AI場(chǎng)景創(chuàng)新讓技術(shù)“試驗(yàn)地”成市場(chǎng)“高產(chǎn)田”

人形機(jī)器人“入職”汽車生產(chǎn)線，“聰明的車”奔馳在“智慧的路”，無(wú)人礦山采運(yùn)忙……持續(xù)涌現(xiàn)的AI應(yīng)用場(chǎng)景，促進(jìn)技術(shù)與產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，催生新業(yè)態(tài)、新模式、新動(dòng)能。為展現(xiàn)這些場(chǎng)景的重要作用，本報(bào)今起推出“場(chǎng)景創(chuàng)新面面觀”欄目。

場(chǎng)景已成為關(guān)鍵創(chuàng)新資源�！笆�五五”規(guī)劃建議提出，加大應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)和開(kāi)放力度。國(guó)務(wù)院辦公廳近日印發(fā)的《關(guān)于加快場(chǎng)景培育和開(kāi)放推動(dòng)新場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用的實(shí)施意見(jiàn)》（以下簡(jiǎn)稱《實(shí)施意見(jiàn)》）將人工智能（AI）置于重要位置，圍繞這一前沿技術(shù)，提出一批應(yīng)用場(chǎng)景，力求通過(guò)關(guān)鍵賽道實(shí)現(xiàn)“以點(diǎn)帶面”，構(gòu)建面向未來(lái)的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系骨干。

“AI正深度融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域、各環(huán)節(jié)，帶來(lái)的機(jī)遇前所未有，挑戰(zhàn)也前所未有�！眹�(guó)家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣表示，要搶抓技術(shù)演進(jìn)和全球AI治理秩序尚未形成的關(guān)鍵窗口期，充分發(fā)揮新型舉國(guó)體制優(yōu)勢(shì)，深刻把握AI發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律，形成我國(guó)AI健康發(fā)展路徑。

隨著AI新場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用，技術(shù)“試驗(yàn)地”將加速變?yōu)槭袌?chǎng)“高產(chǎn)田”。

真實(shí)業(yè)務(wù)牽引

從實(shí)踐看，AI場(chǎng)景創(chuàng)新已在多個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域取得階段性進(jìn)展，并逐步從展示性應(yīng)用走向真實(shí)業(yè)務(wù)。

“當(dāng)前AI已在多個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性應(yīng)用，形成了一批可感知、可復(fù)制的成果，核心經(jīng)驗(yàn)在于‘業(yè)務(wù)牽引、技術(shù)適配、生態(tài)協(xié)同’�！北本┲嘘P(guān)村科金技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱“中關(guān)村科金”）總裁喻友平說(shuō)，在金融領(lǐng)域，AI應(yīng)用已進(jìn)入規(guī)�；�深耕階段；在工業(yè)制造領(lǐng)域，AI正從單點(diǎn)試點(diǎn)向流程優(yōu)化延伸；在政務(wù)與民生領(lǐng)域，AI正推動(dòng)服務(wù)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。

他舉例說(shuō)，中關(guān)村科金聯(lián)合中國(guó)電建財(cái)務(wù)公司打造的“財(cái)神大模型V1.0”，已在智能問(wèn)答、智能問(wèn)數(shù)、貸后報(bào)告寫作等辦公場(chǎng)景中落地應(yīng)用，使員工業(yè)務(wù)知識(shí)獲取效率提升70%，數(shù)據(jù)查詢處理效率提升85%，信貸報(bào)告撰寫效率提升75%；在醫(yī)保領(lǐng)域，中關(guān)村科金與多地醫(yī)保局合作建設(shè)的“醫(yī)保小智”智能綜合服務(wù)平臺(tái)，AI語(yǔ)音客服承擔(dān)了超過(guò)70%的市民咨詢接待任務(wù)，文字客服問(wèn)答準(zhǔn)確率超過(guò)90%，推動(dòng)公共服務(wù)從“線下跑”變?yōu)椤傲愦闻堋薄?/P>

