做者：文雨，編纂：小市妹

在《世界經(jīng)濟千年史》一書中，安格斯·麥迪森曾對人類兩千年的經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)做出統(tǒng)計：

從公元元年到1820年，全球經(jīng)濟年均增速僅為0.1%，而在1820年至2000年，全球經(jīng)濟年均增速到達2.2%。

▲圖源：Visual Capitalist

人類在近200年獲得了遠超之前2000年的經(jīng)濟功效，最底子的驅(qū)動力就是工業(yè)革命。若是說18世紀(jì)是蒸汽時代，1*世紀(jì)是電氣時代，20世紀(jì)是信息時代，那么21世紀(jì)必定屬于人工智能。

自1**6年達特茅斯會議之后，完成AI對現(xiàn)實世界的普遍賦能就成了整個行業(yè)的共識與抱負(fù)。而今，夢想正在被實現(xiàn)。

【破萬重山】

人工智能之所以離全面發(fā)作越來越近，起首是得益于算力、算法、數(shù)據(jù)等核心三要素在過去幾年均獲得了逾越式前進。

以算力為例，按照中國信通院發(fā)布的《中國算力開展指數(shù)白皮書（2022年）》，全球算力總規(guī)模從2016年的不到1*0EFlops增長到2021年的61*EFlops，期間增長了三倍還多，此中智能算力增長最為顯著。

▲圖源：中國信通院

再好比數(shù)據(jù)，IDC陳述顯示，全球數(shù)據(jù)量從2010年的2ZB增長到2021年的將近60ZB，十年時間翻了*0倍，并估計202*年將繼續(xù)增長至1**ZB。巨量的數(shù)據(jù)給人工智能供給了充沛的養(yǎng)料。

與此同時，以CNN與DNN為主的神經(jīng)收集算法在過去幾年高速迭代，極大縮短了算法訓(xùn)練的時間與成本。

按照斯坦福DAWNBench團隊的測算，201*年訓(xùn)練一個現(xiàn)代的圖像識別系統(tǒng)需要1100美圓，但到2020年就僅需*.*美圓，曲降**%以上。

成本下降，性能提拔，那些都為AI的大面積發(fā)作供給了理論根底，但實正讓人看到現(xiàn)實可能性的是預(yù)訓(xùn)練大模子的普及。

傳統(tǒng)的小模子一般只用于特定范疇有標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，通用性較差，一旦切換到別的一個應(yīng)用場景中就會不服水土，一把鑰匙開一把鎖，大大降低了AI擴散的效率。而AI預(yù)訓(xùn)練大模子接納“預(yù)訓(xùn)練大模子+下流使命微調(diào)”連系的形式，有類似“全能鑰匙”的效果。

以科大訊飛為例，在無監(jiān)視進修的預(yù)訓(xùn)練算法框架下，科大訊飛開放了輕量化的中文語音、中英文多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模子，撐持語音識別、聲紋識別、感情識別、多模態(tài)語音識別等多個使命。該預(yù)訓(xùn)練模子不只締造了業(yè)界更優(yōu)效果，同時還使訓(xùn)練機時下降了八成。

如許一來，AI即可實現(xiàn)應(yīng)用場景廣度與深度在短時間內(nèi)的擴容，其與實體財產(chǎn)的連系向前邁出了一大步。

【助百業(yè)興】

從宏不雅角度動身，AI的賦能關(guān)于當(dāng)下的實體經(jīng)濟能夠說是雪中送炭。先看一個公式。

GDP=全員勞動消費率*勞動聽數(shù)

很顯然，在全球走向老齡化的布景下，勞動聽口堆積關(guān)于GDP的奉獻度將不竭削弱，維持經(jīng)濟的持續(xù)增長，勞動消費率必需頂上，但現(xiàn)實卻其實不樂不雅。

2000年-2010年，中國勞動消費率年均勻增速高達*.*%，而2010年-2021年，那一數(shù)據(jù)間接降到了6.*%。

美國的情況愈加堪憂。

本年一季度，美國非農(nóng)勞動消費率下降*.*%，創(chuàng)下1*4*年第三季度以來的更大降幅，二季度繼續(xù)下滑4.6%。

所謂勞動消費率，簡單說就是必然時間內(nèi)勞動產(chǎn)出與消耗的比值。因而，進步勞動消費率究其素質(zhì)其實就是陳詞濫調(diào)的降本增效。而那，恰好是AI的價值所在。

2021年，科大訊飛與安徽省經(jīng)信廳吉印通打造“羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺”，圍繞“人工智能+大數(shù)據(jù)+羚羊職業(yè)手藝司理人”三方協(xié)同機造，全面臨接企業(yè)“研產(chǎn)供銷服管”各類需求。

▲圖源：科大訊飛

其成果是，羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過幫忙企業(yè)更好的掌握機器設(shè)備運行和消費調(diào)度情況，已經(jīng)讓一些中小企業(yè)的設(shè)備運行效率提拔了20%以上，小工單的滿足率提拔了40%以上。

不但是賦能工業(yè)，AI在醫(yī)療、教育、安防、政務(wù)等社會辦事范疇也有著顯著的提效感化。

就拿和每小我生活息息相關(guān)的醫(yī)療來說，AI完全就是一個多功用助手，疾病挑選、輔助診療、影像識別等無所不克不及。

以抑郁癥篩查為例，按照《柳葉刀》的統(tǒng)計，下層全科醫(yī)生的準(zhǔn)確率只要4*.*%，而科大訊飛智能抑郁定量準(zhǔn)確率能夠到達80.*%，此外還可以按照患者情況停止分類存眷或引導(dǎo)。而那項手藝功效在北京安靖病院的實測準(zhǔn)確率已經(jīng)到達了*1.2%。

