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人工智能赋能新型工业化供需对接深度行首站在苏州启动_人工智能 产业化

发布时间:2024-06-22 00:37:07  来源:互联网     背景:

通信世界网消息(CWW)为深入学习贯彻落实党中央、国务院对于新型工业化和“人工智能+”行动工作部署,6月20日,人工智能赋能新型工业化供需对接深度行首站暨苏州工业园区大模型产业发展推进大会成功举办。活动以“大模型赋能新型工业化”为主题,由苏州工业园区管理委员会、苏州市工业和信息化局、信息技术应用创新工作委员会人工智能大模型产业应用组(WG36)、中国通信标准化协会人工智能技术标准委员会(TC602)、中国人工智能产业发展联盟(AIIA)联合主办。

工业和信息化部科技司相关领导,中国信通院院长、AIIA秘书长余晓晖,江苏省工业和信息化厅党组成员、副厅长池宇,苏州工业园区党工委副书记、管委会主任吴宏,欧洲科学院院士、南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长周志华,中国信通院人工智能研究所所长魏凯,工信部电子五所华东分所所长张剑伟,江苏省工业和信息化厅大数据产业处处长卢俊,苏州市工业和信息化局党组书记范建青,苏州工业园区党工委委员、管委会副主任倪乾等领导专家,以及200余家大模型供给方、新型工业化需求方企业代表出席活动。中国信通院副总工程师、WG36工作组组长、AIIA副秘书长王爱华主持开幕式。

活动现场,“人工智能赋能新型工业化供需对接深度行”系列活动正式启动,中国信通院院长、AIIA秘书长余晓晖,江苏省工信厅副厅长池宇,苏州工业园区党工委副书记、管委会主任吴宏,苏州市工信局党组书记范建青,欧洲科学院院士、南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长周志华教授,工信部电子五所华东分所所长张剑伟上台参与启动仪式。随后,余晓晖院长全面、系统地介绍了这项活动。

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余晓晖表示,面向未来,以多模态大模型、具身智能等技术创新还将不断加速,人工智能广泛应用将推动经济社会发生深刻变革。我们要抢抓通用人工智能拐点来临的战略机遇期,也要面对人工智能与行业融合面临的挑战。为此,在工业和信息化部科技司的支持和指导下,中国信通院与相关单位一起,依托WG36工作组、TC602和AIIA联盟等组织,策划了人工智能赋能新型工业化供需对接深度行系列活动。

活动的主要目标是依托重点城市和骨干企业,搭建供需各方和产业链上下游的对接平台,推动供需精准匹配对接和深度交流合作,不断提高人工智能赋能新型工业化发展水平。重点任务包括组织精准供需对接活动、打造“赋能服务团”、形成场景供需目录、建设“赋能联合体”和展示优质成果五个方面。活动首站在苏州工业园区举办,这里既是特色鲜明的工业强区,也是国内最早发布人工智能产业发展行动计划的地区之一。此后,赋能对接活动将常态化举办,不断拓展人工智能赋能新型工业化的深度和广度。

周志华教授作了题为《人工智能改变世界》的特邀报告。他首先回顾了人工智能历经的三个阶段,表示以机器学习为核心的人工智能技术已经在改变世界,比如在AI for 科学、AI 绘画、文生文、文生图、文生视频等方面已经取得了重大突破。此外,他列举了大量人工智能在产品质检、无人机智能巡检、舆情预警、智慧轨交等方面的生动案例,并表示人工智能技术新的突破会带来新的发展增长点。最后,他指出,目前基于纯“数据驱动”的人工智能技术并不是无所不能的,需要构建融合“数据驱动”与“知识驱动”的新范式。

在授牌和签约仪式环节,进行了苏州工业园区人工智能大模型应用示范企业、应用培育企业的授牌,以及生态战略合作、算力建设项目、大模型产业项目签约。园区科技公司、新建元数科与中国信通院人工智能研究所、中国信通院江苏研究院战略合作签约,将加强创新要素供给,加速创新平台建设,加深场景应用突破,加大人才引育力度,加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。

在赋能对接环节,中国信通院人工智能研究所副所长巫彤宁作了题为“AI国际合作与供需对接交流”的主题演讲。他分析了人工智能企业出海面临的机遇与挑战,介绍了一批入选联合国“人工智能向善”案例集、走向国际舞台的中国优秀人工智能应用案例,并期待为企业出海提供有影响力的平台和个性化的服务。同时,他表示,要依托中国-金砖国家人工智能发展与合作中心,搭建人工智能区域合作的平台,开展多层次、多线条的人工智能国际合作。

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此外,宝武中央研究院、第四范式、佳都科技、思必驰、中兴通讯、腾讯云、阿里云、商汤科技等新型工业化需求侧及大模型产品供给侧企业进行了精彩的供需主题分享。

活动当天,长安阿维塔、百度、腾讯云、金山、商汤科技、阿里云、百川智能、第四范式、中科创达、思必驰、鲲云科技、希姆计算、中国移动、中国联通、中国电信等20多家自研大模型企业和苏州工业园区重点大模型企业进行了项目展览和供需对接交流。同时举办供需对接闭门研讨会,邀请了石化、冶金、汽车、能源、政务、金融、交通、文旅等8个行业的代表,与头部人工智能企业一起,就大模型的行业应用进行了深度的分组讨论。


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