中國國際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會（簡稱“數(shù)博會”）作為全球首個以大數(shù)據(jù)為主題的博覽會，不僅匯聚全球大數(shù)據(jù)與人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)成果，更以推動數(shù)據(jù)要素與智能技術(shù)融合創(chuàng)新為核心，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)向更高質(zhì)量、更寬領(lǐng)域邁進。2025數(shù)博會即將啟幕，在此之際，特別邀請到國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任、未來產(chǎn)業(yè)和平臺經(jīng)濟研究中心主任單志廣，圍繞大模型技術(shù)演進、產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展以及數(shù)博會在推動技術(shù)規(guī)模化商用中的作用等前沿話題展開深度對話，為行業(yè)發(fā)展提供洞見與思路。

問：當前大模型訓練成本降低、多模態(tài)融合技術(shù)優(yōu)化，您是如何看待這一技術(shù)演進對產(chǎn)業(yè)升級的具體影響的？

單志廣：當前，新一代人工智能正在全球范圍蓬勃興起，以ChatGPT、DeepSeek等為代表的預(yù)訓練大模型持續(xù)取得突破，正深刻推動產(chǎn)業(yè)升級進入全場景滲透的新階段。

大模型訓練成本持續(xù)降低打破了技術(shù)應(yīng)用的門檻限制，讓更多中小企業(yè)能夠負擔起智能化改造的成本；多模態(tài)融合技術(shù)的優(yōu)化則讓人工智能從單一感知向綜合認知跨越，能更精準地適配復(fù)雜產(chǎn)業(yè)場景。

這種技術(shù)演進直接驅(qū)動人工智能從實驗室快速走向生產(chǎn)生活各領(lǐng)域：在工業(yè)領(lǐng)域，多模態(tài)技術(shù)助力質(zhì)檢效率提升；金融行業(yè)通過融合文本、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)，風控模型的準確率也不斷提高；智能汽車領(lǐng)域，百度“蘿卜快跑”已在多個城市落地，正是多模態(tài)感知與決策技術(shù)成熟的體現(xiàn)；醫(yī)療領(lǐng)域更顯著，輔助診斷系統(tǒng)使癌癥早期檢出率提升25%，基層醫(yī)院通過智能體實現(xiàn)“隔空會診”，讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源普惠化。可以說，技術(shù)突破正在重塑產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)方式、商業(yè)模式和服務(wù)形態(tài)，推動各行業(yè)從“數(shù)字化”向“智能化”躍升。

問：當前具身智能機器人已在汽車焊接、電子組裝等工業(yè)場景應(yīng)用，但其多模態(tài)感知的實時協(xié)同仍依賴邊緣算力支撐。您認為在“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) + 具身智能”融合中，需突破哪些技術(shù)瓶頸？

單志廣：“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+具身智能”的融合，我認為目前仍面臨以下技術(shù)瓶頸：

一是邊緣算力的協(xié)同調(diào)度瓶頸。工業(yè)場景對時延要求極高，單一邊緣節(jié)點難以支撐多機器人、多工序的并行計算，需要構(gòu)建“云-網(wǎng)-邊-端”一體化的算力任務(wù)調(diào)度體系，實現(xiàn)動態(tài)負載均衡。

二是多模態(tài)數(shù)據(jù)的工業(yè)級融合瓶頸。機器人需處理視覺、力覺、聲紋等多類數(shù)據(jù)，但工業(yè)環(huán)境的粉塵、振動等干擾會導致數(shù)據(jù)噪聲大，現(xiàn)有算法在復(fù)雜工況下的融合精度不足，需突破魯棒性更強的實時融合模型。

三是工業(yè)知識的機器可理解瓶頸。工藝參數(shù)、操作規(guī)范等隱性知識難以轉(zhuǎn)化為機器能執(zhí)行的指令，需要構(gòu)建面向特定行業(yè)的知識圖譜，打通“數(shù)據(jù)-知識-決策”的轉(zhuǎn)化通道。

四是安全與可靠性瓶頸。工業(yè)生產(chǎn)對設(shè)備容錯率要求近乎零，而智能系統(tǒng)的黑箱特性可能帶來不可預(yù)知的風險，需建立可解釋、可追溯的安全管控機制。

問：《數(shù)字中國建設(shè)2025年行動方案》中提出“數(shù)據(jù)要素市場建設(shè)穩(wěn)步推進”，您覺得當前數(shù)據(jù)交易所功能優(yōu)化（如數(shù)據(jù)交易品類擴展）與數(shù)據(jù)商生態(tài)培育之間如何形成良性互動？

