以大模型系统化创新推动“人工智能+”行动走深向实

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2025月09月16日

  近日,国务院出台了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(以下简称《意见》),明确了系统推进“人工智能+”的总体要求,系统布局“人工智能+”六大重点行动和八大基础支撑能力,为我国人工智能与经济社会深度融合指明实施路径。

以大模型系统化创新推动“人工智能+”行动走深向实
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  《意见》的发布,标志着我国人工智能发展进入体系化推进、深层次融合的新阶段,有助于将我国的产业规模、数据资源、应用场景等优势全面转化为国家智能优势。实施过程中,需坚持以系统化创新为核心,通过科技、产业与机制三重创新协同,重点突破产业大模型、科学大模型、低空经济、具身智能等前沿领域,构建“技术—产业—社会”良性发展的创新生态。

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  强化科学大模型创新

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  加速科研范式变革

  《意见》将“人工智能+科学技术”摆在首位,体现了国家对人工智能发展规律的深刻把握:只有夯实科学基础,才能把握住技术突破、产业升级和全球竞争中的主动权。

  科学大模型是人工智能与基础科学交叉融合的重要体现。其在蛋白质结构预测、天体物理模拟、新材料发现等领域已展现出颠覆性潜力。通过构建面向科学推理与发现的大模型架构,可显著加速科学研究从假设提出到实验验证的全过程,甚至重构某些基础学科的研发范式。

  建议优先支持面向重大科学问题的大模型研发与开放平台建设,推动高水平科研机构、高校与企业联合共建科学智能基础设施,尤其注重跨模态推理等关键能力的融入,打造支撑前沿科学发现的智能基座。

  推动产业大模型应用创新

  赋能千行百业转型升级

  当前,人工智能技术正从通用大模型快速向产业大模型纵深演进,这一转变不仅拓展了技术本身的边界,更深刻重塑着千行百业的研发模式与发展路径。通过海量行业数据的预训练和领域知识的深度嵌入,产业大模型充分发挥其强大的自然语言理解与生成能力,大幅提升企业对复杂业务场景的认知和理解能力,深度融合行业知识与场景数据,正成为推动产业智能化转型的核心引擎。

  在研发环节,产业大模型能够加速技术洞察和知识发现,通过对全球专利、论文和技术报告的智能分析,帮助企业快速把握技术发展趋势,优化研发路线。在生产环节,基于大模型的智能质检、工艺优化和设备预测性维护等应用,正显著提升生产效率和产品质量。

  《意见》明确提出要“推动人工智能驱动的技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展”,产业大模型正是实现这一目标的关键抓手。在生物制造、量子科技、6G、新材料等前沿领域,产业大模型通过智能算法大幅压缩研发周期,提高创新成果转化效率。例如,在新材料研发中,大模型能够预测材料性能,减少实验试错成本;在装备制造领域,大模型支持设计仿真一体化,加速产品迭代升级。

  为推动产业大模型深度应用,建议重点加强三方面工作。一是构建行业知识增强的大模型体系,开发面向垂直领域的模型优化工具链;二是推动“研产用”深度融合,建立以企业需求为导向、以大模型为支撑的协同创新机制;三是完善产业大模型评测标准,确保模型性能与行业需求匹配。

  布局低空大模型与具身大模型

  培育智能时代新增长极

  低空经济和具身智能作为“人工智能+”行动的重要突破口,不仅代表着技术应用的前沿方向,更是培育新质生产力、塑造发展新动能的关键领域,将对我国经济转型升级产生深远影响。这两类垂直领域大模型的突破,将推动人工智能从认知智能向行动智能演进,为培育新质生产力提供关键技术支撑。

  低空大模型是实现低空经济智能化升级的核心基础设施,具备空间认知能力的多模态大模型是具有潜力的重点研发方向。其融合地理信息、气象数据、飞行规则等领域知识,为低空飞行器提供环境感知、路径规划和风险预警能力。具体实施路径包括:构建低空领域预训练大模型,注入空域管理、飞行控制等专业知识;开发基于大模型的群体决策系统,实现无人机集群的自主协同与冲突消解;建立低空大模型测试验证平台,通过数字孪生技术实现算法迭代优化。同时,应制定低空大模型安全标准,确保决策过程的可解释性和可靠性,为低空经济发展提供可信人工智能支撑。

  具身智能大模型是打通虚拟智能与物理世界的关键桥梁。要着力发展具身认知大模型,融合视觉、语言、动作等多模态信息,实现智能体对物理场景的深度理解和任务执行。重点突破方向包括:研发具身决策大模型,支持复杂任务的分解与规划;开发人机协作大模型,实现自然语言指令到物理动作的精准转换;构建具身训练仿真平台,通过大规模交互数据提升模型泛化能力。在产业落地方面,应率先在工业检测、家庭服务、医疗康复等场景开展应用示范,培育具身智能大模型的典型应用范式。

  构建协同创新体系

  系统推进“人工智能+”行动

  强化基础研究与智能基座建设。围绕科学大模型、通用人工智能与具身智能等方向,重点推进面向基础理论与关键架构的大模型研发。支持建设国家级AI大平台与开放开源社区,促进高水平科研机构与企业联合构建基于大模型的协同研发环境,推动模型、算法、开发工具的一体化共享,为“人工智能+”行动提供坚实智能底座。