在輔助診療方面，科大訊飛的智醫(yī)助理已累計在全國完成輔助診療*.1億人次，此中對下層開出來的用藥處方提醒了超越*800萬人次，發(fā)現(xiàn)有*2%屬于無適應(yīng)癥用藥（對病不只沒有幫忙反而可能帶來損傷）。AI的介入，實打?qū)嵉慕档土擞盟庡e誤。

總之，無論是從經(jīng)濟開展角度動身，仍是從社會辦事角度動身，人工智能都是將來世界運行不成或缺、以至是最核心的引擎，其與各個行業(yè)的連系已經(jīng)時不我待。目前，中國在那一輪AI引領(lǐng)的數(shù)字化革命海潮中的表示，可謂喜憂各半。

“喜”的是，中國在規(guī)模上已位居前列。

2021年，全球4*個次要經(jīng)濟體的數(shù)字經(jīng)濟增加值規(guī)模到達*8.1萬億美圓。此中中國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模到達*.1萬億美圓，排名僅次于美國。

“憂”的是，還有相當(dāng)一部門，出格是中小企業(yè)，未能將數(shù)字化轉(zhuǎn)型落到實處。

按照《中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型闡發(fā)陳述（2021）》，2021年，國內(nèi)僅有約12%的中小企業(yè)處于數(shù)字化應(yīng)用理論階段，**%尚處于摸索階段。

必需明白的一點是，人工智能的普遍普及與滲入，需要調(diào)動整個社會的力量，既需要AI專業(yè)企業(yè)自上而下的鞭策，又需要各個范疇玩家的普遍參與。

【聚全國力】

AI走向生態(tài)共創(chuàng)，有其內(nèi)生一定性。

▲圖源：科大訊飛

起首是手藝開展和演進的客不雅需要。

在本年的科大訊飛全球1024開發(fā)者節(jié)上，出名應(yīng)用數(shù)學(xué)家鄂維南院士就旗號明顯的指出：現(xiàn)在AI的數(shù)據(jù)孤島問題已經(jīng)根本被處理，轉(zhuǎn)而呈現(xiàn)的是模子孤島，打通那一面壘，需要各個范疇相關(guān)方的配合參與。

其次，貿(mào)易化要求也必定了那不是一個單打獨斗的局。

履歷之前多年的手藝攻關(guān)和積累，AI已進入貿(mào)易化大考的關(guān)鍵期，能否將手藝功效快速轉(zhuǎn)化為貿(mào)易功效決定著AI企業(yè)的命運。

中國信通院在之前的一份陳述中就曾給出預(yù)測，到202*年，成立人工智能工程化理論的企業(yè)，其智能化產(chǎn)出的價值，將至少比未成立該理論的企業(yè)超出跨越*倍。

問題在于，單純的AI手藝公司缺乏對營業(yè)場景的理解和高量量營業(yè)數(shù)據(jù)所有權(quán)，并且也無法片面成立尺度化、標(biāo)準(zhǔn)化的東西產(chǎn)物系統(tǒng)、組織辦理系統(tǒng)和平安系統(tǒng)。因而，要推進工程化理論，必需與數(shù)字化水平高、數(shù)據(jù)資本豐碩的合做伙伴成立普遍交互。

在AI范疇摸爬滾打了幾十年，科大訊飛早就看清了那一點。所以早在2010年，公司就發(fā)布了國內(nèi)首小我工智能開放平臺，旨在為創(chuàng)業(yè)開發(fā)者和海量用戶供給人工智能開發(fā)與辦事才能。

去年“開放平臺2.0戰(zhàn)略”發(fā)布后，整個平臺從本來“訊飛+開發(fā)者”的二維構(gòu)造晉級為“訊飛+行業(yè)龍頭+開發(fā)者”的三維構(gòu)造。引入行業(yè)參與者后，平臺活潑度被徹底激活。

目前，訊飛開放平臺已經(jīng)對外開放*1*項AI才能及計劃，訊飛開發(fā)者團隊數(shù)量已經(jīng)到達了**0萬，過去一年內(nèi)增長了*2%，AI挪用量增長了*6%。行業(yè)處理計劃也已經(jīng)落地14個，有超越1600家第三方合做伙伴參加共創(chuàng)。

訊飛AI開發(fā)者大賽的參賽團隊數(shù)量更是間接從去年的2.2萬收增加到本年的*.2萬收，大增44%。

詳細(xì)理論方面，科大訊飛已與多個范疇的頭部企業(yè)成立普遍的聯(lián)絡(luò)合做。

以實體機器報酬例，吉印通宇樹科技推出了撐持戶外巡檢、化工巡檢等多元場景巡檢的四足機器人；吉印通珞石機器人推出了柔性機械臂實現(xiàn)與人更平安的共同，可用于工業(yè)巡檢、貿(mào)易辦事等場景。

必然水平上，AI與實體的連系具有顯著的“飛輪效應(yīng)”，AI賦能實體，實體反補AI數(shù)據(jù)與算法，一旦構(gòu)成良性互動，便能以加速度的形式迭代。

而像科大訊飛如許的AI巨擘，有望以點帶面，引領(lǐng)中國人工智能財產(chǎn)建造化突圍，在新一輪工業(yè)革射中占得先機。

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