邵春堡:抓住人工智能新风口

选择字号:   本文共阅读 9887 次 更新时间:2024-03-06 00:24

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邵春堡 (进入专栏)  

 

科技是第一生产力,创新是第一动力。新质生产力,要义就在科技创新,在于技术的革命性突破。企业要在科技创新中发挥主体作用。伴随着人工智能的飞速发展,一些企业已经敏锐地捕捉到相关信息,将智能产业作为企业创新的主题,通过挖掘技术创新的价值源泉,推进产业创新的价值创造,力促商业模式创新的价值实现。

技术创新要敢于另辟蹊径

生成式大模型的空前突破,搅动了人工智能的一池春水。拥有这一能力,意味着企业能在激烈的市场竞争中保持技术领先,持续推出创新产品。目前,美国头部人工智能公司的算法、算力、数据处于领先地位,我国虽然尚有一定的技术差距,但其发展也呈现了独特的优势。比拼是场马拉松。企业在人工智能上的创新,要吸取我国在高铁、特高压、5G发展中的创新经验,走独特的路子,笔者对此有四点体会——

一是代表市场需求的企业家起引领作用,应着眼解决问题、形成产品、推进产业。换言之,就是以应用为目标,突出链主责任,将使命、动力和压力集于一身。

二是加强企业和科研单位协同,整合各种资源强力推进。我国在科技上的专利、论文数量名列前茅,还需更多集中在一些主题上,促进成果的转化,使其较快地传导到产品产业的创新上。

三是尊重科学家的主导意见。过多讨论会降低效率,多干多试胜过议论过多决断迟缓,实践比理论给人的启发更加宽泛和可行,常常会出人意料地找到答案。

四是企业在科学和技术上的投入要有合理比例。科学研究重要,但企业要更多牵头应用技术研发。

产业创新要着眼于应用

产品是产业的核心,产品创新和产业创新相辅相成。人工智能只有变成产业才有价值。在这方面,我国也有相对优势——

第一,我国产业齐全便于垂直大模型对接。我国产业门类齐全、产业体系完整、工业经济规模大,为人工智能技术及其应用提供了丰富的需求场景和广阔的创新应用空间。有些产业和产品亟待智能化,转型中的一些环节从信息化或数字化升级到智能化,都需要智能技术支持。适应这种情况,大模型也从通用化更多地走向垂直化。垂直大模型将会成为各产业的基础设施,“模型应用,产业先行”也成为业界共识。垂直大模型的行业应用将以其强大的计算和学习能力,特别是通过海量数据的处理和分析,可以预测设备故障,优化生产流程,提高生产效率和质量,进而增强产业和企业的智能化和自主性。

第二,生成式人工智能会成全智能产业。在网络运营、软硬件设备制造、互联网运营现有的三类数字产业之上,很可能出现大模型应用先行的智能产业。研发大模型的240多家企业和单位,会有相当部分参与智能产业。通信互联网企业在大模型探索中,会成为智能产业的骨干基础。比如,百度“文心一言”公开应用,能够方便百姓解决工作和生活上的问题;华为盘古大模型用于有关产业,可以提高企业的自动化、智能化水平,这些将为我国数智经济注入新的活力。

第三,生成式人工智能向传统产业扩展得天独厚。我国正由消费互联网向产业互联网转化,可以借势将创新中的生成式人工智能技术及其产品,引入各个产业。加之生成式人工智能是通用性技术,极易扩散和广泛应用,它同制造业等方面技术的结合,有利于生成式人工智能落地,促进制造业智能化,这将高水平巩固和发展“中国制造”。

商业模式创新在于价值转移

不同产品决定不同的商业模式。人工智能时代,有可能改变原有的价值链和价值传递方式,改变原有的产品形态。需要我们通过预测和分析智能产品形态和应用来探讨它的交易主体、交易方式及收支和风险。笔者认为,数智化的产品有三个特点和两类模式——

转移价值。数字科技及其产品、服务、工具,渗透进产业过程,包括资源配置、设计、制造、管理、营销,赋能到终端、硬件等实体产品上,目前在传统产业的附加值至少占到1/3以上。

隐性价值。我们使用的微信等数智产品和服务,除了流量几乎是免费,感受不到其中的隐性价值,比方说,给你多少好处,你会同意永久不用微信?比如500元,1000元,甚至更多,这种问答有利于加深对隐性价值的认识。美国研究发现,2004年以来,仅一家社交网络就为消费者创造了超过2250亿美元的隐性价值。

共享价值。数字智能产品的科技含量高,使用价值大,而实际付费少,甚至不收费。比如,过去旅游至少要买一张地图,现在百度地图、高德地图都能智能导航,几乎免费使用,顶多花些流量。诸如此类还有很多,人们在不知不觉中共享着技术进步的红利。

类数字产品模式。同数字产品一样的智能产品和服务有几种商业模式,比如tob模式,将智能技术、工具、服务嵌入或附着在智能终端、数字平台等各种产品上,特别是打造新一代智能终端。应该说,生成式人工智能会非常快地进入手机,通过手机上的智能应用,方便地指导日常生活和工作。

探索智能产品独特商业模式。智能产业还在创新中,纯粹的智能产品和服务还不多见。但是,我们可以从商业角度思考一些相关问题,促进这方面的探索。比如,适应智能技术和产品的迭代以及市场需求和使用场景的变化,怎样建立人工智能应用商店,完善人工智能应用种类和增强功能,才能不断提供更好的服务和体验?比如,未来借助人工智能产品的工作、生活、学习、思维,人机会有更多协作,怎么超越传统的盈利思维,使人类价值和幸福在智能产品的商业模式中占据重要位置?比如,适应人工智能技术的创新和应用场景拓展,怎样在较高技术门槛和较大投入的情况下,构建可持续的商业模式,形成良好的商业生态系统。相信,当智能产品的价值通过各种方式转移到消费大众时,也就体现出企业的真正价值。

(作者系中国国际经济技术合作促进会副理事长)

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