打通AI落地实体经济“最后一公里”
近日，第二届全国人工智能应用场景创新挑战赛总决赛在深圳收官。中国工程院院士、清华大学信息科学技术学院院长戴琼海在致辞时说，加快人工智能技术研发和场景应用创新，实现与千行百业融合发展，已成为培育新质生产力的核心抓手。
戴琼海说，我国工业体系完整、应用场景丰富，为未来产业发展提供了丰厚土壤。但多元化应用场景的落地速度滞缓，通用人工智能商业模式创新的能力不足，“人工智能+多场景”扩展与延伸面临挑战，场景应用需求与大企业合作存在壁垒，工业场景和产业生态融合等问题凸显。
如何破解人工智能应用和产业化痛点？从大赛或能窥得一二。
“AI+无人机”赋能林业监测
“我们带着这个‘十年磨一剑’的项目来参赛，也借机把它发布出去。”中国林业科学研究院研究员符利勇带来的“森林资源智能化精准计测技术与产业化”项目获得了特等奖。
国家林草局数据显示，截至2023年底，我国森林覆盖率已超过25%，森林蓄积量超过200亿立方米。传统森林资源监测技术耗时费力、时效性低且智能化程度不足，有关人员在部分林区调查时还存在生命危险。而且，现有的森林计测统计学基础理论及相关模型也未能完全满足快速变化的森林经营管理需求。针对这一痛点，符利勇团队利用无人机多元遥感技术，实现了精准监测。
“我们突破了森林智能化计测的几项关键技术，包括智能化特征值提取和三维树冠体积精准测算。这些技术使林业遥感数据的并行处理成为可能，大大提升了监测的效率和准确性。智能化方法不仅提高了监测的实时性，还能有效反演林业生物量和碳储量，这是应对气候变化的重要举措。”符利勇介绍，采用新技术后，造林核查的单位成本从13元降到了2元。
针对森林智能计测平台研发，团队还开发了面向全国各级林草主管部门的综合应用服务软件平台LiDARForestat。目前，成果已成功推广应用于全国20多个省市，为30余家企业新增产值超20亿元。
无人机在林业监测中的应用，展示了人工智能与无人机技术的深度融合。这为实施国家森林保护政策、落实碳中和目标提供了坚实技术基础。对此，大赛评委们认为，这将会提高我国在全球林业生态监测领域的竞争力。
具身智能落地工业场景
“让人工智能和工业机械臂真正深度融合，就是我们的创新。”常州微亿智造科技有限公司（以下简称“微亿智造”）创新系统部负责人马元巍说。马元巍团队的“具身智能工业机器人的技术与应用”项目也获得了本届大赛特等奖。
2024年，微亿智造将具身智能理论及大模型相关技术应用落地到工业场景，推出“端云一体”具身智能工业机器人。离散制造业在转型中存在诸多短板，如低成本快速单点升级难，传统工业机器人调试成本高、周期长。马元巍团队让工业机器人像工人一样，“看一遍、学一遍、做一遍”。
“具身智能工业机器人无需复杂的协同环境，也可自主完成生产任务，并有效降低人工、产品导入、实施等成本，快速提升生产效益，让广大中小企业能用得上、用得起。”马元巍介绍。
在他看来，人工智能要真正落地、赋能千行百业，核心就是要在应用场景中不断创新。他说，以工业机器人这个行业为例，需要算法工程师理解机器人工作流程，掌握它制造的每一个细节，然后反复调优。整个创新过程没有多么“高大上”，而是遇到问题、解决问题。
谈起参赛原因，马元巍说：“一方面，我们想看看自身的创新在行业中处于什么水平，听取专家的意见和建议，与同行交流、探讨；另一方面，也从各行各业的人工智能应用创新中寻找启发。”
据大赛组委会介绍，本届大赛聚焦具身智能、高端智能装备、绿色能源、智慧生态等行业领域，为参赛项目搭建了场景应用需求合作和投融资交流平台。
行业模型研发降低门槛
“大模型的快速演进加速了人工智能的应用场景落地。”中国联通数据科学与人工智能研究院首席科学家、联通数据智能有限公司副总经理廉士国说，当前举办竞赛类活动特别有必要，它能引起更多人重视，有利于探讨怎样把人工智能技术更广泛落地到实体经济场景中去。
廉士国认为，应构建普惠化人工智能体系。人工智能不应只是大企业的专利，而应让更多中小型企业参与并受益。
针对当前大模型开发应用门槛高、定制周期长且复制推广碎片化等痛点，廉士国带领团队攻关人工智能原创技术，研发了联通元景“1+1+M”大模型体系，包含一套基础模型、一个大模型MaaS（模型即服务）平台及M种行业大模型。其中，基础模型可以高性价比支撑千行百业多样化场景应用需求。大模型MaaS平台提供“选模型—改模型—用模型”的范式工具链，可实现模型从通用能力到专业能力再到职业技能的转变。M代表多种行业，能够服务于政务、城市治理、文创、教育、公共安全、经济运行、城市治理等多个领域。
廉士国说，运用联通元景“1+1+M”大模型体系，行业模型研发就不用从零做起，定制周期将大大缩短，成本也会降下来，“我们要让更多企业会用、用得起、用得好人工智能，推动人工智能落地到更多实际业务场景中”。他呼吁产学研用各界协同，让更多合作伙伴参与进来，共同沉淀行业人工智能范式，让这些工具赋能全国更多应用场景，实现降本提质增效和安全合规，促进新质生产力发展。
