本文整理自《汇贤论商第五期：人工智能与商业变革》

刚刚结束的两会，把人工智能和智慧城市建设同时写入了这次报告，也就标志着人工智能+，包括智慧城市的建设进入了一个新的里程碑。

人工智能是打开新质生产力的一把钥匙。

从最早的阿尔法狗深蓝以精湛的棋艺打败人类，到现在ChatGPT的充分应用，充分体现了人工智能的潜力与价值已经得到有力证明，这标志着人工智能从最初的深度学习已经走向了通用工程的重要的变迁，也就是说人工智能+的时代真的到来了。

人工智能作为新的科技革命和变革发展的引擎，具备三大特点。首先，人工智能的数据、算力、算法是我们驱动人工智能发展的三驾马车。目前我国在人工智能的大模型，特别是垂直大模型领域已经取得了非常大的成效，但是在整个发展过程中，绝大多数模型都是通过英文资料进行的研究和发展，极大制约了我国人工智能的发展，人工智能大模型，特别是垂直领域的模型，中文类资料太少。怎么解决高质量中文资料数据短缺的问题成为了我国大模型发展，特别人工智能发展最核心的，可以说是“卡脖子”的技术。我们认为可以从三个方向一同努力。

首先要规范数据的标注，来提升数据的质量。通过制定统一的数据标准和规范来确保数据的一致性，特别是要引入专业的数据标注团队，提高数据标注团队的整体素质，并且定期培训，评估进步，提高数据标注的精准度。

其次，政府应该在公共数据资源开放共享方面发挥更好的主导作用，把能够开放的数据尽可能的开放，把开放成为最大可能，不开放成为少数，来进一步丰富中文类数据要素，这样才有可能在我国人工智能和大模型的发展中起到根本性的提升。

最后，加快数据要素流通商业模式的一个探索，也是解决我们数据瓶颈的重要途径，通过推动数据交易的建立和发展，为提供合理的定价机制，对数据来说，这个新型的生产要素要从全流程进行梳理和规划。这里面特别强调的是，要不断地持续地加入国有的、中文的语言要素。

算力的关键性作用

谈到人工智能，离不开算力。算力现在绝大多数还是应用的国外的技术比较多。现用最多的就是英伟达的，包括国内的华为也在努力跟进，那么现在大模型刚才讲了三大要素，除了数据，算力是最关键的。

为什么说算力是最关键的，制约AI大模型最大的因素，除了数据，还有它的能耗，现在国家提出了绿色节能，要建绿色的数据中心，绿色的自算中心。算力的优劣直接对能耗产生极大的影响，所以算力也叫新型的能源基础建设。因此我们要积极赶超国外的芯片技术，这是最重要的一点。目前我们的算力都构建在国外的一些AI芯片上面，那将来如果进行算法移植，一旦出现一些国际形势、政策等方面的制约，对我们将来可能是一个毁灭性的打击，所以说在算力构建上面，一方面首先要构建开放的算力体系，积极的跟国外去对接，促进国内外企业研究机构开发之间的深度交流和合作，共同推动专利技术的创新与进步，为人工智能的发展，提供强大的算力基础。同时也要在大模型和应用层面进行双轮驱动。大模型的构建初衷，最终还是希望在场景中有所应用，所以所有的大模型构建，包括人工智能的发展，一定紧扣场景，紧扣应用。

通用大模型与垂直大模型

从目前来看，在国际上也好、国内也好，真正落地的，应用比较好的就是垂直行业的大模型。通用大模型要求的技术、算力、资源、数据等特别强大，所以我们一般不建议中小型企业涉足通用大模型。我们希望垂直领域，对应用这方面的大模型给予更大的投入，也就是说通用大模型，从现在的发展来看，马斯克已经开放大模型，包括OpenAI现在也即将开放，实际上通用大模型的未来开放，在我预测来说不会超过一年，那么我们现在的企业更多关注什么？就是在通用大模型的基础上，结合自己的企业与行业的发展，不断构建自己行业的垂直大模型，这样才可能真正把我们的人工智能+的战略落到实处，能够真正实现把产业数字化，随着百行千业公司做得越来越好。真正形成数字产业，人工智能才能够蓬勃发展。一个产业的发展，而不是只是在于产业中的一个零零散散的叠加。

