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今年在全国两场采访中，不少记者发现了一些有趣的细节。许多立法者和委员会成员的手机上安装了人工智能应用程序，大型人工智能模型已成为工作场所的标准设备。回顾过去两年，中国人工智能的发展令世界惊叹。从去年初推出 DeepSeek 到今年 Seedance 视频生成模型在全球流行，我们凭借大型模型的成本优势和工程能力处于领先地位。随着绿色能源价格低廉，算力成本不再是“难以承受的负担”。蓬勃发展的开源生态系统使小企业能够依赖巨头。更重要的是，我们拥有最常见的行业门类最齐全的应用和全球最齐全的应用场景。在工厂里，机器人进入车间和仓库。电商平台AI成主宰r 购物指南。这就是中国人工智能的“真实”地形。然而，人工智能赋能实体经济仍存在障碍。许多智能计算中心的计算能力利用率不足30%，“重建设、轻应用”问题明显。有代表坦言，制造业优质工业数据缺乏且难以共享。一些企业想要实现智能化转型，却发现自己的数据就像一座孤岛，无法连接、无法使用。一线代表更担心。如果人工智能在一条生产线上“胡言乱语”，代价就是扔掉一整批产品。将大型模型从“聊天大师”转变为“商店大师”需要扎根于行业的额外培训。充分利用您的计算能力。随着人工智能走向工业革命实施阶段，重点应放在推理计算能力的优化设计上。在各大产业集群建设高密度、低时延的推理算力集群，将为通向工厂的数字高速公路铺平道路。类似。这使得座席成为真正的“数字员工”，了解业务并积累行业特定智能的计算能力。让您的数据真实。很多优秀的AI预测结果仍然停留在文献中，无法通过实验验证，也无法及时产业化，这就造成了“堰塞湖”。解锁它们的关键是让数据“共建、共享、造福所有人”。在医药、化学、钢铁等领域，一些领先企业正在尝试建立可靠的工业级数据共享平台。只有让高质量的工业数据流动起来，大规模模型才能在现实场景中培养出真正的技能。培养你的才华。人工干预智慧驱动实体经济，但缺少的是既了解算法又了解行业的综合人才。需要设置“IA+”。人工智能的“现实”最终取决于实体经济的“效率”。深圳市率先公布了行动计划，到2027年发布数百个应用场景，打造数百个垂直产业模式和产业智能。这传递出明确的信号：大模型的竞争不再是参数规模的竞争，而是看谁能下沉，吃透每个场景，解决每个问题的竞争。让宏大模式成为“现实”，今年作为“十五五”开局之年，中国经济的基础将更加“坚实”。今年是人工智能从技术进步走向产业落地的关键一年。当AI不再只是手机上的“玩具”，而是“主人”您工厂的“质检员”、车间的“质检员”、供应链的“程序员”，我们将迎来真正的全新生产力革命。 （作者：Saemin 来源：经济日报）
（编辑：富忠明）