在喻友平看來(lái)，AI創(chuàng)新的主戰(zhàn)場(chǎng)正從技術(shù)本身轉(zhuǎn)向組織準(zhǔn)備度、問(wèn)題精準(zhǔn)度和實(shí)施堅(jiān)實(shí)度。具體而言，一是重心從“技術(shù)可行”轉(zhuǎn)向“組織先行”，項(xiàng)目成敗不再取決于算法本身，而在于是否得到組織明確支持，是否建立起權(quán)責(zé)清晰的跨部門融合團(tuán)隊(duì)；二是場(chǎng)景選擇標(biāo)準(zhǔn)從“能做什么”轉(zhuǎn)向“該做什么”，優(yōu)先解決真實(shí)業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，而非炫技；三是基礎(chǔ)支撐從模型本身轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和流程，夯實(shí)AI落地的底座。

“創(chuàng)新成效取決于能否精準(zhǔn)定義問(wèn)題。這要求深入業(yè)務(wù)流程，區(qū)分‘偽需求’與‘真痛點(diǎn)’，將資源集中于能夠量化價(jià)值的具體場(chǎng)景中�！庇饔哑秸f(shuō)。

警惕“為建而建”

盡管AI加速融入千行百業(yè)，但從整體看，AI場(chǎng)景創(chuàng)新仍面臨不少瓶頸。

“高價(jià)值的AI場(chǎng)景創(chuàng)新，是創(chuàng)新要素在市場(chǎng)供需驅(qū)動(dòng)下高效集聚、協(xié)同耦合的結(jié)果，不能脫離市場(chǎng)邏輯主觀臆斷�！碧旖虼髮W(xué)經(jīng)管學(xué)部公共管理學(xué)院副院長(zhǎng)、國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)戰(zhàn)略實(shí)施（天津大學(xué)）研究基地副主任劉大勇直言，如果缺乏要素流動(dòng)和循環(huán)機(jī)制，容易導(dǎo)致AI場(chǎng)景淪為“盆景”“孤島”。

從實(shí)踐層面看，喻友平將當(dāng)前的主要問(wèn)題概括為四類：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量不高與流通不足，要么關(guān)鍵數(shù)據(jù)未采集、設(shè)備未聯(lián)網(wǎng)，形成“數(shù)據(jù)荒漠”，要么數(shù)據(jù)雜亂、標(biāo)準(zhǔn)不一、孤島林立，陷入“數(shù)據(jù)沼澤”，制約模型效果發(fā)揮；二是技術(shù)與業(yè)務(wù)融合不深，通用大模型行業(yè)適配性不足，而行業(yè)專家又難以將模糊的痛點(diǎn)轉(zhuǎn)化為清晰的技術(shù)需求，形成供需鴻溝；三是部署成本高、周期長(zhǎng)，尤其是傳統(tǒng)行業(yè)的老舊設(shè)備改造難度大，投入產(chǎn)出比不清晰，同時(shí)不少AI創(chuàng)新項(xiàng)目的價(jià)值量化體系不完善，投資回報(bào)預(yù)期不明確；四是復(fù)合型人才短缺，既懂行業(yè)業(yè)務(wù)又懂AI技術(shù)的人才供給不足，制約場(chǎng)景落地的效率和效果。

其中，“為建而建”的形式主義問(wèn)題尤需警惕。“部分企業(yè)陷入‘技術(shù)跟風(fēng)’誤區(qū)，盲目布局大模型和智能體項(xiàng)目，卻忽視實(shí)際業(yè)務(wù)痛點(diǎn)和真實(shí)價(jià)值訴求，導(dǎo)致不少項(xiàng)目停留在演示層面，最終淪為中看不中用的‘AI盆景’�！庇饔哑教嵝�，這不僅造成算力、資金等資源的浪費(fèi)，也擠壓了真正有價(jià)值的創(chuàng)新空間。

回歸商業(yè)本質(zhì)