人工智能与数据安全

谈到人工智能的发展，这里面最关键的一个就是安全问题，特别是数据安全。现在我们做人工智能，数据是海量的，经常会出现很多数据泄露事件。这次两会的政协委员也提出了关于进一步完善人工智能算法，治理体系的提案，希望尽快出台人工智能法，那么其中委员们明确提出了算法技术全面进入了应用阶段，但同时也引入了诸如算法歧视、算法黑箱、信息屏蔽、算法霸权等一系列的法律和容易出现的问题。那么，随着通用人工智能技术突飞猛进的发展，人工智能的安全边界也在不断扩大和深化。所以，传统的安全防范手段已经难以满足现在日益复杂的技术和创新的要求，特别是对安全的威胁。那么怎么去加强技术创新、加重技术安全，在安全的这种框架之下发展我们的人工智能，这是目前我们最需要关注的一个问题。

从目前来说，我们还是在用传统的法律，技术在维护数据安全，包括整个流程的安全性，因此在人工智能发展的过程中，不但要注意数据安全，学习相关的法律，更要尽快的推动国家出台人工智能法。

人工智能的突出贡献：降本增效

人工智能是提供现代产业快速发展的核心力量，也可以称之为产业发展的引擎。那么人工智能在一个行业里面突出的贡献是降本增效。举一个例子，原来我们拍个广告片可能需要10个人、20个人，耗时3个月、5个月，几百万的费用投入，前段时间网上发布的一个信息，一个人花了3000块钱制作了西游记片头片，从专业的团队来说，一般都需要至少1个多月，要花费至少300万以上才能制成，也就是说随着人工智能走到千家万户，把很多不可能，很多复杂的事情变得简单，那么在一些产业的发展过程中，人工智能的作用是显而易见的。

人工智能现在应用的最成熟的还是相对标准一点的行业，刚才张瑾副院长说了人工智能，他是否能取代人工，答案显然是不可能的，实践证明，人工智能在一些标准化程度越高的行业，它的应用效果越好，刚才讲到拍片子，大家认真看一下，这里面它的渲染、场景体现，体现了他一些想法，但跟实际的差距特别大。首先就是他不真实，过度渲染，他没有复杂的去思考，他跟还原现实，所以这也就是说人工智能比较适合于需要大量算法，需要重复去做的标准的场景，可能现阶段来说是我们优先要发展也是最可能去落地的。对于需要创新性很强的，这个可能还是我们要人工更多的去参与一些。

人工智能与智慧城市的对接

人工智能和智慧城市怎么对接？智慧城市是这么多年我们一直在强调的事情，智慧城市能正式写入两会报告，而且成为我们坚定追求的目标，是因为它代表了一种新型的城市发展模式。这里面最突出的一个高度协作，智能调度和优化配置，这正好跟人工智能的发展是不谋而合的。

智慧城市就是要充分利用人工智能，做好应急处置，守护好我们的城市生命力，应对突发事件，提前做好预案。人工智能在这里面的作用是最大的。

我举几个实际工作中的例子，现在一旦发生任何一个城市的突发状况，首先就是交通、消防应急要同时启动，怎么打通生命线，这就是我们说的类似像交通、消防、医疗等同步协作运作。靠人在短时间内去处理是显然不行的，这就需要我们提前通过AI建模大量的精准算法给出预案，再加上人工实施干预，才能实现比较好的效果。

再举一个例子，在人工智能发展的过程中，自动驾驶、无人驾驶是目前来说可能也是国家重点要发展的方向。这次两会中也写到了特别北京通过亦庄做了无人驾驶示范区从3.0现在已经快速发展到4.0了，那么这个过程中就需要人工智能的极大参与。

人工智能在交通中，每个产业里面都是深度参与，他就会把各种信息进行融合，根据应用实际需要输出最精准的结果，而不是简单的元素累积，特别是在交通中，传统的交通是根据以往的数据进行配对，只不过可能某个时段多一点。有了人工智能，就完全能实现实时的根据当时的人、车、路、物进行实时配对，这是真正解决交通的根本问题，同时现在我们的无人驾驶和现在所有的技术，目前都通过各种检测感应设备去感应红绿灯的灯态。包括路程的灯态，从现在人工智能化，他完全通过互动，就是地点可以接受很多，不需要那些感知设备了。同时它会告诉你什么时候红灯，什么时候该走了。真正实现“聪明的路、听话的车”，

同时原来我们做的交通中的一些二维，一些基本的采集，现在随着人工智能的介入，特别是大模型的成熟，现在我们开始做一些全息感知路口，包括在智慧城市中进行实景还原，能够解决原有的解决不了的问题。

结论就是，我希望大家在各行各业，一定要专注自己熟知的领域，先从那种成熟的标准化去做起，形成差异化发展，充分理解通用大模型跟垂直大模型的区别，结合自己企业的发展现状，做好人工智能，在新的企业发展和产业生态的过程中。把它发挥到最好。

谢谢大家。