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中國AI長卷(四):行業(yè)曠野

腦極體 ? 來源:腦極體 ? 作者:腦極體 ? 2025-01-22 08:58 ? 次閱讀


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在今天,我們隨便出國走一走,就會驚訝于AI技術(shù)在中國有多么普及。高鐵、機(jī)場可以人臉識別驗票,公共場所隨處可見AI安防系統(tǒng),酒店里到處都是可以語音對話的服務(wù)機(jī)器人。

但在國外,哪怕是最發(fā)達(dá)的歐美地區(qū),這些東西一個也見不到。對于他們來說,AI只意味著手機(jī)里的某個軟件,電腦能登錄的某個網(wǎng)站,而在現(xiàn)實(shí)世界里,AI悄無痕跡。

在討論AI時,我們始終會面對這樣的問題:中國似乎始終在追趕先進(jìn)的AI技術(shù),從未主導(dǎo)過核心技術(shù)突破。長此以往,中國AI不就只能淪為模仿品嗎?

這個觀點(diǎn)的問題在于,它只考慮了技術(shù)發(fā)展側(cè)的情況,但技術(shù)最終要有人用。在海外市場,AI與移動互聯(lián)網(wǎng)一樣,始終保持著消費(fèi)者用戶主導(dǎo)的實(shí)用情況。但在中國,卻一直有著消費(fèi)者用戶和產(chǎn)業(yè)用戶雙輪驅(qū)動的AI落地方案。后者的直接表現(xiàn),就是我們所見到那無處不在的AI風(fēng)景。

中國AI何以不同?

答案都在行業(yè)曠野里。

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2017年,國內(nèi)各大云計算廠商突然開始宣傳AI這個在當(dāng)時還很新穎的概念。在此之前,云計算的賣點(diǎn)主要還是低價、穩(wěn)定和去IOE。從這個時間開始,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化成為新的業(yè)務(wù)重點(diǎn)。

接下來,在社會公共服務(wù)層面出現(xiàn)了AI智慧紅綠燈的城市智能體項目;在企業(yè)層面則出現(xiàn)了AI質(zhì)檢、AI巡檢等應(yīng)用。與此前集中于安防領(lǐng)域的AI項目相比,從這里開始,智能化走向了各個行業(yè),并且伴隨著AI開發(fā)平臺的成熟,個人與小團(tuán)隊的AI開發(fā)者也隨即涌現(xiàn)。很快,從央國企與智慧城市領(lǐng)先的解決方案式智能化項目,到個人就能完成的行業(yè)AI模型開發(fā),智能化很快在中國經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)體系中鋪開。

AI在中國,從這個分岔口開始走出了一條“行業(yè)+AI”的差異化之路,直至今天。

回看中國的產(chǎn)業(yè)智能化進(jìn)程,可以分為三個階段:

第一階段從2015年左右開始,直到2017年。這一階段的特征是算法驅(qū)動,AI的主要功能就是安防。

第二階段從2017年到2022年,這一階段是數(shù)據(jù)+模型驅(qū)動。AI的主要功能是解決那些各個行業(yè)中可復(fù)用的生產(chǎn)需求問題,比如AI質(zhì)檢、OCR識別、AGV設(shè)備等。大范圍的智能化應(yīng)用還停留在生產(chǎn)體系的表層。

第三階段從2023年開始,這一階段進(jìn)入了大規(guī)模AI算力+預(yù)訓(xùn)練大模型驅(qū)動。業(yè)界開始追求讓AI進(jìn)入行業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的核心,從根本上實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力變革。

客觀來看,我們正處在從第二階段向第三階段轉(zhuǎn)型的檔口。由于行業(yè)吸納AI技術(shù)的謹(jǐn)慎性與復(fù)雜性,第二階段的技術(shù)成果依舊有大量發(fā)展空間,同時大模型與AIGC走向產(chǎn)業(yè)已經(jīng)提上日程。產(chǎn)業(yè)智能化正處在前面的養(yǎng)分還沒有充分吸收,新營養(yǎng)物質(zhì)又跟上的關(guān)鍵周期。

為什么說以上這條“行業(yè)+AI”之路只有中國能走得出?

