2024年人工智能行业发展高质量建设指南发布

近日，由中国信息通信研究院人工智能研究所正式发布《人工智能赋能行业发展高质量建设指南（2024年）》。这份共50页的报告旨在为人工智能的行业应用和体系建设提供详尽的指导，旨在推动人工智能技术与各行业深度融合，实现高质量的发展。

一、行业现状分析

随着国家对人工智能技术重视程度的不断提升，相关政策的出台为人工智能发展提供了重要的支持。政策支持和资金投入正加速人工智能技术的产业化进程。人工智能正在与实体经济深度融合，为各行业带来前所未有的机遇，提升生产效率，同时催生出新的商业模式和业态。在应用过程中，许多企业面临技术落地难、人才短缺、数据隐私保护等一系列问题。

二、应用体系建设方法

指南中提到的应用体系建设方法可以分为“四个阶段”和“两大支撑”：

1. 四个阶段：

价值场景识别：通过构建高价值场景图谱，对潜在的应用场景进行价值度和可行性的评估。

业务架构设计：确定落地的场景时，需结合价值链、商业模式等要素，形成系统的业务架构。

技术方案设计：遵循开放标准化原则，技术方案应覆盖所有相关技术体系，确保方案的可执行性与适应性。

持续运营迭代：在实现智能化升级的过程中，形成自适应的运营体系，通过持续的迭代优化提升整体效率。

2. 两大支撑：

人才培养：注重在各行业培养懂技术、会应用的复合型人才。

生态体系构建：借助行业内的企业、学术机构及科研单位，形成良好的产业生态。

三、常见问题及应对策略

在应用过程中，由于场景、模型的多样性及不断演进，企业在实际应用中往往难以适应。为了有效应对这一挑战，指南提供了一系列策略：

选择适合的基础模型，并强调建立技术保障和流程保障机制，以确保技术的高效落地。

数据隐私与数据使用之间的平衡是企业需要重点关注的领域，建议建设本地数据中心，提升数据安全性。

技术的保障与演进同样关键，构建灵活的技术架构并确保技术供应链的稳定性，将有助于企业在快速变化的市场中立于不败之地。

四、行业应用案例

报告中给出了多个行业的成功应用案例，充分展示了人工智能在不同领域的巨大潜力。

1. 金融行业：工商银行采用千亿级金融大模型技术底座，实现了多业务领域的规模化应用，不仅提升了运营效率，也显著提高了决策的准确性。

2. 钢铁行业：湘潭钢铁集团通过部署钢铁大模型，成功实现生产流程的智能化，在提升生产率和产品质量的同时，降低了生产成本。

3. 医疗行业：中山眼科中心研发的眼科大模型辅助眼疾诊疗，提升了服务效率，同时提高了医疗资源的可及性。

4. 化工行业：云鼎科技与华为等公司联合创新，优化了化工生产工艺，实现了蒸汽消耗及成本的显著降低。

5. 新药研发：华为的盘古药物分子大模型加速了新药研发的流程，降低了研发成本，提升了效率。

五、产业发展与政策建议

报告，指南归纳了未来人工智能产业发展的建议，主要包括挖掘实际应用场景、汇聚并分析数据、推动技术创新与人才培养等措施，以推动产业的落地与生态的构建。

在高度重视人工智能技术与各行业融合的背景下，企业唯有积极应对挑战、把握机遇、创新发展，才能在未来的市场竞争中赢得主动权。人工智能作为一项革命性技术，需要行业一起努力，以实现高质量的可持续发展目标。

《人工智能赋能行业发展高质量建设指南（2024年）》不仅为企业提供了详细的实施框架，还为政策制定者提供了决策参考，以推动整个行业的健康、快速发展。