4月26日，「云上海曙 智造甬城」2023年海曙区创新创业大会云上智能大会在宁波市海曙区顺利举行。本次大会由中共宁波市海曙区委、宁波市海曙区人民政府主办，海曙区委人才办 、海曙区科协、阿里云承办。
大会以提升海曙区域产业升级和科技创新水平为目标，通过“创新、创意、创质”三创驱动，聚焦云计算、智能制造、人工智能新兴业态，传递前沿科技趋势与产业突围新风向。
近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展。预计未来几年，中国AI产业将继续保持快速增长的态势，为中国经济的发展注入新动力。在当下，生成式AI备受关注，国内外科技巨头接连推出人工智能相关的创新产品。在这样的大背景下，如何把握AI产业演进主要趋势成为本次大会热议话题之一。
围绕“科技产业化”议题，中国科学院院士、上海华科智谷人工智能研究院院长何积丰带来了《人工智能赋能商业创新》主题演讲，从技术出发，多维度分析人工智能商业化的核心资源，在多种新经济形态下，预测人工智能产业的升级方向，为企业智能化创新开拓新思路。
“AI+”重构行业生态，人工智能产业前景广阔
人工智能与各行各业的联系紧密。人工智能与工业结合推动了工业4.0，与家居结合产生了智能家居，赋能汽车带来了无人驾驶，医疗加上人工智能产生了智慧医疗，诸多如此。这些产业在当下所形成的形式与体量，是过去所不能比较的。
例如在医疗方面，很多的医疗设备都应用了人工智能技术，例如自动化手续设备、医疗管理系统、个人健康管理等方面。智慧医疗的市场规模近千亿级，历经疫情市场对人工智能医疗设备的认知进一步提升，市场需求也在保持较快增速发展。
在金融方面，数字人民币的推出，进一步打破国际金融的垄断局势。为了推动金融系统的智能化升级，最近两年来，从审批到审计再到注册，我国做了大量的数据积累。
在交通方面，应用智能的系统可以帮助提高交通的安全水平，减少道路拥堵。在智慧城市建设领域里，我相信每个城市都会将智能交通作为关注的重点。
除此之外，还有教育、公共安全、商业服务、能源等方面，我相信各行各业都能找到与人工智能的结合点。
人工智能产业有三个基本元素，第一是原材料和数据；第二是加工设备，我们也叫算力；第三是算法。同样的设备、不同的算法在人工智能产业里面发挥不同的作用。
在我国人工智能产业链中，上游产业为数字产业，数字经济是人工智能的一种新形式；中游产业与半导体芯片的算法相关。AI芯片分有多种类型、多种用途，产业需求很旺盛，但是我们的供给能力还不够强。这也意味着我们的人工智能产业仍有很大的发展空间，近年来无论是上、中、下游都涌现了很多新企业。随着人工智能产业的发展，一定程度上可以帮助解决就业问题。
人工智能由弱到强，多维度技术融合走向实践应用
人工智能是希望让机器人学习人一般思考。
早期通常称为弱人工智能，即让机器模仿人的能力进行推理。早在上个世纪九十年代，我国就发展了专家系统，以某种数据形式存储在计算机里后，计算机可以根据问题回复。但是机器本身是没有感受的，只是根据原有的问题进行回答。
由弱到强，强人工智能是可以达到人类思维级别的人工智能程序，有自我学习和理解复杂概念的能力。深度学习、因果推理和大数据是强人工智能的引擎和燃料，所谓的大小模型都依靠学习过程中的数据积累。强人工智能可以理解复杂的概念，而过去的弱人工智能是比较简单的、不具有人的意识。我们希望它有一天可以理解问题、理解解决问题的方法，这是强人工智能重要的特点。
再进一步的超人工智能，方法会不一样，尤其是中国现在人工智能的发展途径与国外有一些差异。我们希望把人工智能作为一种工具，帮助我们解决现有的困难。而国外的研究，则希望把人工智能改造为生物智能和非生物智能的结合，通过人工智能使人有非生物式的智能。这两条路大家都在走，但哪一条路更好走，现在还在讨论阶段。
今天，如果你想做一个人工智能的技术中心或是研究院，需要掌握哪些要素，以下几个方面值得关注：
