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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

  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、高相關性的場景數據這一“優(yōu)質食糧”。

  跨境電商、文旅、汽車、農業(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!钡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”,必須在數據采集、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實現單點效率的顯著提升,但距離將各個生產環(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,從數據化、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,進而實現了汽車行業(yè)的智能制造!鄙掀ㄓ梦辶膺\營大數據與信息技術部總經理黃燕清說。如今,16座“智能島”將傳統(tǒng)流水線變?yōu)榫W狀平行式生產模式,生產效率提升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,離不開影像數據、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。

新聞編輯:楊銘 
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    東博會手記:人工智能+,從“點”上開花到“鏈”上結果
    2025/9/19 16:42:12    來源:新華社CNML文字

      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、高相關性的場景數據這一“優(yōu)質食糧”。

      跨境電商、文旅、汽車、農業(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”,必須在數據采集、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實現單點效率的顯著提升,但距離將各個生產環(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,從數據化、模塊化走到智慧化,這場迭代持續(xù)了6年時間。“我們花了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,進而實現了汽車行業(yè)的智能制造。”上汽通用五菱運營大數據與信息技術部總經理黃燕清說。如今,16座“智能島”將傳統(tǒng)流水線變?yōu)榫W狀平行式生產模式,生產效率提升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,離不開影像數據、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。

    新聞編輯:楊銘 
     

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