這里首先要看中國發(fā)展產(chǎn)業(yè)智能化的一系列獨(dú)特利好因素。

從技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施層面看,中國的數(shù)字化基建長期執(zhí)行了超前投資的戰(zhàn)略。5G、千兆光網(wǎng)為代表的基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)了全球領(lǐng)先,而這些基礎(chǔ)設(shè)施又是云端獲取AI算力等方案的前提條件。數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施是AI能夠走進(jìn)行業(yè)的社會性保障。

另一方面,中國發(fā)展產(chǎn)業(yè)智能化的幾年,正好與大規(guī)??萍甲灾鲃?chuàng)新相結(jié)合。自主科技需要尋找價值落點(diǎn),而行業(yè)智能化提供了天然的發(fā)展方向。因此,AI在中國形成了與算力、存儲、操作系統(tǒng)等自主創(chuàng)新關(guān)鍵項目的合力,讓智能化與自主化形成了相互推動的效果。

而從社會經(jīng)濟(jì)的宏觀層面看。首先中國的行業(yè)體系非常齊備,AI可以按照產(chǎn)業(yè)鏈向上下游在行業(yè)空間中進(jìn)行傳導(dǎo),并且有著足夠廣闊的落地空間,不會出現(xiàn)技術(shù)投入過大,實(shí)用場景卻太少的問題。足夠多的行業(yè),足夠完善的產(chǎn)業(yè)體系,意味著AI在中國有著非常充沛的B端客戶。

其次,中國的社會經(jīng)濟(jì)形態(tài),決定了央企、國企,以及國有銀行等社會機(jī)構(gòu)可以成為智能化的主力和先鋒。在政策驅(qū)動下率先接納AI技術(shù),并對相關(guān)行業(yè)做出示范作用。重點(diǎn)行業(yè)與科技政策的緊密配合,極大提升了中國產(chǎn)業(yè)體系吸納新技術(shù)的效率。

除此之外,整個中國社會剛剛從互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起中獲得了充分的發(fā)展紅利。全社會對技術(shù)創(chuàng)新有著充分且篤定的信心。來自民心民意的支持,是產(chǎn)業(yè)智能化最抽象卻最有力的支持。

帶著這些優(yōu)勢,我們可以反觀同樣具有AI技術(shù)能力優(yōu)勢的歐美、日韓等地區(qū)。這些發(fā)達(dá)國家在基礎(chǔ)設(shè)施層面更新緩慢,施工代價過大,很難發(fā)展出與智能化相適配的數(shù)字基建。在行業(yè)層面,經(jīng)常會遇到工會把持行業(yè)的情況,對AI、無人化等關(guān)鍵詞非常敏感,不能觸碰。比如我們探訪過的一些歐洲港口項目,工會對任何形式的數(shù)字化、智能化升級都非常抵觸,導(dǎo)致全球知名的國際大港不能添加任何AI設(shè)備。在社會層面,發(fā)達(dá)國家一方面對個人信息等問題極度關(guān)注,對新技術(shù)采取“寧殺錯,不放過”的原則,另一方面民眾沒有從此前的科技創(chuàng)新中廣泛受益。比如在歐美國家還可以看到大量3G手機(jī),民眾普遍認(rèn)為產(chǎn)業(yè)已經(jīng)非常成熟,缺乏創(chuàng)新的社會情緒。

就這樣,AI在行業(yè)落地的廣闊空間,多年來變成了中國獨(dú)有。雖然中東、東南亞等地正成為后起之秀,但如果我們真正深入一些行業(yè),就會發(fā)現(xiàn)中國的產(chǎn)業(yè)智能化,已經(jīng)在多個維度積累了非常關(guān)鍵的領(lǐng)先身位。

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接下來,我們可以去到一些行業(yè),去看看中國的產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展究竟意味著什么。

AI能夠去哪工作,可能有千萬個答案,但AI最應(yīng)該去哪工作,應(yīng)該有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。那就是要去人類工作最艱辛、最危險的地方,而煤礦毫無疑問就是如此。