近日，第二届全国人工智能应用场景创新挑战赛总决赛在深圳收官。中国工程院院士、清华大学信息科学技术学院院长戴琼海在致辞时说，加快人工智能技术研发和场景应用创新，实现与千行百业融合发展，已成为培育新质生产力的核心抓手。
戴琼海说，我国工业体系完整、应用场景丰富，为未来产业发展提供了丰厚土壤。但多元化应用场景的落地速度滞缓，通用人工智能商业模式创新的能力不足，“人工智能+多场景”扩展与延伸面临挑战，场景应用需求与大企业合作存在壁垒，工业场景和产业生态融合等问题凸显。
如何破解人工智能应用和产业化痛点？从大赛或能窥得一二。
“AI+无人机”赋能林业监测
“我们带着这个‘十年磨一剑’的项目来参赛，也借机把它发布出去。”中国林业科学研究院研究员符利勇带来的“森林资源智能化精准计测技术与产业化”项目获得了特等奖。
国家林草局数据显示，截至2023年底，我国森林覆盖率已超过25%，森林蓄积量超过200亿立方米。传统森林资源监测技术耗时费力、时效性低且智能化程度不足，有关人员在部分林区调查时还存在生命危险。而且，现有的森林计测统计学基础理论及相关模型也未能完全满足快速变化的森林经营管理需求。针对这一痛点，符利勇团队利用无人机多元遥感技术，实现了精准监测。
“我们突破了森林智能化计测的几项关键技术，包括智能化特征值提取和三维树冠体积精准测算。这些技术使林业遥感数据的并行处理成为可能，大大提升了监测的效率和准确性。智能化方法不仅提高了监测的实时性，还能有效反演林业生物量和碳储量，这是应对气候变化的重要举措。”符利勇介绍，采用新技术后，造林核查的单位成本从13元降到了2元。
针对森林智能计测平台研发，团队还开发了面向全国各级林草主管部门的综合应用服务软件平台LiDARForestat。目前，成果已成功推广应用于全国20多个省市，为30余家企业新增产值超20亿元。
无人机在林业监测中的应用，展示了人工智能与无人机技术的深度融合。这为实施国家森林保护政策、落实碳中和目标提供了坚实技术基础。对此，大赛评委们认为，这将会提高我国在全球林业生态监测领域的竞争力。
具身智能落地工业场景
“让人工智能和工业机械臂真正深度融合，就是我们的创新。”常州微亿智造科技有限公司（以下简称“微亿智造”）创新系统部负责人马元巍说。马元巍团队的“具身智能工业机器人的技术与应用”项目也获得了本届大赛特等奖。
2024年，微亿智造将具身智能理论及大模型相关技术应用落地到工业场景，推出“端云一体”具身智能工业机器人。离散制造业在转型中存在诸多短板，如低成本快速单点升级难，传统工业机器人调试成本高、周期长。马元巍团队让工业机器人像工人一样，“看一遍、学一遍、做一遍”。
“具身智能工业机器人无需复杂的协同环境，也可自主完成生产任务，并有效降低人工、产品导入、实施等成本，快速提升生产效益，让广大中小企业能用得上、用得起。”马元巍介绍。
在他看来，人工智能要真正落地、赋能千行百业，核心就是要在应用场景中不断创新。他说，以工业机器人这个行业为例，需要算法工程师理解机器人工作流程，掌握它制造的每一个细节，然后反复调优。整个创新过程没有多么“高大上”，而是遇到问题、解决问题。
谈起参赛原因，马元巍说：“一方面，我们想看看自身的创新在行业中处于什么水平，听取专家的意见和建议，与同行交流、探讨；另一方面，也从各行各业的人工智能应用创新中寻找启发。”
据大赛组委会介绍，本届大赛聚焦具身智能、高端智能装备、绿色能源、智慧生态等行业领域，为参赛项目搭建了场景应用需求合作和投融资交流平台。
行业模型研发降低门槛
“大模型的快速演进加速了人工智能的应用场景落地。”中国联通数据科学与人工智能研究院首席科学家、联通数据智能有限公司副总经理廉士国说，当前举办竞赛类活动特别有必要，它能引起更多人重视，有利于探讨怎样把人工智能技术更广泛落地到实体经济场景中去。
廉士国认为，应构建普惠化人工智能体系。人工智能不应只是大企业的专利，而应让更多中小型企业参与并受益。
针对当前大模型开发应用门槛高、定制周期长且复制推广碎片化等痛点，廉士国带领团队攻关人工智能原创技术，研发了联通元景“1+1+M”大模型体系，包含一套基础模型、一个大模型MaaS（模型即服务）平台及M种行业大模型。其中，基础模型可以高性价比支撑千行百业多样化场景应用需求。大模型MaaS平台提供“选模型—改模型—用模型”的范式工具链，可实现模型从通用能力到专业能力再到职业技能的转变。M代表多种行业，能够服务于政务、城市治理、文创、教育、公共安全、经济运行、城市治理等多个领域。
廉士国说，运用联通元景“1+1+M”大模型体系，行业模型研发就不用从零做起，定制周期将大大缩短，成本也会降下来，“我们要让更多企业会用、用得起、用得好人工智能，推动人工智能落地到更多实际业务场景中”。他呼吁产学研用各界协同，让更多合作伙伴参与进来，共同沉淀行业人工智能范式，让这些工具赋能全国更多应用场景，实现降本提质增效和安全合规，促进新质生产力发展。
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