AIGC（人工智能生成內容）、智能網聯車、人工智能大模型……近年來，人工智能領域技術突破不斷，創新成果不斷融入社會各個領域。在2023第七屆世界智能大會上，人工智能產品在自動駕駛、智慧城市等領域大展身手，成為推動產業優化升級、改善人們生活質量的重要驅動力。

　　多位與會嘉賓表示，當前全球人工智能發展進入新一輪躍升期，人工智能在驅動新一輪科技革命和產業變革中具有關鍵作用，潛在創新發展的空間巨大。利用數字創新推動數據生產力的發展，培植可以成為新的經濟增長點的新興產業，是人工智能產業實現歷史性跨越的重要因素。

　　5G加速驅動智能制造新發展

　　“作為影響各行各業的基礎技術，5G和AI之間的交互和融合是技術發展的大勢所趨，5G和AI結合邊緣云將以全新方式推動企業創新?！迸c會專家表示。

　　高通公司中國區董事長孟樸認為，5G具有高速率、高可靠性和低時延的特點，可以實現海量連接，而AI正是基于這些特點實現了突飛猛進的發展，并且遷移到終端，使自動駕駛、VR、AR眼鏡、機器人等眾多應用場景成為可能。

　　作為數字經濟的關鍵技術，AI正在成為各行各業高質量發展的新引擎。行業專家介紹，由AI驅動的智能個體化體驗需求不斷增長，5G將支持這些邊緣側產生情景豐富的數據，并且能實時分享到其他終端和云端，從而打造全新的應用服務環境，增強觀眾的體驗感。

　　截至目前，5G已經實現了很多技術特性的突破，比如大帶寬、低時延、高可靠性，以及海量的物聯網連接。上述專家表示，這些技術的落地速度存在差異，比如消費者對于大帶寬的感受可能并不強烈，因為目前5G還遠沒有釋放出全部潛力。

　　孟樸表示，5G的發展不是一蹴而就的，仍有不斷向前推進的空間，相關標準的制定也在同步進行，新一輪的創新已經開始，未來5G將會應用到更廣泛的行業。

　　智能網聯讓智慧交通觸手可及

　　近年來，在新一輪科技革命和產業變革的背景下，智能網聯汽車匯集了汽車、信息通信、人工智能、大數據等各行業、各領域的資源和力量，正逐漸深入發展。

　　“作為新能源汽車保有量第一的國家，我國已經具備了發展智能網聯汽車的良好基礎?！迸c會專家表示，在政策指引和技術進步的支撐下，智能網聯汽車作為汽車與信息通信、人工智能、大數據、能源、交通等多個領域的融合創新的重要載體，正從車路、云網圖等幾個維度推動汽車產業生態全面重塑，進而帶動智慧能源、智慧交通、智慧城市的協同發展，智能網聯汽車已經成為汽車產業轉型升級發展的戰略領域。

　　中國汽車技術研究中心有限公司董事長安鐵成介紹，目前自動駕駛進入了突破期。以L2為代表的輔助駕駛為例，自適應的巡航高速公路輔助、自動泊車等功能，在新上市的大量車型中的搭載率不斷提升，消費者的接受度和認可度也在不斷提高，自動駕駛的出租車、無人巴士、代客泊車、干線物流、無人配送等多場景的示范應用正有序開展。

　　此前發布的《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》，進一步了加快L3和L4級別智能網聯汽車商業化步伐。行業專家表示，加快L4級自動駕駛的規?；瘧脤⒊蔀橐I汽車產業發展、構建競爭新優勢的重要引擎。

　　中國工程院院士李克強認為，智能網聯汽車已經成為全球汽車產業發展的戰略方向，但自動駕駛在發展中仍面臨著諸多挑戰。“要加快研發車路云一體化的系統，分成解耦、跨域共用是能解決當前產業化輔助駕駛、高速自動駕駛瓶頸的關鍵，需要堅持在這條道路上深耕發展?！?/p>

　　大模型助力通用領域“智慧涌現”

　　“無論是最近大火的ChatGPT，還是國內互聯網公司推出的文心一言，其實都是AI大模型的典型代表。”行業專家表示，大模型具備多個場景通用、泛化和規?；瘡椭频戎T多優勢，是實現通用人工智能的重要研究方向。

　　與會專家介紹，所謂AI大模型，就是經過大規模數據訓練后，能夠適應一系列任務的模型。大模型的發展一定意義上實現了像人類一樣觸類旁通的能力，因此它不僅可以帶來內容的生產和分發方式的全新變化，人機交互的根本性變革，也會給科研、辦公、工業互聯網的發展帶來全新的機遇。

　　科大訊飛董事長劉慶峰認為，認知大模型的進步為通用人工智能的進步提供了強大的支撐。通過對海量的數據進行處理，可以對大模型開展記憶訓練，經過人機協作、強化學習等一系列創新方法，就可以實現在通用領域的“智慧涌現”?？拼笥嶏w在5月初推出的新一代認知智能大模型——訊飛星火認知大模型，在本屆世界智能大會上也進行了展示。

　　與會專家表示，相比傳統的小模型生成模式，大模型的真正意義在于改變了模型的開發模式，將模型的生產由“小作坊”升級為工業化的“流水線”，但大模型的開發還需要更豐富的資源以及龐大的數據和算力支撐，發展空間巨大。

　　“未來，大模型推動下的智能化將加速數字化高峰時期的到來，人工智能的指數級躍變將會帶來巨大的機遇，加快大模型研發有利于進一步搶占數字化時代發展先機。”業內專家說。（王紹紹 實習生王嫻對本文亦有貢獻）