行業(yè)智能化在中國興起之后,業(yè)界最先聚焦的就是礦山場景。一方面礦山生產(chǎn)效率提升,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型有著巨大的經(jīng)濟(jì)價值,同時改善礦工工作環(huán)境、安全生產(chǎn)環(huán)境的社會意義更加顯著。記得多年前在探訪山西一座煤礦時,工程師對我們說煤礦一切數(shù)字化、智能化改造都是為了安全,而“礦工不下礦,就是最大的安全”。

近幾年,礦山智能化呈現(xiàn)出遍地開花的態(tài)勢。其中山東能源是我們近段時間頻繁探訪的項目,原因在于山能正不斷探索更多的礦山AI場景,這也就帶來了源源不斷的行業(yè)智能化案例。

比如說,中國煤炭行業(yè)受到地壓沖擊的影響排在世界前列。這就需要采掘工作進(jìn)行鉆孔以降低地壓風(fēng)險,山能采取了通過視覺大模型對鉆孔施工情況進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測的辦法,實(shí)現(xiàn)了鉆孔深度自動核驗、孔深不足及時提醒,從而降低了80%的人工核驗工作量,讓采掘這個風(fēng)險最大的工作環(huán)節(jié)有了AI安全保障。

毛煤運(yùn)送到井上后需要進(jìn)行洗選加工,以分辨煤炭質(zhì)量。山東能源濟(jì)二煤礦選煤廠在業(yè)界首次實(shí)現(xiàn)了利用大模型智能預(yù)測重介分選密度,以此提升選煤效率,提高精煤的生產(chǎn)率。

在焦化階段,山能采取了AI配煤系統(tǒng),將煉焦數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總,再通過AI平臺對煉焦配比進(jìn)行處理、計算和建模,最終實(shí)現(xiàn)了每噸原料煤降低幾塊錢的成本,累計起來的成本降低效果非常大。

在大模型開始滲透到礦山場景之前,井下監(jiān)控、遠(yuǎn)程采掘、無人駕駛運(yùn)輸?shù)让旱V智能化已經(jīng)轟轟烈烈開展了多年。從煤礦的智能化變遷中能夠發(fā)現(xiàn),這類行業(yè)生產(chǎn)流程復(fù)雜,作業(yè)場景眾多,且每個環(huán)節(jié)都事關(guān)生產(chǎn)安全與員工健康。這意味著其中任意環(huán)節(jié)成功進(jìn)行智能化變革,都有著生產(chǎn)效率與安全保障上的巨大價值。

這樣的行業(yè)特性,讓煤礦智能化呈現(xiàn)出不斷積累場景的特點(diǎn)。僅僅是山東能源,就已經(jīng)積累了超過40個AI應(yīng)用場景。這些AI場景的繁花,證明了即使在單一行業(yè)內(nèi),產(chǎn)業(yè)智能化的廣度也是非常充足的。一個個具體場景主導(dǎo)的行業(yè)+AI融合,是中國產(chǎn)業(yè)智能化不斷推進(jìn)的核心形式。

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中國哪家企業(yè)的智能化最具代表性?這個問題當(dāng)然仁者見仁,而我的答案是天津港。

天津港的C段碼頭,是全球首個完全實(shí)現(xiàn)無人化、零碳化的作業(yè)碼頭。它能夠被稱為中國產(chǎn)業(yè)智能化的代表,有這么幾重原因。

首先是從直接的感官沖擊。與大量內(nèi)化不顯的智能化項目相比,天津港C段碼頭從外觀上就展現(xiàn)出了足夠的未來感。碼頭上空無一人,極其安靜,同時無人塔吊和自動駕駛運(yùn)輸車高速運(yùn)轉(zhuǎn),集裝箱們快速移動。相信這一幕能非常直接地讓每個人明白智能化究竟是什么。

其次是它的體系足夠龐大,涉及的技術(shù)類別與系統(tǒng)協(xié)作足夠復(fù)雜。很多我們看到的智能化場景,其實(shí)都只是單一能力、單一技術(shù)的改變,遠(yuǎn)不能完成多技術(shù)、多系統(tǒng)的協(xié)同。

