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立足产业观察 看长虹产业破局之道

作者:西柚财经发布时间:2024-03-23

原标题:立足产业观察 看长虹产业破局之道

两会作为中国民主政治以及经济发展的指南针,对我国当下和未来的政策走向具有重要影响。尤其在经济层面,来自社会各阶层的代表结合自身观察和经验,为各产业发展提出了不少宝贵意见。

而在新的经济周期的当下,家电企业代表们的建言献策发挥的作用将更加重大。尤其是“新质生产力”成为了今年两会关键词的情况下,家电企业的经验和建议具有重要的参考意义。

长虹作为家电企业的重要代表,近年来对科技发展前沿保持高度关注,围绕家电主业进行多点发散,一边不断加强数字化转型建设,以数字化管理体系与工业互联网平台,为产业升级赋能;一边发掘新兴领域,培育新兴科技力量,建设中国企业在新经济周期以及新贸易形势下的领先竞争力。

为此,长虹控股集团党委书记、董事长柳江就工业互联网、家庭服务机器人、AI大模型等领域的发展提出了相关建议,依据长虹的发展经验以及对产业未来的前瞻性判断,为我国“新质生产力”的发展建设添砖加瓦。

以工业互联网助推新质生产力

2020年1月,长虹“5G+工业互联网”智能电视大规模定制生产线的落成,标志着长虹正式进入工业互联网时代。经过长达4年的发展,长虹陆续在全球65个制造工厂实现智能化升级改造,同时打造了四川首个国家级跨行业跨领域工业互联网平台,赋能8个行业、近100家企业,未来将助力更多企业“智改数转”。如今,长虹已然成为了工业互联网的头部平台,直面中国工业互联网的发展瓶颈与发展难点。

为了进一步完善工业互联网的发展短板,让工业互联网在建设新质生产力的过程中,进一步发挥助推器的作用。柳江董事长总结了工业互联网的痛点堵点,并提出了完善建议。

柳江认为,工业互联网的发展痛点主要集中在数据要素价值化的难题上,其中包括数据采集水平和数据质量有待提高;企业数据价值挖掘不足,数据应用不充分,数据要素流通技术尚未成熟。数字产品、数字资产流通、确权等保障体系尚不完善等难题。

为此,柳江建议:一方面,要强化数据治理,全面提升公共数据的管理能力,推动数据共享技术升级,完善数据要素的市场机制,引导数据的高效利用和市场的健康发展;另一方面,要引导跨界牵手和产业共融,鼓励平台之间深度合作,打造互补互利、共建共享的工业互联网生态体系。

当前我国工业互联网已经迈入了规模化发展的新阶段,需要政府以及产业协同打破平台壁垒,促进数据共享和业务协同,以有效释放行业潜能。

推动家庭服务机器人产业应用落地

自改革开放以来,我国紧抓全球化机遇,从一穷二白的大市场发展到如今产业链齐全的成熟市场,包括房地产、家电、汽车等消费市场的增长向发达国家看齐,亟需依托人工智能、高端制造、AI大模型等新兴技术,建设经济增长的新引擎。

柳江认为家庭服务机器人具有担当大任的潜力。从中国社会的发展来看,我国的人口结构在晚婚晚育的影响下已经出现了显著变化,人口老龄化的问题越发突出,由此引发的老年人养老问题也越发严峻;同时中国家庭也面临家政服务紧缺、用工成本持续走高的问题,对家庭服务机器人的需求已经越来越迫切。

从经济角度来看,家庭服务机器人作为一个新兴的消费市场,在机器人技术越发成熟的情况下,具有不容小觑的增长潜力,未来有望成为了一大经济支柱。再加上,欧美日韩也在加紧布局家庭服务机器人产业,是未来的国际竞争前沿领域。

为此,柳江建议从强化我国家庭服务机器人产业链布局顶层设计、聚焦产业集群整体升级,鼓励政产学研共建家庭服务机器人协同创新平台、聚焦全产业链良性发展,支持家庭服务机器人产业链生态及市场环境建设三个方面加快推动我国家庭服务机器人产业应用落地。

中国能够作为世界工厂屹立于全球竞争之中,固有的优势就是产业链配套齐全带来的低生产成本。在过去几十年里,中国模式的优势得到一再验证。如今在全新的领域中,集中力量仍然是办大事的最佳途径,能够有效建立我国在家庭服务机器人领域的竞争优势。

推进大模型产业化应用加快落地

自ChatGPT 3.0诞生以来,AI大模型已经成为了最前沿的科技领域,为搜索、文娱、游戏、创作等领域带来了巨大变革之后,如今已经在向工业领域扩展。产业大模型作为定制化、场景化、专业化的应用模型,可以为相关产业的技术突破、产品创新、生产变革等提供高效的智能化升级解决方案。

然而,AI大模型的产业应用落地却存在不少的困难,尤其是我国在算力基础设施、数据完备性等方面与国际先进水平存在差距。对于企业来说,AI大模型还存在前期投资布局成本高,数据集不足、产品泛化能力强但缺乏行业深度、运营模式不成熟、成果转化慢、企业人才缺乏等诸多挑战,在投入产出、数据流通、创新转化方面还存在诸多问题。

AI大模型的布局与开发是一个系统性的难题,依靠单一企业难以发展,即便是当前最前沿的OpenAI也不得不承认,AI计算仍然需要投入难以估量的巨额资金。

对此,柳江认为大模型产业化需要从算力规划、数据平台搭建、大模型开发和部署、技术和业务创新、商业运营等环节整体推进。针对大模型产业化应用,柳江建议采取多种举措强化算力基础设施及产业数据平台建设,大幅改善算力、数据的公共资源服务供给能力,帮助企业低成本获取算力、数据和模型服务,实现大模型产业化应用的“裂谷跨越”。

当前,正是中国产业变革的十字路口。在自改革开放以来的数十年里,中国一直都是以追赶者的身份参与全球分工。如今,中国具有了足够的资本力量,与全球各国家一同站在了前沿科技领域的起跑线上。中国制造业,需要紧紧抓住新的科技机遇。


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