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12月2日，2025“人工智能+”产业生态大会在北京开幕。会议以“知识产权纽带与生态共振”为主题，探讨人工智能技术发展阶段和产业应用进展。专家认为，我国人工智能产业已进入技术扩散、场景完善、生态共生的新阶段。但与此同时，我们还需要提高产业协同效应，构建治理结构。我们要共同努力，推动“人工智能+”产业生态繁荣发展。 ● 郑翠英 记者 技术迭代加速与产业挑战并存。今年8月，国务院发布出台《关于深入实施‘人工智能+’行动的意见》，提出推动人工智能与经济社会各行业、各领域广泛深度融合。专家认为，当前人工智能的应用将不再依赖单一模型算法的进步，而是更加注重大规模模型技术的协同创新。中国互联网协会副会长鲁伟在会上表示：“人工智能的技术范式将从一次性进步走向系统性创新。” “到目前为止，我们更关注大型模型的参数和测试成绩。未来，我们将更加关注大型模型的效率、易用性和可靠性。”这意味着人工智能的创新不再局限于算法本身，还包括提供高质量的数据和算力的高效调度。”他认为，大规模与小规模模型的协同、多模态融合和模型互联将是释放人工智能潜在价值的关键技术杠杆。大模型专业化和多模态融合是最新的技术发展趋势。中关村人工智能研究院院长孙明举表示，大规模模型正在从通用模型转向专用模型，以及金融、金融等知识密集型行业的垂直模型。法律和医学是新的竞争焦点。 模态产品的多模态融合不断深入，应用以能够同时处理文本、图像、视频等多模态信息的人工智能软件产品为主，智能体的能力较之初呈指数级增长。从执行单一任务的能力到完成复杂工作流编排的能力，使它们成为人工智能领域的新的技术优势。与此同时，技术的扩散不断降低企业应用人工智能技术的门槛。中国工程院原副院长、中国互联网协会会长邬贺铨表示，目前人工智能在企业的应用包括战略决策、研发设计、生产制造、供应链部长、营销、财务管理、人力资源等。他表示，人工智能最有效的应用是制造，其次是供应链和营销。人工智能应用的有效性取决于数据获取的广度和准确性，这也需要模型的支持和计算能力。存在等级性质探讨企业使用人工智能对计算能力的要求。大规模模型的基础预训练需要“千卡级”算力，而对于智能制造、个性化推荐等场景，“百卡”算力就足够了。像视觉质量检测、大规模模型定制、智能客服等事情只需要“10卡路里级别”的算力，而大多数中小企业都可以支持这种规模的算力。支持众多人工智能任务的执行。多领域应用的落地产生价值。人工智能正在从实验室走向工业前沿。中国互联网协会专家顾问委员会委员吴锁宁确定了人工智能的六大主要应用领域，包括政务、工业制造、医疗保健等。阿尔斯、交通、低地经济和县治理。吴苏宁表示，在工业制造领域，人工智能目前在支撑、业务分析、供应链管理等方面发挥了附加作用，并取得了众多成果。建龙（辽宁）节能环保科技有限公司董事长吴文斌表示，抚顺新钢通过数据资源的采集、整理和分析，实现了从原材料到产品制造全过程的数字化控制。 “传统钢铁行业存在数据孤岛、生产决策链长等核心问题。利用人工智能操作系统，通过数据治理开放数据，将促进业务运营的充分协同，实现人工智能技术与业务运营的紧密结合。”吴文斌表示。除了上述六大应用领域，百度还做出了在数字直播领域取得了一定的成果。百度集团副总裁平晓莉表示，数字人技术实现了“三级飞跃”。从1.0时代僵硬、机械的虚拟形象，到2.0时代的高精度克隆与真人互动，百度数字人现已进入3.0时代，“形、意、声、貌”已调整升级为具有思考、决策、调动多智能体协同完成任务能力的数字人。他举例说，今年6月18日，百度推出“罗永浩数字直播间”，一款游戏总交易额突破5500万元，吸引了1300万用户。构建“人工智能+”发展新生态 工业和信息化部原总工程师韩霞表示，近年来，我国人工智能领域取得了长足进步，以大车型为代表的科技能力已进入快速发展期，正在成为驱动千行百业的智能化基础。但与此同时，人工智能产业仍面临着从“有用”到“常用”的诸多挑战。首先，行业协同效应有待提高，技术供给与行业需求不匹配，一些前沿技术落地困难，传统行业仍缺乏高效可靠的解决方案。创新链条中，“最后一公里”尚未获批；二是架构互联水平有待加强，需要“人工智能+”工程，缺乏统一标准和开放接口，阻碍了算力、数据、模型等关键要素的高效流通；三是治理体系有待完善。随着深度融入经济社会，道德风险、安全数据质量、隐私保护等问题日益凸显。构建“促进创新、防范风险”的治理体系。韩夏进一步提出，打造融合平台，加快建设覆盖算力、数据模型、安全功能云边融合的“人工智能+”使能平台，大力推动技术标准统一和能力开放共享，为千行百业提供智能化、按需化、即插即用的公共服务。牵头开放场景，主动提交需求，在工业、医药、交通等领域共同打造一大批可复制、可推广的参​​考项目。向斌总裁表示，解决行业痛点、推动深度融合，关键在于各利益相关方的共同努力中国互联网协会表示：“人工智能的发展从来不是独角戏，而是合唱。我们要共同构建开放、包容、可信、安全的创新环境，打破技术数据孤岛，创建互通标准。要加快审批。要加强人才联合培养，搭建产学研一体化平台，解决供需缺口”，还要完善人工智能伦理道德和安全保障机制。请稳步、长期地推进技术创新。”