人工智能驱动实数融合发展研究报告

一、人工智能成为实数融合发展的核心驱动力

• 人工智能是第四次工业革命的标志性技术和重要驱动力量
  • 推动传统产业转型升级，促进新兴产业培育壮大
  • 驱动实数融合发展的机理：技术扩散与市场接受过程

二、人工智能驱动实数融合取得突破性进展

• 算法模型技术突破
  • 多模态大模型实现文本、图像、音频等多模态数据融合
  • 智能体技术实现复杂任务处理、认知连贯、跨场景适用
• 数字基础设施加速布局
  • 算力规模持续提升，为人工智能大模型创新及应用提供效能基石
  • 数据规模快速增长，为人工智能技术发展和演进提供丰富养料
• 应用广度范围持续拓展
  • AI应用访问量快速增长，用户接受度和使用频率提升
  • AI助手、AI视频等产品成为用户日常生活中最受欢迎的应用
• 高价值新场景不断涌现
  • 研发设计、生产制造、仓储物流、安全保障等环节应用广泛
  • 高端装备制造、智能生产、智能仓储物流等领域实现突破

三、有待进一步解决的问题挑战

• 模型技术可用性待提升
  • 模型在实体经济落地应用存在可用性不足问题
  • 模型部署应用过程存在数据隐私泄露和AI生成内容伪造风险
• 技术嵌入业务系统存风险
  • 企业核心环节对人工智能技术的精准度、稳定性要求高
  • 模型可能存在幻觉问题，对企业生产要全及产品规范带来隐患
• 企业自身转型能力受制约
  • 传统产业企业存在生产运营体系复杂、组织架构僵化、数智化战略基因缺乏等问题
  • 企业难以制定具有前瞻性的人工智能战略规划

四、发展展望

• 加强技术创新，降低技术应用门槛
  • 聚焦算法机制创新，提升模型的泛化能力和跨场景适用性
  • 推广联邦学习、隐私计算等技术，保障数据安全
• 筑牢数据底座，加速数字化转型进程
  • 开展高性能算力、网络化、软件升级、OT与IT技术融合
  • 提高行业数据集的多样性和丰富性，突破数据瓶颈
• 强化治理能力，构筑应用安全防线
  • 构建人工智能安全风险识别方法论，加强风险评估
  • 推广联邦学习、隐私计算等技术，降低风险

五、中国移动研究院（中移智库）简介

• 中国移动科技创新体系的核心研发机构
• 积极承担央企重大科创工程，引领光通信技术发展
• 创建“九天人工智能科研特区”，推出九天基础大模型和多个行业大模型
• 为国家及政府部门提供数字经济领域政策决策支持，助力产业行业数字化转型