“AI場(chǎng)景創(chuàng)新可能在未來(lái)分階段持續(xù)深化。”在劉大勇看來(lái)，短期內(nèi)，AI相關(guān)創(chuàng)新要素的快速流動(dòng)與高效匹配，將推動(dòng)大量高價(jià)值應(yīng)用場(chǎng)景的開(kāi)放與培育；在更長(zhǎng)周期內(nèi)，AI有望作為基礎(chǔ)性技術(shù)載體，進(jìn)一步引發(fā)更深層的科技及產(chǎn)業(yè)變革，并帶動(dòng)新型通用基礎(chǔ)設(shè)施的更新和建設(shè)。

從技術(shù)演進(jìn)角度看，單志廣分析，目前AI總體發(fā)展水平仍處于起步階段，雖然已從運(yùn)算智能到了感知智能，但是距離認(rèn)知智能仍有非常大的差距。未來(lái)AI發(fā)展需堅(jiān)持“大模型+小模型”“連接主義+符號(hào)主義”的融合路徑，推動(dòng)運(yùn)算智能、感知智能向認(rèn)知智能跨越。各行業(yè)應(yīng)結(jié)合專有數(shù)據(jù)與場(chǎng)景需求，通過(guò)“大模型+知識(shí)庫(kù)”改造現(xiàn)有系統(tǒng)，重構(gòu)業(yè)務(wù)邏輯，實(shí)現(xiàn)管理的全域化與實(shí)時(shí)化。

在產(chǎn)業(yè)協(xié)同層面，喻友平認(rèn)為，越深入垂直場(chǎng)景，對(duì)行業(yè)知識(shí)的依賴越強(qiáng)。未來(lái)主流模式將是AI平臺(tái)廠商、大模型應(yīng)用廠商與科研機(jī)構(gòu)的多元生態(tài)合作，AI廠商提供平臺(tái)和核心AI能力，應(yīng)用廠商提供領(lǐng)域知識(shí)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成能力，科研機(jī)構(gòu)提供技術(shù)支撐�！皬摹畣未颡�(dú)斗’走向‘協(xié)同共贏’，才能提升場(chǎng)景落地的成功率和可持續(xù)性�！彼�說(shuō)。

同時(shí)，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)正從“追求模型參數(shù)規(guī)�！鞭D(zhuǎn)向“沉淀可復(fù)用方案”。在喻友平看來(lái)，大模型的競(jìng)爭(zhēng)正在從參數(shù)規(guī)模轉(zhuǎn)向行業(yè)知識(shí)密度和解決方案的可復(fù)制性。技術(shù)服務(wù)商應(yīng)在不同行業(yè)的落地中沉淀可復(fù)用的“場(chǎng)景樣板間”、行業(yè)插件和實(shí)施方法論，從而大幅降低成本和交付周期，讓AI落地“越做越快、越做越便宜”。

“AI落地‘最后一公里’的核心，是回歸商業(yè)本質(zhì)，以及它能否真正解決問(wèn)題、提升效率、創(chuàng)造可衡量的價(jià)值�！庇饔哑秸f(shuō)，只有以深入業(yè)務(wù)、技術(shù)融合、生態(tài)協(xié)作、持續(xù)運(yùn)營(yíng)的務(wù)實(shí)態(tài)度持續(xù)推進(jìn)，AI場(chǎng)景創(chuàng)新才能帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

為實(shí)現(xiàn)AI場(chǎng)景創(chuàng)新的可持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，劉大勇還建議在更大范圍調(diào)動(dòng)市場(chǎng)力量，形成眾多創(chuàng)新主體廣泛參與的選擇機(jī)制；同時(shí)，為各類創(chuàng)新主體提供預(yù)期穩(wěn)定和能夠容錯(cuò)的環(huán)境，助推其開(kāi)展長(zhǎng)周期且不斷迭代的創(chuàng)新研發(fā)。

“這一系列的選擇、分工與反饋優(yōu)化，將推動(dòng)創(chuàng)新合作機(jī)遇的持續(xù)發(fā)掘與優(yōu)勢(shì)的循環(huán)累積，為場(chǎng)景培育源源不斷地注入創(chuàng)新生機(jī)與經(jīng)濟(jì)活力�！眲⒋笥抡f(shuō)。