人工智能具有典型的通用技术特征，几乎可以在所有经济活动中发挥作用。 AI在特定行业的落地也成为今年人工智能发展的一大趋势。

近日召开的全国工业和信息化工作会议提出，今年实施“人工智能+制造”行动，加强通用大模型、行业大模型研发布局和重点场景应用。全链条推动基础软件和产业软件技术研究和应用成果，加快建设先进计算产业体系。

在去年底举行的2024人工智能赋能新型工业化大会上，工业和信息化部总工程师谢少峰谈到如何推动“人工智能+制造”。应用案例。同时，围绕算力、算法、数据等核心技术，加大技术攻关，推动软硬件适配，打造从智能芯片到算法框架大模型的全栈产业链，推动通用大车型和行业大车型协调发展。 。加强产学研合作，打造一批生态领先的龙头企业，培育一批专精特新的“小巨人”企业，引导产业链上下游协同，支持开源社区建设，打造具有全球竞争力的产业生态系统。

报告显示，人工智能技术在各行业的渗透力和影响力呈现出三个明显的生态位。智能驾驶和实体智能属于人工智能应用的第一梯队。这两个领域对人工智能技术有着紧密的需求和很强的陪伴。性，表现出很强的相关性。

去年以来开始流行的仿人机器人，被业界视为AGI的最佳载体。据特斯拉CEO马斯克预测，未来，假设人形机器人与人口的比例为2:1，人形机器人的需求量预计将达到100亿至200亿台，而人类对其的需求量甚至远远超过这一数字。汽车。

香港大学新兴技术研究院院长、上海仿人机器人创新孵化器首席科学家席宁教授此前接受第一财经采访时表示，仿人机器人领域已经达到了新的高潮，大型人工智能模型的出现是一个主要原因。机器人之前面临的很多困难和问题都可以通过具身智能和大模型来解决，包括处理老龄化问题等机器人技术的新应用方向，这也将刺激产业发展。

中国电子科技第二十一研究所仿人机器人项目研发负责人姜志勇告诉记者，仿人机器人要真正从事各种工作、承担人类任务，必须将训练应用到实际中。场景并不断增加他们的“智慧”。只有真正投入应用场景，才能进一步发现实际的应用问题，通过技术迭代可以更好地解决，并在这个过程中不断发现机器人在其他应用场景的潜力。

除了AI在行业的落地，智能算力也是AI技术的关键环节和核心基础。报告认为，今年智能计算需求将保持快速增长，智能计算中心将迎来关键的发展窗口期。未来三年，我国在建或规划的智能计算中心规模将至少是2023年底投入运营规模的5倍。

国家信息中心《智能计算中心创新发展指南》显示，“十四五”期间，智能计算中心达到80%应用水平时，城市对智能计算中心的投资可带动智能计算中心的增长。核心人工智能产业增长2.9%至2.9%。 3.4倍，带动相关产业增长36至42倍。

在前不久举行的“2024国际算力标准与应用研讨会”上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝红表示，自去年年底ChatGPT诞生以来， 2022年，人工智能基础设施及相关智能投资快速增长。全球对智能计算的关注度不断提升。与传统算力相比，智能算力由基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速计算平台提供，主要用于人工智能训练和推理计算。

何保红认为，高端算力市场仍存在短缺，而中低端算力市场则出现供过于求的情况。此外，计算能力的提高速度远远快于网络能力的提高，从而产生了新的网络技术要求，需要改进现有的以太网或开发新的网络连接技术。能源消耗也是一个重要的挑战。在大型模型的训练过程中，大约2/3的成本是电力。未来需要关注节能计算和混合计算的发展来应对能源消耗问题。