  推动跨学科交叉与跨界融合。大力支持大模型与生命科学、材料科学、社会科学等深度融合,打造面向重大科学问题和工程挑战的领域大模型。推动大模型成为多学科交叉的“连接器”和“加速器”,支持基于大模型的协同科研平台建设,鼓励“人工智能+学科”的跨界研究团队组建,催生具有重大影响的跨学科创新成果。

  完善创新生态与治理体系。加快建立覆盖大模型全生命周期的标准、伦理与治理体系,重点推进大模型在低空经济、自动驾驶、医疗AI等敏感领域的合规应用。支持大模型数据合规、评测基准、安全可控等方面的法规建设,构建具有中国特色、适应大模型创新需求的治理框架,为“人工智能+”行动营造开放、安全、可信的创新环境。

  《意见》的出台必将加速我国“人工智能+”蓬勃发展。作为人工智能科研领域的一线工作人员,我们将继续聚焦科学大模型、产业大模型、低空经济、具身智能等重点方向,推动构建系统化创新布局,助力我国“人工智能+”行动走深向实。(作者:中国科学院自动化研究所副总工程师 王金桥)

【责任编辑:朱家齐】
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              2024年考试系统行业的产业链上下游结构及竞争格局分析 2024年4月30日 来源:互联网 606 34 考试系统,特别是在计算机技术支持下的考试系统,是一种用于进行考试和评估的集成系统。它能够实现快速、准确的评估学员的知识掌握程度,并为教学和培训提供数据支持。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 考试系统,特别是在计算机技术支持下的考试系统,是一种用于进行考试和评估的集成系统。它能够实现快速、准确的评估学员的知识掌握程度,并为教学和培训提供数据支持。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 考试系统可以根据应用场景的不同进行分类,如学校教育考试、企业内部培训考试和评估行业技能水平等。其基本组成部分包括前台页面、后台管理和数据库。学员通过前台页面完成考试和练习,查看成绩和学习进度;管理员则通过后台管理页面管理题库、制定考试计划和监控考试过程;而考试系统的核心数据,如题库、用户信息和成绩等,都存储在数据库中。 考试系统具有多种强大的功能,如题型多样、数据多维分析、智能防作弊和灵活组织考试等。它支持多种题型,如单选题、多选题、判断题等,以及图片题、音视频题等多媒体题型。管理员可以通过后台管理页面实时查看考试记录、考生信息、已考、未考、缺考等考试数据,并生成精准的考试报告和成绩单。同时,考试系统还具备智能防作弊功能,如摄像监考、人脸识别等,以确保考试的公平性和公正性。 此外,考试系统还支持灵活的考试组织方式,如随机抽题组卷、固定抽题组卷等,并支持移动端考试和PC在线考试等多种考试方式。考后自动判分和主观题关键字判分等功能,极大地提高了考试的效率。 根据中研普华产业研究院发布的分析 考试系统行业的产业链上下游结构 上游环节包括技术研发与创新:这是考试系统行业的核心驱动力。包括人工智能、大数据、云计算等技术的研发和应用,用于提升考试系统的智能化、自动化和个性化水平; 硬件设备供应:为考试系统提供所需的硬件设备,如服务器、存储设备、网络设备等,确保系统的稳定运行和数据安全;软件开发与测试:提供考试系统所需的软件支持,包括系统软件、应用软件、中间件等。同时,通过软件测试确保软件的质量和稳定性。 中游环节包括考试系统开发与集成:根据用户需求,定制开发或集成考试系统,实现考试流程管理、题库管理、在线考试、成绩管理等功能;考试服务与支持:为用户提供考试系统的使用培训、技术支持、维护升级等服务,确保用户能够充分利用考试系统提升考试效率和管理水平。 下游环节包括教育机构:学校、培训机构等教育机构是考试系统的主要用户,用于学生考试、测评、教学管理等;企事业单位:企事业单位内部培训、招聘考试等也需要使用考试系统,以提升培训和招聘的效率和公正性;政府部门:政府部门组织的各类考试和测评也需要使用考试系统,如公务员考试、职称考试等。 主要竞争者类型。考试系统行业的主体竞争格局主要包括国家定位考试系统、地方社会考试系统、学校自主考试系统、商业性考试系统和其他类型。这些不同类型的考试系统各自具有不同的特点和优势,形成了复杂的竞争格局。 国家定位考试和地方社会考试的竞争。这两类考试系统主要关注于大规模、标准化的考试,如高考、公务员考试等。它们之间的竞争主要体现在考试内容、命题质量、考试组织等方面。 学校自主考试系统的竞争。学校自主考试系统主要服务于学校内部的考试需求,如期末考试、期中考试等。这类系统的竞争主要体现在易用性、稳定性、定制化服务等方面。 商业性考试系统的竞争。商业性考试系统通常由教育机构或企业开发,用于提供付费的考试服务,如职业资格认证、在线课程考试等。这类系统的竞争主要体现在服务质量、用户体验、品牌声誉等方面。 关键技术和服务。在考试系统行业中,技术实力和服务质量是影响竞争力的关键因素。各主体系统需要不断创新和改进产品,提高服务质量和用户体验,以争夺市场份额。例如,通过引入人工智能、大数据等先进技术,可以提高考试的智能化、自动化水平,提高考试效率和准确性。 市场竞争策略。为了在竞争中脱颖而出,考试系统企业需要灵活运用各种市场营销工具,如广告、公关、直销、推广活动等,来吸引用户和提高品牌知名度。同时,与用户建立紧密的合作关系,提供定期的培训和支持,也是提高用户满意度和忠诚度的重要手段。 市场规模与增长。随着教育机构与企业数字化转型、降本增效需求的不断增加,用户对在线考试系统的智能化、便捷性的要求也不断提升。因此,考试系统行业的市场规模持续增长。根据艾媒咨询的数据,2023年中国在线考试SaaS行业市场规模增至555.1亿元,并预计在未来几年内持续增长。 考试系统行业的竞争格局相当复杂,包括多个主体和系统之间的竞争。为...
