川觀智庫研究員 徐也晴
斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究所（Stanford HAI）日前發(fā)布的《2025年人工智能指數(shù)報告》顯示，越來越多的研究證實，人工智能可以提高生產(chǎn)力，并且在大多數(shù)情況下，有助于縮小勞動力的技能差距。根據(jù)麥肯錫的一份調(diào)研，2024年受訪企業(yè)中應(yīng)用至少一項生成式人工智能技術(shù)的比例，已經(jīng)急速攀升至71%，而這一數(shù)值在2023年還不到35%。
賽迪研究院未來產(chǎn)業(yè)研究中心所長蒲松濤向川觀智庫表示，新一輪的人工智能的創(chuàng)新發(fā)展大勢已來。他認為，現(xiàn)在正是人工智能產(chǎn)業(yè)化大爆發(fā)的一個很重要的時期。
算力是人工智能的核心要素之一。但蒲松濤強調(diào)，新一輪的人工智能核心不僅在于算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。也就是說，雖然算力需求很重要，但并不意味著算力強，區(qū)域的人工智能就可以發(fā)展得好。
對于未來人工智能的發(fā)展，蒲松濤給出了兩條發(fā)展路徑供以參考。
一條路徑是面向行業(yè)服務(wù)的。以平臺服務(wù)這種業(yè)務(wù)的形態(tài)為主，核心是要挖掘應(yīng)用場景，然后通過行業(yè)大應(yīng)用的時代去培育起行業(yè)的平臺服務(wù)商巨頭。這條路徑的核心在于挖掘出有效的應(yīng)用場景，同時要將行業(yè)的知識、行業(yè)的落后和人工智能的技術(shù)創(chuàng)新得結(jié)合起來，并針對這種應(yīng)用場景提出相應(yīng)的解決方案，這有一定的難度。在這個領(lǐng)域，只要市場有需求，各地都是有發(fā)展機遇的。
另外一條路徑是“軟硬協(xié)同”。簡單來說，就是既需要軟件和系統(tǒng)，同時也需要相匹配的硬件設(shè)備，以及相應(yīng)的設(shè)計、制造、生產(chǎn)能力，最終形成一體化的產(chǎn)品來提供給用戶。蒲松濤舉例，現(xiàn)在比較流行的AI手機、AI眼鏡、AI汽車，包括人工智能機器人等，它們實現(xiàn)快速發(fā)展的核心就是用軟硬協(xié)同。
【未經(jīng)授權(quán)，嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載！聯(lián)系電話028-86968276】
新一輪的人工智能核心不僅在于算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，還要考慮很多其他的因素。
AI普及太快了！企業(yè)應(yīng)用數(shù)一年翻倍，但光堆算力沒用，關(guān)鍵得落地到實際場景。軟硬結(jié)合才是未來趨勢，比如AI手機、汽車，單搞算法行不通了。
AI普及太快了！企業(yè)應(yīng)用數(shù)一年翻倍，但光堆算力沒用，關(guān)鍵得落地到實際場景。軟硬結(jié)合才是未來趨勢，比如AI手機、汽車，單搞算法行不通了。
AI確實能提升效率，但各地發(fā)展不能只拼算力。行業(yè)應(yīng)用才是突破口，找準(zhǔn)需求+技術(shù)結(jié)合，中小企業(yè)也有機會崛起！
AI爆發(fā)期來了！但別只盯著大模型，硬件配套同樣重要。機器人、AI眼鏡能火，就是因為軟硬一體，光有軟件不夠看。