但在天津港的無人碼頭上,水平運(yùn)輸車隊完全實(shí)現(xiàn)了無人駕駛。其解決方案融合了5G+L4級自動駕駛技術(shù)、北斗、高精地圖等技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)0事故運(yùn)輸。同時還通過風(fēng)能、光伏等新能源的運(yùn)用,讓碼頭實(shí)現(xiàn)了0碳排放的環(huán)境友好型作業(yè)。

在岸橋運(yùn)輸方面,塔吊和龍門吊采用了F5G網(wǎng)絡(luò)+遠(yuǎn)程控制,實(shí)現(xiàn)了工人在辦公室遠(yuǎn)程操控吊車,在升級工作環(huán)境的同時,極大提升了生產(chǎn)效率。在船舶入港方面,港口還采用了天籌AI求解器,實(shí)現(xiàn)用AI來排定船只出入港順序與時間。這樣可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備利用率提高15%,船舶在港時間縮短10%。這樣的技術(shù)成熟與體系完備不是一蹴而就的,因此也讓天津港更加具有智能化案例的參考價值。

除此之外,這段無人碼頭帶來的社會經(jīng)濟(jì)價值也足夠明顯。最近大家都在討論又有幾十萬噸車?yán)遄舆\(yùn)往中國,“車?yán)遄印弊杂山K于實(shí)現(xiàn)了,但大家可能會忽略車?yán)遄舆\(yùn)輸其實(shí)非常困難。無人碼頭的存在,能夠讓車?yán)遄拥诌_(dá)口岸之后5小時內(nèi)就運(yùn)抵北京、天津等華北主要城市。智能化帶來的價值由此可以被絕大多數(shù)人體驗并認(rèn)同。

天津港C段碼頭如此高水準(zhǔn)的智能化,其實(shí)是縱向不斷疊加形成的,它開始于單一場景的驅(qū)動。最初天津港就是想要實(shí)現(xiàn)岸橋的遠(yuǎn)程操作功能,但在邁出第一步的同時,天津港也設(shè)立了最終要實(shí)現(xiàn)全碼頭無人化的最終目標(biāo)。

從簡單可實(shí)現(xiàn)的出發(fā)點(diǎn)開始,向終極價值出發(fā),并讓期間的每一步的節(jié)奏與成本可控。這就是所謂的智能化戰(zhàn)略。如果說,煤礦AI場景的疊加展現(xiàn)了中國產(chǎn)業(yè)智能化的廣度,那么天津港則恰好展現(xiàn)了其可能具備的深度。

碼頭長詩,是時間和戰(zhàn)略堆疊的智能階梯。

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智能化領(lǐng)域有這個說法,金融是AI最先落地的觸點(diǎn),制造業(yè)則是AI最后的明珠。

在行業(yè)智能化進(jìn)程開啟之后,AI與制造業(yè)的融合長時間停留在質(zhì)檢、安防等外延系統(tǒng),很難真正走向工業(yè)系統(tǒng)的核心。

制造業(yè)智能化難做當(dāng)然有很多原因,這里僅僅討論其中一個,那就是制造業(yè)本身有著極高的數(shù)字化發(fā)展水平和苛刻的生產(chǎn)效率限制。智能化想要融入其中,需要具備一系列先決條件。但我們能看到這個AI最難進(jìn)入的行業(yè),如今也有了極大突破。

比如在去年10月,長安汽車的重慶兩江數(shù)智工廠揭幕授牌。這座工廠是長安汽車投資金額最大、智能化程度最高、工藝設(shè)備最先進(jìn)的新能源汽車制造基地。不但是全球最大的5G汽車工廠,還運(yùn)用了44項行業(yè)先進(jìn)制造技術(shù),未來將進(jìn)化成為一座關(guān)鍵部位100%無人化操作的“黑燈工廠”。

這座工廠有超過800智能化設(shè)備,1400余個機(jī)器人,650余臺智能AGV,全自動化工作站200多個,關(guān)鍵工序100%自動化,每60秒就能下線一輛汽車,并且極大程度滿足C2M柔性制造的需求。

