早在一年以前，协同办公赛道就已有过一轮竞速，微软、金山办公、钉钉、飞书等纷纷宣布接入AI。京瞻咨询研究院院长周升平称，去年各家主要是“卡位”展示，今年则重在落地，使AI满足实际业务需求，“让‘玩具’真正变成提升效率的‘工具’。” 　　实际效果有人盛赞有人疑　　厂商吆喝得热闹，用户实际体验感受如何？“AI做PPT特别是框架和排版，是真的快！”从事广告营销的白领董女士表示，大模型自动生成的大纲角度能开拓视角，效果类似一场头脑风暴。“但目前AI生成的具体内容仍相当泛泛，必须自己补充和调整。” 　　也有用户直言大模型接入协同办公有“添乱”之嫌。在互联网行业工作的胡先生表示，大多AI工具达不到交付需求，还得人工逐一修改，文档格式还会被协同办公平台批量更改，对外沟通时还需手动改回Word、PPT、Excel等通用格式。　　记者以传统企业和中小企业业务负责人为对象发起了一次调查，发现使用过协同办公平台的参与者超过九成，但有超过65%的人表示从未使用过AI功能。用过AI功能的参与者中，有超过73%的人认为“没什么用”。　　“对办公来说，好用、稳定、安全才是明智之举，任何公司都不敢拿生意贸然去做试验和开玩笑。”一位传统日化企业副总裁说。　　中经传媒智库专家张书乐表示，目前大模型功能泛化，对垂直细分行业的适配度更低，功能多局限于提供学习资料和漏洞探查。“目前，企业的实际需求还停留在远景布局上。” 　　商业前景付费意愿尚不明朗　　落地应用的最终指向是商业化，这也是今年大模型发展的关键词之一。记者注意到，各厂商均推出了商业化方案，比如按年收费、按储存空间收费、按使用“人头数”收费或者按大模型调用额度次数收费等。　　尽管行业对此预期乐观，但就目前来看，传统企业和中小企业付费意愿并不明朗。“AI如果只是包装成一个概念，用户感知不到它的价值，就肯定不会埋单。”熊飞坦言，AI协同办公商业化仍需建立在能真的帮用户提高效率的基础上。　　“有客户拥有超过100个系统和应用，而员工真正能高频使用的，往往5%都不到。”飞书CEO谢欣曾在发布会上透露。这也反映出目前商业化一大困境——厂商想要在行业语境里传达的信息，与企业业务线上能实际落地的场景往往有所割裂，大模型和AI也是如此。　　安全合规问题也是一大挑战。中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力表示，接入大模型过程中，如何确保用户数据安全和隐私保护至关重要。“协同办公软件需建立完善的数据保护机制，防止数据泄露和滥用，同时遵守相关法律法规，确保用户数据得到合法、合规处理。”（记者袁璐）来源：北京日报
2024-04-26 点燃专利产业化的加速器我国专利存量较大，具有很强的转化潜力。推动更多硬招实招落地见效，促进更多专利成果与国家战略、产业需求紧密衔接传统工业聚氯乙烯生产中，各类汞污染问题亟待解决。南开大学教授李伟带领团队研发出高效稳定的金基无汞催化剂，4件组合专利，以1.05亿元作价入股内蒙古海驰精细化工有限公司。相关产品稳定量产，为行业低碳、环保、可持续发展注入新动能。高校和科研机构，是科技创新的主力军，专利转化运用的主要供给侧。广大中小企业是推动创新、促进就业、改善民生的重要力量。抓住专利这个“牛鼻子”，以高价值专利赋能高质量发展，高校和科研机构、中小企业大有可为。近期，《高校和科研机构存量专利盘活工作方案》《专利产业化促进中小企业成长计划实施方案》相继出台，为摸清专利存量“家底”、推动高价值专利与企业精准对接转化，点燃了加速器。我国专利存量较大，具有很强的转化潜力。目前，高校和科研机构与产业需求结合尚不够紧密，专利转化运用还存在一些难点堵点，支持实体经济作用发挥还不够充分，有相当一部分企业存在资源要素缺乏、专利产业化能力较弱等问题，在一定程度上制约了企业持续创新和发展壮大。为有效破解高校和科研机构专利转化难、中小企业技术获取难问题，近年来各地大力推动专利转化运用。有的高校探索建立专利申请前评估制度，提升专利质量；有的科研机构通过产权激励、评价导向和创新成果管理等方式，激发科研人员科技成果转化的积极性；有的地方通过大数据匹配供需、实施“一对多”的专利开放许可、鼓励“先使用后付费”等方式，推动专利成果更好更快转化为生产力。比如，湖南大学科技成果转化中心（知识产权中心）收集专利成果披露4800余件，转化知识产权479件，以作价投资形式与合作方新设或入股30家科技型公司。近五年来，我国高校专利转让及许可合同数量从6000多项增长到2.1万余项，转化金额从33.9亿元增长到110.1亿元。截至2023年底，我国22个专利开放许可试点省份共计5.9万余件专利参与试点，匹配推送至11万多家中小企业，达成许可超1.7万项。也要看到，与国家战略和产业发展需求相比，我国专利成果转化的效益还有待提升，特别是高校和科研机构源头创新的重大潜力还未充分释放。因此，需要汇聚众智众力，推动专利产业化。比如在提升专利质量方面，可由企业对存量专利的产业化前景进行评估，并反馈技术改进需求和产学研合作意愿，形成更多符合产业需要的高价值专利；在专利对接推广、落地转化过程中，更充分调动各类创新主体、投资机构、专业服务机构的积极性和能动性；政府部门应发挥好服务支撑作用，促进数据汇集共享，降低中小企业获取专利信息的门槛和成本。当前，各方共同努力，正着力打通堵点卡点，创新生产要素配置方式，让各类先进优质生产要素向发展新质生产力顺畅流动。推动更多硬招实招落地见效，促进更多专利成果与国家战略、产业需求紧密衔接，就能为加快培育新质生产力、推动高质量发展注入新动能。（谷业凯）来源：人民日报

末页

首页