國資委重磅部署，AI產業迎來史上最大發展機遇

國資委重磅部署，AI產業迎來史上最大發展機遇

供稿 / 2024-03-05 11:363797

近日，國務院國資委召開的“AI賦能產業煥新”中央企業人工智能專題推進會強調，中央企業要把發展人工智能放在全局工作中統籌謀劃，深入推進產業煥新，加快布局和發展人工智能產業。會議還提出，中央企業應夯實發展基礎底座，把主要資源集中投入到最需要、最有優勢的領域，加快建設一批智能算力中心，以更好地發揮跨央企協同創新平臺的作用。

央企落地人工智能應用，要實用、管用、解決問題

近年來，中央企業不斷在業務場景中推廣人工智能應用，探索人工智能深度應用到豐富多樣的生產場景，推動不同產業領域提質增效。

清華大學中國現代國有企業研究院研究主任周麗莎認為，通過在人工智能領域的投資和發展，中央企業可以推動整個產業結構的升級和優化。

百度集團執行副總裁沈抖認為，在實際應用過程中，人工智能能做到實用、管用、解決問題、降本增效，就能帶來大的收益。

例如，山東省港集團在日照港件雜貨碼頭建設了智能調度系統和數字化堆場系統，依托百度文心大模型將多維生產要素和生產流程進行數學建模，實現港口的智能優化調度，達到從工廠到堆場再到船舶的全過程精準監控和高效作業，實現碼頭整體運轉效率提升10%，設備利用率提升20%，堆場周轉率提升20%，堆場利用率提升15%，并實現了大模型在港航領域的成功應用。

國家能源集團近期正式發布上線的“智能無人評審系統”已實現非招標采購全類別（物資、工程和服務）、全評審方式（詢價通知單、最低價、綜合評估法）全覆蓋，智能評審準確率達97%。該系統運用人工智能技術進行采購場景創新，實現了采購評審“靠人-少人-無人”的突破。

國央企帶頭，加快建設一批智能算力中心

目前,國家對算力基礎設施的布局和人工智能產業的發展給予了高度重視。本次會議強調，要夯實發展基礎底座，把主要資源集中投入到最需要、最有優勢的領域，加快建設一批智能算力中心，進一步深化開放合作，更好發揮跨央企協同創新平臺作用。開展AI+專項行動，強化需求牽引，加快重點行業賦能，構建一批產業多模態優質數據集，打造從基礎設施、算法工具、智能平臺到解決方案的大模型賦能產業生態。

賽迪顧問股份有限公司副總裁宋宇認為，國家大力推動算力基礎設施高質量發展，這對中央企業而言，是責任，更是機遇。國資央企作為行業引領者，具備深厚的行業積累、資源沉淀以及自主安全的技術優勢，在為產業發展打造‘數字底座’‘算力底座’的過程中將發揮重要作用。

隨著下游算力需求集中的爆發和“東數西算”的推進，目前各級政府、行業頭部企業、運營商、互聯網企業紛紛開啟智算中心建設計劃。

2023年，長安汽車智算中心的計算能力達到142億億次/秒，已經支持長安汽車大模型訓練、智能網聯與自動駕駛研發相關業務，模型訓練速度最高提升125倍?；诎俣戎悄茉频陌亵础I異構計算平臺，該智算中心還對智能算力資源實現統一調度和管理，GPU資源利用率提升了40%以上，大大加速了項目研發進度。截至目前，已累計完成了超3萬次智能AI算法模型的訓練。

2023年5月，沈陽市皇姑區人民政府聯合百度智能云建設以“智能計算中心”為核心的新基建項目，該智算中心是國內首個集智能算力與大模型技術平臺一體化的新型人工智能算力基礎設施，不僅包含物理數據中心建設能力、智算基礎設施-AI大底座能力，還包括以大模型為代表的AI軟硬件生態能力的綜合性解決方案，可支持智算時代下企業不同業務場景的計算任務和大模型的產業應用需求。

據了解，沈陽智能計算中心是百度繼陽泉智算中心、濟南智算中心、福州智算中心、鹽城智算中心、天津智算中心后的又一關鍵布局，它融合了百度智算中心的四大核心優勢——強大算力（現有千卡并行環境下實現加速比90%，完美支持大規模訓練場景）、綠色低碳（數據中PUE低至1.08，兼具低能耗高性能）、自主可控（自有芯片、異構計算平臺實現對AI硬件和軟件的全棧掌控）以及多場景應用（普惠算力、算法模型和數據服務，支持地方城市多產業多樣化發展需求）。

用最好的大模型微調企業模型，用最好的工具鏈建設應用

自2023年以來，國資委多次強調加快推動發展人工智能，打造一批有競爭力的平臺和企業。

關于央企如何在科技角逐中勝出，沈抖獻上三點建議，第一，不要從頭建設基礎大模型，避免重復投入，應該用最好的基礎大模型，結合各自行業特點、企業特點，微調出自己的特定行業模型。第二，要用最好的工具鏈去建自己的企業應用，本質在于企業高層的決策判斷。第三，部署混合云，即把算力充分利用起來，同時又保護了國央企的數據隱私。

湖南汽車工程職業學院產教融合研究院執行副院長、中國企業聯合會特約高級研究員劉興國認為，中央企業投資發展人工智能，應當做好統籌謀劃，切忌一哄而上、各自為陣、各行其是。具有技術優勢的企業，可以聚焦于人工智能核心關鍵技術的研發；具有制造能力與經驗的企業，可以聚焦于人工智能重大關鍵產品的研發與生產；具有應用場景優勢的企業，則應將重點放在人工智能技術與產品的融合應用上，同時也可以兼顧與擁有技術或制造優勢的企業開展聯合研發。

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