4月25日,二十届中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习。
从北京到上海,从集体学习到实地调研,步履不停,彰显发展的决心。
让我们一起回顾,人工智能走向高质量发展的由来之路。
2013年,十八届中共中央政治局集体学习的“课堂”,第一次走出中南海,走进中关村。“即将出现的新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇,为我们实施创新驱动发展战略提供了难得的重大机遇。”
2016年,“人工智能”写入“十三五”规划纲要。
2021年,“十四五”规划和2035年远景目标纲要强调“培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业”。“十四五”收官之年、“十五五”谋划之际,当人工智能置于新的时与势之下,习近平总书记强调,“人工智能领域要占领先机、赢得优势”。
再看当下,“人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,深刻改变人类生产生活方式”。一项战略性技术,事关战略问题。推进中国式现代化,科技要打头阵,人工智能将成为未来发展的先头兵。
“以人工智能引领科研范式变革,加速各领域科技创新突破”与“加强人工智能和产业发展融合,为高质量发展提供新动能”存在必然联系。
科研范式变革的内涵:科研范式是指科研人员进行科学观察、思考和操作的基本过程和逻辑,是根本的科研世界观和对应方法论体系。传统的科研范式经历了从“经验科学”“理论科学”“计算科学”向“数据密集型科学”的演化,目前正在向“第五范式:人工智能+科学”发展。人工智能通过其强大的数据处理、分析和预测能力,为科学研究提供了全新的视角和方法,推动科研范式从传统的实验试错、理论推导向数据驱动、智能预测的方向转变。
生物医药领域:AI模型可以预测新药物在人体内的代谢分布,提升药物对癌症细胞的作用与治疗效果,并在研究早期阶段评估药物的安全性和有效性。例如,谷歌的AI团队DeepMind开发的AlphaFold2能够在原子精度上预测蛋白质结构,彻底改变了蛋白质折叠的技术路线。
能源化学领域:AI能够加速锂离子电池电解液的设计开发与实践,通过预测溶剂分子和相应电解液的性质,为选择合适的电解液提供有效方法。
材料科学领域:AI可以预测材料的性能和结构,帮助研究人员快速筛选出具有特定性能的材料,减少实验时间和成本。
气候建模领域:AI技术可用于构建更精确的气候模型,提高对气候变化的预测能力,为应对全球气候变化提供科学依据。
推动科研范式变革的关键因素又有哪些呢?
数据资源:海量的科学数据是AI驱动科研的基础。通过收集、整理和分析大量的实验数据、观测数据等,AI模型可以从中发现隐藏的规律和模式,为科学研究提供新的方向。
算法与算力:先进的AI算法和强大的计算能力是实现科研范式变革的关键支撑。深度学习、强化学习等算法能够从复杂的数据中提取有价值的信息,而高性能的计算设备则为模型的训练和推理提供了保障。
跨学科合作:AI与各学科领域的深度融合需要跨学科的团队合作。计算机科学家、数学家、物理学家、生物学家等不同领域的专家共同协作,才能充分发挥AI在科研中的作用。
加强人工智能和产业发展融合,为高质量发展提供新动能。
人工智能与产业融合的现状又有哪些呢?
• 制造业:人工智能在制造业中的应用广泛,如智能机器人、自动化生产线、质量检测系统等。通过引入AI技术,制造业企业可以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量。例如,智能机器人可以在危险环境或重复性劳动中替代人工,提高生产的安全性和稳定性。
• 服务业:在金融、医疗、教育、交通等服务业领域,人工智能也展现出了巨大的应用潜力。智能客服、智能投顾、智能医疗诊断、智能教育平台等应用,为消费者提供了更加便捷、高效、个性化的服务。例如,智能医疗诊断系统可以通过分析大量的医疗影像数据,快速准确地诊断疾病。
• 农业:AI技术在农业中的应用包括智能农业监测、精准农业种植、农产品质量检测等。通过卫星遥感、无人机监测等技术获取农田信息,结合AI算法进行数据分析,可以实现精准施肥、灌溉和病虫害防治,提高农业生产效率和农产品质量。
• 为高质量发展提供新动能:
• 提升生产效率:人工智能通过自动化和智能化的手段,可以大幅提高各产业的生产效率。例如,在制造业中,智能生产线可以实现24小时不间断生产,提高设备利用率和生产效率。
• 优化资源配置:AI技术可以对产业中的资源进行精准分析和优化配置,提高资源利用效率,减少浪费。例如,在物流领域,智能调度系统可以根据实时数据优化运输路线和配送计划,降低物流成本。
• 催生新兴产业:人工智能与传统产业的融合不仅推动了传统产业的升级,还催生了一系列新兴产业,如智能网联汽车、智能家居、智能金融等。这些新兴产业为经济增长提供了新的动力和增长点。
• 提升产业竞争力:通过引入AI技术,企业可以提高产品质量和服务水平,增强市场竞争力。在全球市场竞争日益激烈的背景下,人工智能成为企业提升竞争力的重要手段。
• 推动人工智能与产业发展融合的措施:
• 政策支持:政府应出台相关政策,鼓励企业加大对人工智能的研发投入,支持人工智能与传统产业的融合项目。例如,设立专项基金、税收优惠等政策,为企业发展提供支持。
• 基础设施建设:加强智能化信息基础设施建设,提升传统基础设施的智能化水平,为人工智能与产业融合提供支撑。例如,加快5G网络、数据中心等基础设施的建设,提高数据传输和处理能力。
• 人才培养:加强人工智能与产业融合所需的人才培养,建立多层次的人才培养体系。高校和职业院校应开设相关专业和课程,培养既懂人工智能技术又熟悉传统产业的复合型人才。
• 企业创新:鼓励企业积极开展人工智能与产业融合的创新实践,探索新的商业模式和应用场景。企业应加强与高校、科研机构的合作,共同开展技术研发和应用推广。
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