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              人保车险,人保服务_智能安防产业现状及未来市场趋势分析报告2024 2024年4月30日 来源:互联网 1299 85 智能技术的发展极大地推动了安防领域的创新与升级,使安防系统转变为更加主动、高效和智能化的防护体系。智能安防是指利用物联网、人工智能、大数据、云计算等先进技术,实现安全防范的信息化、智能化和网络化。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 根据CPS中安网的行业统计数据,2023年我国安防行业总产值首次突破了万亿大关,达到10,100亿元,同比增长约6.8%;其中工程类项目产值约为5,702亿,同比增长3.5%;产品类产值约为2,904元,同比增长为6%;运维类产值约为1,494亿,同比增长高达39.6%。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 智能技术的发展极大地推动了安防领域的创新与升级,使安防系统转变为更加主动、高效和智能化的防护体系。智能安防是指利用物联网、人工智能、大数据、云计算等先进技术,实现安全防范的信息化、智能化和网络化。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 智能安防具备防盗报警系统、视频监控报警系统、出入口控制报警系统、保安人员巡更报警系统、GPS车辆报警管理系统和110报警联网传输系统等多种功能。广泛应用于家庭、社区、工厂、园区、公共场所等多个领域。 智能安防领域产业链上游主要为算法、芯片设计、以及存储器、图像传感器等零部件生产;中游主要为软硬件及系统集成、或提供智能安防运营服务环节;下游主要应用于金融、交通、公安、楼宇、家庭等领域。 如今,安防不再局限于传统的安全监控范畴,而是与智慧交通、智慧教育、医疗、金融等多个行业实现了深度的交叉融合,其应用领域正逐步扩大。在新兴技术迭代更新的推动下,智慧化成为安防行业发展的主流形式,平安城市、智慧城市、智能交通等一系列重大项目的推进也有力促进了安防产业的发展,安防市场由软硬件产品为主的销售向人工智能、数据运维、云计算等服务转型升级的趋势明显。 根据中研普华产业研究院发布的显示: 2022年中国智能安防软硬件的市场规模约616亿元,市场规模增长速度达到13%。目前中国智能安防主要应用于视频监控领域,占比49%,接近市场的一半。其次分别为出入口控制、防盗报警、防爆安检、平台软件,占比分别为16%、7%、3%、3%。 中国智能安防行业近年来呈现蓬勃发展的态势,行业内企业数量众多,并且正处于高速增长的阶段。根据最新数据显示,中国智能安防行业的新增企业数量呈现出总体上涨的趋势,特别是在2022年,新增企业数量达到了91599家,这一数字充分展示了中国智能安防行业的强劲发展势头和广阔的市场前景。 面对不同行业应用场景下千差万别的业务需求,如何将先进的智能技术与具体的安防需求相结合,进而开发出满足行业特性的产品或解决方案,已成为当前安防行业面临的重要挑战。 这要求从业者不仅要对安防技术有深入的理解,还需要对各个行业的特点、业务流程有充分的了解,同时还需要具备强大的行业经验、行业数据的收集与处理能力,以便将智能技术更有效地应用到实际的安防场景之中。通过这种深度结合与持续创新,安防技术将在未来的发展中为更多行业领域带来安全与便捷。 随着人工智能在安防行业的加深应用,安防行业的各细分领域日益向着“方案-实施-运维”的下半场演进,这使得人工智能不再局限于视觉与数据的处理能力,而是渗透到方案与产品的细节之处,企业之间竞争的关键是应用场景的落地能力。通过云计算技术实现数据的存储、处理和分析,提高系统的可扩展性和灵活性。同时,云端化还能够实现远程监控和管理,为用户提供更加便捷的服务。 随着消费者对智能安防产品与服务的需求日益增长,现有供应类型在满足这些需求方面尚存在显著的发展空间。展望未来,智能安防行业预计将呈现四大趋势:前端化、云端化、平台化以及行业化。 在激烈的市场竞争中,企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。 更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11090 2860 3660 4460 5330 6160 推荐阅读 作为城市综合交通体系...
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