在智能化方面,兩江工廠引入了一系列AI技術(shù)。比如說,工業(yè)AI智能平臺讓工廠能夠在虛擬環(huán)境中模擬物流和計劃過程,從而在實(shí)際執(zhí)行前發(fā)現(xiàn)問題并制定策略。物流仿真可以利用AI技術(shù)優(yōu)化運(yùn)輸路線,尋找成本最低效率最高的物流線路。

而實(shí)現(xiàn)這些AI能力的前提,是工廠對工業(yè)設(shè)備進(jìn)行了完整的數(shù)據(jù)采集,并且搭建了一系列敏捷開發(fā)系統(tǒng)。簡單來說,就是要讓AI技術(shù)真正融合到工廠的數(shù)據(jù)體系、IT系統(tǒng)與OT系統(tǒng)當(dāng)中,而不是讓AI懸浮在工業(yè)體系的外延。

這也提醒我們,工廠的智能化破繭往往需要從數(shù)據(jù)采集、數(shù)字化架構(gòu)搭建、存算網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)開始。把AI作為基礎(chǔ)條件來規(guī)劃整個工業(yè)系統(tǒng)。這種將工業(yè)系統(tǒng)與數(shù)字化系統(tǒng)、智能化系統(tǒng)進(jìn)行融合的多元協(xié)同,也在成為中國產(chǎn)業(yè)智能化的一種獨(dú)特探索。

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AI融入行業(yè),不僅能改變某種行業(yè),還能給地方經(jīng)濟(jì)和區(qū)域發(fā)展帶來整體性提升。在當(dāng)前政策背景下,中國正有越來越多的地方抓住AI這個機(jī)會進(jìn)行產(chǎn)業(yè)賦能。其操作模式通常是一手抓AI,聚合新興的AI產(chǎn)業(yè);一手用AI賦能本地優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),推動原有產(chǎn)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。

而想要實(shí)現(xiàn)這種雙管齊下的目標(biāo),在給出具有說服力的政策支持外,還需要為吸引AI企業(yè)、AI人才,以及讓其他行業(yè)了解AI技術(shù)打好基礎(chǔ)。這個基礎(chǔ)又通常分為兩種:一種是硬件基礎(chǔ),以本地建設(shè)AI算力為實(shí)現(xiàn)方式;另一種是軟件基礎(chǔ),需要積極引入成熟的AI開發(fā)平臺、AI算法模型,以此吸引更多生態(tài)鏈企業(yè)和同類企業(yè)參與進(jìn)來。

這種在產(chǎn)業(yè)智能化大潮下,實(shí)現(xiàn)地區(qū)發(fā)展的案例有很多。其中北京門頭溝區(qū)很有代表性。提到門頭溝,人們可能原本更多想到的是農(nóng)業(yè)與旅游。但在2023年,門頭溝著手開始打造“京西智谷”人工智能計算中心,希望把AI變成門頭溝的新名片。

具體在執(zhí)行過程中,門頭溝選擇與華為合作AI硬件,即建設(shè)萬卡規(guī)模的人工智能計算中心。在基礎(chǔ)軟件層面,門頭溝與百度合作,引入了飛槳等AI開發(fā)平臺。在算法層面則與智譜等AI企業(yè)合作,引入先進(jìn)的AI模型。

經(jīng)過一年多的發(fā)展,門頭溝的AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)初具規(guī)模,吸引了超過220家AI企業(yè)落戶,并打造了智算中心和大模型算法平臺兩大AI基礎(chǔ)服務(wù)平臺,研發(fā)了多個領(lǐng)域的垂類大模型。AI能力的建設(shè),還幫助門頭溝實(shí)現(xiàn)了對其他產(chǎn)業(yè)的加持。比如通過AI技術(shù)的發(fā)展,門頭溝實(shí)現(xiàn)了對視聽產(chǎn)業(yè)的支持,推動了“大算力+大模型+大視頻”的發(fā)展方向。

選擇AI領(lǐng)域的頭雁企業(yè)合作,建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施,給出有誠意的AI政策。這種被驗證為有效的區(qū)域AI發(fā)展模式,正在“人工智能+”的背景下被快速復(fù)制推廣。

