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行业AI大模型驱动产业升级的挑战与前景

2025-07-07 21:31

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记者:最近,浙江提出要做深做实AI赋能的文章,加快“人工智能+”行动步伐,争创全国行业应用基地,加速落地一批牵引力强、影响力大的应用场景。您曾预测中国将出现“数百数千种行业AI大模型”,这些模型在驱动产业升级时面临哪些挑战?未来突破方向是什么?浙江可以在哪些方面先行探索?

张亚勤:关于人工智能发展,我认为有5个核心趋势值得关注。

首先,生成式AI向智能体AI范式跃迁。未来的智能体不再局限于内容生成,而是具备更强的目标驱动性、自主决策规划能力,以及与环境的实时交互能力。这种能力的进化正以“任务长度每7个月翻倍、任务准确度突破50%”的速度推进,将深度重塑消费电子、医疗健康、智能汽车等众多领域,最终实现从“工具”到“智能伙伴”的质变。

其次,AI领域的规模定律正在发生深刻演变。预训练阶段的边际效应逐渐平缓,技术焦点已转向推理规模定律和智能体规模定律。同时,多模态应用从语言、视觉向更多垂直领域扩展,带来“成本降、能力升”的剪刀差效应——模型推理单位成本以每年10倍速下降,而智能体综合能力与算力需求则以每年10倍速增长,推动AI从“能思考”向“能实干”的实用化阶段跨越。

第三,AI正突破数字世界边界,与物理和生物智能深度融合。大语言模型正进化为“视觉—语言—行动模型”,为具身智能奠定基础;无人驾驶领域预计2030年迎来“DeepSeek时刻”,10%以上新车将具备L4+级能力;机器人技术与AI融合下,2035年左右有望实现接近人类水平的灵巧操作。更重要的是,AI在精准医疗、新药研发及基础科学研究中的应用,将成为未来十年最具颠覆性的突破方向。

第四,AI发展的风险攀升与治理挑战不容忽视。CBRN(化学、生物、放射性及核风险)领域的潜在恶意使用风险已从中低级升至中级,模型欺骗、约束逃逸等安全威胁在新版本迭代中愈发突出,而自主智能体的普及可能引发不可预测的系统性风险。当前全球治理机制滞后于技术发展,地缘政治等因素也制约着国际协作,构建敏捷有效的治理体系面临严峻挑战。

最后,全球AI产业格局重塑,中国将在其中扮演重要角色。预计到2026年,全球通用大模型领域将整合形成8至10家头部企业,中国有望占据3至4席。中国企业将走出“极致效能优化、创新架构探索、低价格普惠”的特色路径,以垂直行业深度落地能力为核心竞争力。同时,产业将形成“80%开源+20%闭源”的生态格局,开源生态加速知识共享,与闭源模式互补推动技术繁荣。

浙江作为数字经济高地,已形成极具竞争力的互联网产业格局,为AI高质量发展奠定了坚实基础。阿里巴巴、网易等行业巨头,依托阿里云、网易伏羲实验室等创新平台,在人工智能、云计算领域掌握众多核心专利,积累海量数据与强大算力。DeepSeek、强脑科技、宇树科技等科技新锐企业快速崛起,在大模型、类脑机器人、智能硬件等前沿赛道取得突破,与龙头企业协同发力,助力浙江抢占数字经济发展先机。浙江还创新推出“AI产业飞地”政策,允许北京、上海的研发团队在杭州设立产业化基地,享受“双总部”税收优惠,这种“智力飞地+产业落地”的模式,吸引了清华、北大等高校的20余个AI团队落户。当前行业大模型发展面临“三元悖论”,模型精度、部署成本、数据安全难以兼顾,浙江的探索给出了创新性解决方案。我认为可以沿着现在的路子继续走下去,加快发挥优势、补齐短板。

在主体培育上,加强高校、科研机构与企业的协同创新。高校与科研机构专注于基础研究与前沿技术探索,为行业AI大模型的发展提供理论支撑与技术储备;企业则凭借丰富的业务场景与数据资源,将科研成果快速转化为实际生产力。通过产学研深度融合,加速行业AI大模型的研发与应用推广。

在生态建设上,要构建完善的行业AI大模型生态体系。一方面,鼓励开源开放,促进模型、算法、数据等资源的共享与交流,降低行业创新门槛;另一方面,加强行业标准制定,规范模型的开发、评估与应用流程,营造健康有序的产业发展环境。同时,加大复合型人才培养力度,高校可开设跨学科专业课程,企业通过在职培训、产学研联合培养等方式,提升人才队伍素质,为行业AI大模型的持续发展提供坚实的人才保障。

作者: 编辑:夏沁

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