單志廣：數(shù)據(jù)交易所與數(shù)據(jù)商生態(tài)是數(shù)據(jù)要素市場的“一體兩翼”。一方面，交易所功能優(yōu)化為數(shù)據(jù)商生態(tài)提供“土壤”。通過擴展交易品類，如工業(yè)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)等，能為數(shù)據(jù)商創(chuàng)造更多細分市場機會。同時，完善交易規(guī)則，如數(shù)據(jù)確權(quán)、定價、安全合規(guī)，可降低數(shù)據(jù)商的交易成本和風險，吸引更多企業(yè)參與數(shù)據(jù)商業(yè)化開發(fā)。例如，當交易所能提供標準化的數(shù)據(jù)接口和合規(guī)認證服務(wù)時，中小數(shù)據(jù)商就能更高效地將碎片化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為交易產(chǎn)品。

另一方面，數(shù)據(jù)商生態(tài)壯大能夠反哺交易所功能升級。數(shù)據(jù)商作為數(shù)據(jù)供給方和增值服務(wù)方，其技術(shù)創(chuàng)新能豐富交易所的服務(wù)能力；其市場探索能反饋需求，推動交易所針對性擴展品類、優(yōu)化規(guī)則。比如，垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)商對特定行業(yè)數(shù)據(jù)的深度加工，能促使交易所建立更細分的交易品類標準，形成“需求牽引供給、供給創(chuàng)造需求”的動態(tài)平衡。

問：您認為在人工智能手機、智能機器人等新一代智能終端培育，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化升級方面，政策支持與市場機制應(yīng)如何協(xié)同發(fā)力？

單志廣：新一代智能終端培育和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)升級需要“政策搭臺、市場唱戲”的協(xié)同模式。

在政策支持層面，應(yīng)聚焦“補短板”和“建生態(tài)”：一方面，加大對核心技術(shù)的攻關(guān)支持，比如在高端芯片、操作系統(tǒng)等“卡脖子”領(lǐng)域設(shè)立專項基金，推動產(chǎn)學研用協(xié)同創(chuàng)新；另一方面，完善標準體系和監(jiān)管框架，為新技術(shù)應(yīng)用劃定安全邊界，比如針對智能終端的數(shù)據(jù)安全、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全制定明確規(guī)范，降低市場試錯成本。

在市場機制層面，要充分發(fā)揮企業(yè)的主體作用：利用我國超大規(guī)模市場優(yōu)勢，通過“場景招標”“首購首用”等方式，讓企業(yè)在真實應(yīng)用中迭代技術(shù)——例如智能機器人可先在汽車、3C等成熟工業(yè)場景驗證，再向更多領(lǐng)域拓展；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則可依托龍頭企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈影響力，帶動中小企業(yè)“上云用數(shù)”，形成規(guī)模效應(yīng)。

二者的協(xié)同點在于“政策引導資源投向，市場檢驗技術(shù)價值”，政策通過稅收優(yōu)惠、采購支持等撬動社會資本，市場通過競爭篩選出優(yōu)質(zhì)技術(shù)和商業(yè)模式，最終實現(xiàn)“技術(shù)自立自強”與“產(chǎn)業(yè)落地見效”的雙贏。

問：2025數(shù)博會以“數(shù)聚產(chǎn)業(yè)動能 智啟發(fā)展新篇”為主題，旨在全面展現(xiàn)數(shù)據(jù)要素與人工智能技術(shù)融合創(chuàng)新的最新成果，推動數(shù)據(jù)資源的高效匯聚和開發(fā)利用，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入強勁動力。您認為，數(shù)博會在推動數(shù)據(jù)要素與AI技術(shù)從實驗室邁向規(guī)模化商用的過程中，能發(fā)揮怎樣的作用？

單志廣：數(shù)博會作為聚焦數(shù)智融合的重要平臺，在推動技術(shù)從實驗室走向規(guī)模化商用中扮演了關(guān)鍵角色。其一，搭建“對接橋梁”，通過國際化布局鏈接全球技術(shù)研發(fā)者、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用者與投資者，加速“技術(shù)成果-商業(yè)價值”轉(zhuǎn)化，讓實驗室技術(shù)快速找到落地場景。其二，促進“共識形成”，憑借專業(yè)化特色聚焦融合痛點，推動行業(yè)標準（如數(shù)據(jù)標注規(guī)范、智能接口標準）確立，降低技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用的適配成本。其三，放大“示范效應(yīng)”，依托產(chǎn)業(yè)化特色展示成功案例，增強企業(yè)應(yīng)用信心，帶動技術(shù)從“點上突破”向“面上普及”，助力數(shù)據(jù)要素與AI技術(shù)實現(xiàn)規(guī)模化商用。

編輯：毛玉丹

統(tǒng)籌：汪東偉

編審：干江沄