一个是大数据分析和机器学习，另外还有因果推理。我国现在这方面的人才储备较弱。虽然我们的数据比较多，但是发生问题以后，在“这个结果是如何发生的”、“是什么原因导致的”等这些问题上的研究比较少，积累的工具和系统也比较少。
还有一个是语音识别方面，现在已经有公司在做了。接下来是计算机视觉、无人驾驶和智能机器人。其中，机器人产业在人工智能产业中是规模最大的，根据发展趋势显示，智能机器人发展前景广阔。
这些不能单单作为一项技术，也要和其他的应用相结合，我们希望可以将多种技术进行融合。
人工智能催生全新经济形态
人工智能产生了很多新的经济形态，这些经济形态是过去我们没有遇到的，比如数据经济、物联经济、长尾经济、服务经济、分享经济、普惠经济、平台经济、产销者经济、协同经济和智能经济。我们围绕几个典型的经济形态展开探讨，分析人工智能在当中的推动作用。
1.数据经济
在我国，数据是重要的要素。农耕文明时代的基础资源是土地，工业文明时代是原料，数据则是数字经济时代的基础资源。数据经济的持续发展依赖于无数已经崛起和即将崛起的数字经济企业，总体来说可分为融合应用、数据服务、基础支撑三大类细分市常
很多城市建了大数据局、大数据交流中心，数据作为一种产品和商品慢慢受到社会的认可。在数据变成可交流的商品之前，还有不少的工作要做。
第一是融合数据。将有价值的数据筛选，并与行业应用结合。我相信数据以后会变成很重要的服务于大众的商品。
第二是发展服务经济。数字经济推动了服务经济的转型和升级。
第三是发展云计算和通信。云服务进一步发展扩容需要底层通信技术的建设和升级，通信厂家也因为人工智能产业的发展而发展。换句话说，这两个行业是相辅相成的。
2.工业互联网
工业互联网是一种服务经济，当中有三种类型的服务：工业数据、智慧工厂、应用服务
工业数据
其一，通过物理终端收集一些原始数据。我们的业务流程中有很多业务相关的知识，这些数据是开发工业软件必须用到的。我们的研发工具开发需要数据，生产工艺也是一种数据的来源。对于这个数据怎么加工，我们要代码化、参数化和图形化。
其二，我们要建大模型。模型主要分成两大类型，第一种是做业务逻辑类的模型，主要是做成理论模型，包括场景的布点模型、生产工艺的模型、生产过程发生故障的模型、数字孪生的仿真模型等；第二类模型是和数据驱动相关的，包括前面提到的机器学习、数据挖掘、对数据进行关联分析等。ChatGPT属于第一类，它是和业务模型相结合的。
智慧工厂
智能生产包括优化工艺、减少过程、提高效率。大家通常讲的工业互联网，区别于工业互联网的研究中心或者研究院，它对于海量的数据进行处理，尊重云和端三者之间的协同，支持分布式计算，加强网络协同。大家遇到了一些网络问题，公域网和端怎么协同，是我们考虑的问题。
应用服务
有两种不同的架构。市场上，从整体上看，每个平台有自己的业务，另外是以微服务架构为支撑的。换句话说，每个用户可以在这个架构上根据自己业务的需要，把这些微服务拼装成一个需要的模型。因此可以做很多的工作，比如对于企业整个生产状态的感知，可以对数据进行实时分析，领导可以利用实时分析的结果进行科学决策，然后推进精准执行。
3.物联经济
在数字经济时代，无处不终端、处处皆计算的移动技术，让联系人与人的互联网，快速进化成联系人与物、物与物的物联网。伴随着物联网演进，物联网经济也随之发展。
在物联网经济发展过程中，零售业是物联网经济的先行者，其次促进了相关前沿产业技术的发展。另外，也需多加关注医疗领域的物联网经济，包括移动医疗器械、医联体、互联网的医疗、分级诊断等。
4.智能经济
智能经济最早定义于2011年。在欧洲2020战略上，它有两个发展趋势。第一个趋势是，机器正在很大程度上替代人类的工作，现在很多人提到繁琐、危险劳动的工作会被机器大量替代；第二个趋势，在人工智能时代，从企业税收上构建起了有利的经济生态，可以让社会中的每个人从技术发展中受益。
智能经济是把人类的智慧和知识转化为人工智
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