大咖请回答 | 工联院顾维玺：推动通用人工智能与制造业深度融合，加快工业互联网持续走深向实
编者按
2023年即将落下帷幕，回眸2023年，ICT产业稳步发展，运营商与产业链上下游企业携手并进，5G行业应用遍地开花、算力网络走向纵深、大模型百花齐放、技术创新加速ICT发展、创新企业引领产业未来。
自12月4日起，通信世界全媒体将以“蝶变·日新”为主题，全面推出2023年度盘点系列报道，从“大咖请回答”“年终产业回眸”“跨越2023”三大板块梳理2023年产业发展脉络，盘点产业发展最新成果，以专业行业媒体视角带领大家回顾ICT产业的2023。今日的“大咖请回答”板块，我们特邀中国工业互联网研究院智能化研究所副所长、教授级高工顾维玺畅谈2023年工业互联网行业发展。
顾维玺
中国工业互联网研究院
智能化研究所副所长
教授级高工
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。作为制造业高质量发展的新引擎，工业互联网在加速制造业数字化、网络化、智能化升级，提高制造业综合竞争力方面发挥着愈加重要的作用，已成为企业实现网络化、数字化、智能化转型的基础，是实现我国传统制造业转型升级、释放数字经济增长潜能的关键支撑。
岁月不居，时光如流。转眼已至2023年的年末，今年是工业互联网快速发展的一年，回首这一年，工业互联网领域有哪些重磅事件？2024年，工业互联网发展还会有哪些趋势？带着这些问题，通信世界全媒体记者采访了中国工业互联网研究院智能化研究所副所长、教授级高工顾维玺。
工业互联网是实现新型工业化的主要路径
今年9月，国家就推进新型工业化作出重要指示，强调“新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业化是关键任务”“把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合”。这为我们发展工业互联网、推动5G与工业互联网融合提供了根本遵循，指明了前进方向。
那么，工业互联网和新型工业化之间是什么关系呢？对此，顾维玺认为：“高端化、智能化、绿色化是新型工业化的鲜明特征、制造业转型升级的重要方向。工业互联网高度集成物联网、云计算、5G、人工智能等新一代信息技术，推进制造业系统性创新、规模化发展和集约化建设，全方面提高制造业高端化、智能化、绿色化水平，是实现新型工业化的主要路径与抓手。”
近年来，我国工业互联网从探索起步到快速发展，走出了一条具有中国特色的创新发展之路，有力推动了制造业迈向高端化、智能化、绿色化。截至11月底，我国已建成5G行业虚拟专网超过2万个。标识解析体系上线二级节点325个，服务企业超31万家。培育50家“双跨”平台，重点平台工业设备连接数近9000万台（套）。网络、标识、平台、数据、安全体系基本建成，核心产业规模突破1.2万亿元。
新的蓝图鼓舞人心，新的使命催人进取，新的征程任重道远。新一轮信息革命和产业革新正在推动经济发展，在加快推进新型工业化的时代背景下，工业互联网作为信息技术和制造业相互交互的产物，将会释放出更多的动能。
回顾2023：百模大战愈演愈烈，准确性与稳定性仍待发展
谈及2023年印象行业中最令人深刻的事件，顾维玺表示：“我认为，2023年最重要的趋势是通用人工智能技术的革命以及带动的新一代人工智能产业生态的发展，百模大战愈演愈烈，为数字产业构筑新的竞争优势、开辟了新的蓝海。”
自2022年ChatGPT出现以来，大模型在全球范围内市场规模迅速增长，迎来爆发期。根据相关研究机构测算，预计到2023年底，全球大模型市场规模将达到137亿美元，2032年大模型市场规模将达到1181亿美元。顾维玺说：“值得关注的是，通用人工智能发展所要求的大数据、大算力和强算法，不仅带动基础软硬件产业发展，拓宽算力基础设施和智能产业的市场容量；还加大了AI应用向B端尤其是工业领域应用落地与延伸可能性，成为大模型抢占角力的技术应用高地。”
与此同时，大模型的竞争愈演愈烈，大模型在行业中的准确性与稳定性成为业界关注的焦点。中国工业互联网研究院、香港科技大学与中国经济信息社联合评测结果显示，总体来说我国人工智能大模型的工业应用处于国际领先地位，在研发设计、生产制造与售后营销等方面均有应用。其中，大模型在电子设备、装备制造与钢铁行业的工业知识问答测评性能突出，百度语言大模型“文心一言”、科大讯飞语言大模型“星火认知”、智谱AI大模型ChatGLM、阿里语言大模型“通义千问”、360语言大模型在准确性或稳定性方面处于工业知识问答应用第一梯队，“大模型底座与工业知识外挂”成为当前工业应用与落地的主要方式。
然而，我国在发展大模型尤其是工业应用方面也仍存在一些挑战。在顾维玺看来，现阶段受限于工业场景碎片化、大模型自身不确定性等问题，我国大模型与工业的融合应用还处于初级探索阶段，发展路径尚需进一步探索。
一是基础大模型仍占据消费市场的主体地位，还未能下沉到工业垂直领域形成专业化的工业大模型；二是当前大模型涉及到工业生产中的应用尚未形成标准化、体系化的研发范式；三是从底层构建针对工业场景的预训练大模型具有较高门槛，当前仅有少数企业开展工业大模型的研发；四是大模型的“不确定性”成为工业应用的壁垒，在工业领域的准确性与稳定性需要持续性评估，确保稳定安全的推进大模型工业应用。
在工业和信息化部科技司的指导下，中国工业互联网研究院牵头组建了通用人工智能与工业融合创新中心，高效对接产、学、研、用、金各方资源，持续深度聚焦大模型底座、架构、标准和应用等方面，促进交流合作。中心面向人工智能大模型在工业领域的应用，前期已开展大模型工业知识问答准确性和稳定性的评测，并联合港科大、中国经济信息社共同发布“中国AI大模型工业应用指数”，构建标准化大模型工业知识问答测试集，系统性对比国内外大模型在工业领域的发展水平，加速推动通用人工智能技术与工业的融合创新。
展望2024：应高度关注人工智能这一关键变量
通用人工智能与制造业深度融合，将进一步加速工业体系向高端化、智能化、绿色化迈进。对于2024年工业互联网的发展，顾维玺建议应高度关注人工智能这一关键变量，在产品研发、工艺设计、生产作业、产品运营等制造环节，持续提升人工智能的渗透水平。
一是面向工业场景推进大模型技术攻关。梳理面向工业场景应用的大模型共性技术问题，聚焦准确性、可靠性、实时性等方面，鼓励专业领域的高校、企业、研究机构合作开展攻关，通过大模型工业数据集扩充、典型工业场景规则集构建、模型训练算法优化等方式，加强国内大模型的技术研发，推进大模型工业应用能力的提升。
二是构建规模化的大模型工业数据资源池。组织大模型供给侧和需求侧企业及研究机构，研制工业大模型训练数据规范和测试标准。依托国家工业互联网大数据中心等公共服务平台，建立大模型工业语料库，在研发设计、生产制造、运营维护等环节开展数据采集，为工业大模型的训练、测试提供数据保障。
三是完善大模型工业领域性能的评测机制。以国家权威机构为依托，协同各行业需求方，建立标准化的大模型工业应用测试集，保障评测效率和结果的可信度。同时应建立长效的大模型工业领域性能评测机制，周期性围绕大模型准确性、稳定性等关键性能进行评估工作，为大模型在工业应用提供保障。
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作者：盖贝贝
责编/版式：盖贝贝
审核：舒文琼
监制：刘启诚
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