這種模式的內(nèi)在邏輯和發(fā)展前景,也是理解中國產(chǎn)業(yè)智能化的關(guān)鍵一環(huán)。

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都說“人生不是軌道,而是曠野”。人生事大,到底是什么不太好說。但近十年來中國踐行的AI技術(shù)與行業(yè)融合,確實(shí)證明了一件事:AI可以是曠野。

我們可以觀察到,即使ChatGPT發(fā)布之后,歐美的AI行業(yè)依舊默認(rèn)把這項技術(shù)停留在一個單向度的軌道上。這條軌道從互聯(lián)網(wǎng)到電腦、手機(jī),近乎是筆直的一條線。

但如果讓AI走出手機(jī),走向千行百業(yè),則會突然發(fā)現(xiàn)AI還有著近乎無限的可能性。

我們探訪過規(guī)模最大的行業(yè)智能化項目,可能是銀行以AI能力進(jìn)行核心系統(tǒng)改造,事關(guān)全球上百個國家的無數(shù)分行。而我們見過最小的智能化項目,是一位鐵道機(jī)務(wù)員自己用AI開發(fā)工具寫了個車輛識別應(yīng)用,從策劃到落地都只由一個人完成。

所以說,中國AI走向行業(yè)是極其難以定義,方式方法極其多樣的。并且我們需要明確一個代差的概念:今天成熟的行業(yè)智能化系統(tǒng),基本是上一代AI技術(shù)滲透的成果,而AI大模型又帶來了新的生成式AI風(fēng)潮。根據(jù)IDC的調(diào)查,企業(yè)在生成式人工智能上的投資平均可獲得每投入1美元獲得3.7美元的回報,某些企業(yè)的投資回報甚至高達(dá)10.3倍。

換言之,行業(yè)+大模型只處在初級階段。行業(yè)曠野之行,才背上背包而已。

中國的產(chǎn)業(yè)智能化之路非常孤獨(dú),但也潛力巨大

孤獨(dú)在于我們沒有參照系,沒有發(fā)達(dá)國家可以模仿。在AIGC的技術(shù)與消費(fèi)者端應(yīng)用上,我們依舊在模仿和追隨,但產(chǎn)業(yè)端卻是一片空白。前頭是無盡荒原,背后是自己的腳印。

并且產(chǎn)業(yè)智能化所面對的難題難以計數(shù)。生產(chǎn)環(huán)境不適配、算力稀缺、供需不匹配等問題困擾著中國AI的發(fā)展。每道題都沒有萬能公式,而未來可能面對的社會就業(yè)層面壓力更加難以處理。

好在這條路的成績顯而易見。煤礦的AI場景廣度,碼頭的AI戰(zhàn)略深度,工廠里多項技術(shù)協(xié)同的裂變效果。門頭溝為代表的很多地方,則讓我們看到了AI基礎(chǔ)設(shè)施、政策與AI產(chǎn)業(yè)、傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的聚合方案。

這些腳步,真實(shí)且清晰,構(gòu)成了智能化未來的司南。

中國AI所押注的未來,是智能化能夠帶來真正的生產(chǎn)力提升,同時能夠有效應(yīng)對過度城市化、人口老齡化、中產(chǎn)階級陷阱等一系列中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展必然會遇到的問題。或許只有采用前所未有的生產(chǎn)力革新方式,才有可能掙脫一個又一個國家掉入過的周期困境。

我們已經(jīng)能看到,AI與行業(yè)融合,能給生產(chǎn)力解放帶來連鎖反應(yīng)。一個行業(yè)可能從資源密集型走向技術(shù)密集型;一個衰敗的小鎮(zhèn)因數(shù)據(jù)標(biāo)注、智算中心、無人駕駛測試區(qū)而獲得重生;一個家庭把四十歲就會得上重度職業(yè)病的命運(yùn),變成了坐辦公室喝茶的舒適體面。

這些改變,就來自AI對生產(chǎn)力的解放,來自行業(yè)曠野的饋贈。

中國AI何以不同?新質(zhì)生產(chǎn)力就是答案。

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審核編輯 黃宇

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