新华全媒+丨东博会手记：人工智能+，从“点”上开花到“链”上结果

人工智能赋能千行百业，既需要算力、算法的投入和突破，也需要高质量、高相关性的场景数据这一“优质食粮”。

跨境电商、文旅、汽车、农业……今年7月以来，为配合第22届东博会和峰会所举办的AI赋能千行百业超级联赛吸引了来自中国和东盟的3300多支队伍参赛，在智慧口岸、智能座舱、数字果园等跨境特色场景应用上作出探索。

“我们虽然难以在算力上与一线城市竞争，但广西拥有丰富的应用场景，能够集成和适配更适合东盟市场的垂直大模型，并交付东盟国家使用。”第22届东博会AI体验官、南宁职业技术大学人工智能学院教授苏鸿说。

这是9月17日在南宁国际会展中心拍摄的消防人工智能设备。新华社记者 曹祎铭 摄

目前，一些AI应用可在既定环境中完成如“车找工位、料找车”等规则明确的任务，但部分如“放歪的零件如何精准适配”“复杂动态路径如何实时优化”等脱离预设规则的情况，仍需AI进一步提升感知与决策能力。

越是深入应用的场景，越不容毫厘之差。医疗诊断不能误判、金融风控忌惮偏差、工业制造关乎质量安全……AI要真正“被用起来”，必须在数据采集、算法提升与系统集成上不断优化。

提升人工智能发展水平，不能只在“点”上做功，更要在“面”上开花。

一个简单的例子。在不少工厂，码垛机器人、焊接机器人已通过AI实现单点效率的显著提升，但距离将各个生产环节紧紧形成一个全链路、智能化的有机整体，仍有一段距离。从传统工厂、“灯塔工厂”到“黑灯工厂”，需要人工智能与千行百业携手进化。

在上汽通用五菱，从数据化、模块化走到智慧化，这场迭代持续了6年时间。“我们花了6年时间开展智慧化布局，完成了20项设备交互协议的标准统一以及差异化适配，通过同一个‘大脑’即EODP进行调度，进而实现了汽车行业的智能制造。”上汽通用五菱运营大数据与信息技术部总经理黄燕清说。如今，16座“智能岛”将传统流水线变为网状平行式生产模式，生产效率提升33%，订单交付周期从45天缩短至最短7天。

智能制造的进化，需要感知技术、决策模型的提升；智慧医疗的进展，离不开影像数据、病理知识的融合；中国—东盟合作的创新，依托于语言互译、文化理解的突破……也正是一次次向真实场景、具体问题的攻坚，锻造着人工智能的“可靠性”，积累着人工智能赋能百业的能力。

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