日前，中國(guó)信息通信研究院發(fā)布藍(lán)皮書報(bào)告《人工智能發(fā)展報(bào)告（2024年）》（下稱《報(bào)告》）指出，2024年，我國(guó)通過加大基礎(chǔ)設(shè)施投入和政策扶持，人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程持續(xù)領(lǐng)先，發(fā)展呈現(xiàn)出技術(shù)進(jìn)步與應(yīng)用落地雙輪驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)。未來3年，人工智能的技術(shù)演進(jìn)將對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

那么，石化產(chǎn)業(yè)對(duì)人工智能的應(yīng)用情況如何？行業(yè)企業(yè)又該如何趕上這輛雙輪驅(qū)動(dòng)的快車，真正讓人工智能“為我所用”？對(duì)此，《報(bào)告》指出，目前石化行業(yè)等領(lǐng)域?qū)τ诖竽Ｐ偷燃夹g(shù)的應(yīng)用呈現(xiàn)出“兩端快、中間慢”的特征，企業(yè)還需通過開展戰(zhàn)略需求分析、明確選型方案、建設(shè)人工智能平臺(tái)等措施，實(shí)現(xiàn)研發(fā)生產(chǎn)的提質(zhì)增效。

人工智能走向新范式 產(chǎn)業(yè)保持高速增長(zhǎng)

總體來看，目前人工智能技術(shù)呈現(xiàn)出演進(jìn)走向新范式、工程化邁向新階段、安全治理工作緊密推進(jìn)、產(chǎn)業(yè)迎來新動(dòng)能等特征。

首先，以Transformer架構(gòu)為基礎(chǔ)的大模型不斷取得新突破，在大數(shù)據(jù)、大算力加持下，逐漸實(shí)現(xiàn)從單任務(wù)智能到可擴(kuò)展、多任務(wù)智能和能力可塑的跨越。這一關(guān)鍵突破，標(biāo)志著人工智能技術(shù)發(fā)展走向新范式。

其次，工程化技術(shù)是推動(dòng)人工智能從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)環(huán)境的關(guān)鍵橋梁，也是人工智能在垂直行業(yè)應(yīng)用落地的必經(jīng)之路。當(dāng)前，人工智能工程化的重點(diǎn)逐漸從大模型的訓(xùn)練微調(diào)、向應(yīng)用開發(fā)和落地轉(zhuǎn)變，構(gòu)建起圍繞大模型及其應(yīng)用的工具鏈，并通過開發(fā)工具鏈加速大模型技術(shù)迭代速度，應(yīng)用工具鏈拓展大模型的應(yīng)用廣度，標(biāo)志著人工智能工程化進(jìn)入了新的產(chǎn)業(yè)化階段。

《報(bào)告》指出，2024年，全球人工智能產(chǎn)業(yè)保持了高速增長(zhǎng)。據(jù)預(yù)測(cè)，全年全球產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到6233億美元，同比增長(zhǎng)21.5％。《報(bào)告》分析稱，人工智能產(chǎn)業(yè)的高速增長(zhǎng)與大模型的涌現(xiàn)式發(fā)展和生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展有關(guān)，到2026年，超過80％的企業(yè)將使用生成式人工智能API，或部署生成式人工智能的應(yīng)用程序。

發(fā)展速度“兩端快、中間慢” 生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)仍待探索

在石化行業(yè)等產(chǎn)業(yè)鏈較為復(fù)雜的領(lǐng)域中，更重要的是人工智能該“怎么用”。

《報(bào)告》顯示，隨著“人工智能+”行動(dòng)等政策深入推進(jìn)，大模型在多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用成效逐步顯現(xiàn)，如能源、醫(yī)療、零售等領(lǐng)域，整體表現(xiàn)出較高的探索積極性，并產(chǎn)生了明顯的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

在制造業(yè)領(lǐng)域，大模型在研發(fā)設(shè)計(jì)、安全巡檢、質(zhì)量檢測(cè)等生產(chǎn)環(huán)節(jié)和統(tǒng)計(jì)圖表生成等經(jīng)營(yíng)管理環(huán)節(jié)均有應(yīng)用落地，展現(xiàn)出巨大變革潛力。如原材料行業(yè)，利用人工智能技術(shù)逐步改變傳統(tǒng)的資源開發(fā)、加工和利用方式，實(shí)現(xiàn)資源勘探與開發(fā)智能化、生產(chǎn)流程優(yōu)化與節(jié)能減排、廢棄物管理與資源回收等。

但由于線下生產(chǎn)流程的復(fù)雜性、嚴(yán)謹(jǐn)性和專業(yè)化要求，大模型在實(shí)施生產(chǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)用的進(jìn)展相對(duì)較為緩慢?！秷?bào)告》指出，目前大模型應(yīng)用在產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的分布普遍呈現(xiàn)出“兩端快、中間慢”的特征，即產(chǎn)業(yè)鏈兩端的研發(fā)設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)服務(wù)等知識(shí)密集型、服務(wù)密集型環(huán)節(jié)落地較快，生產(chǎn)制造等中間環(huán)節(jié)相對(duì)較慢。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在我國(guó)百個(gè)人工智能技術(shù)應(yīng)用優(yōu)秀案例中，中間環(huán)節(jié)案例占比只有18.8％。

據(jù)此，《報(bào)告》提出，大模型賦能需要針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景合理選擇。如在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)研發(fā)、知識(shí)管理等語料豐富、問題邊界較為清晰的領(lǐng)域，大模型可以充分發(fā)揮能力，提升生產(chǎn)效率和創(chuàng)造力，從而推動(dòng)工業(yè)技術(shù)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新性變革；而在實(shí)時(shí)生產(chǎn)中，由于對(duì)質(zhì)量管理和流程的高度要求，以及高質(zhì)量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取困難，尚且不適合采用大模型生成的“弱解釋性”結(jié)果直接指導(dǎo)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)。

實(shí)現(xiàn)研發(fā)生產(chǎn)提質(zhì)增效 企業(yè)還需“量體裁衣”

  《報(bào)告》提到，實(shí)現(xiàn)研發(fā)生產(chǎn)提質(zhì)增效依然是石化產(chǎn)業(yè)等制造業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)的主要訴求。具體到企業(yè)自身，又該如何利用人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)？對(duì)此，《報(bào)告》提出了6點(diǎn)建議：

一是開展戰(zhàn)略需求分析。多方案例表明，需求分析可以有效地幫助企業(yè)全方位探索借助大模型實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品迭代的有效途徑，為后續(xù)的決策制定、資源配置和研發(fā)測(cè)試提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，助力企業(yè)在智能化轉(zhuǎn)型中行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

二是明確選型方案?！秷?bào)告》通過分析中石油昆侖大模型等行業(yè)大模型的構(gòu)建研發(fā)過程，發(fā)現(xiàn)大模型技術(shù)選型通常包括模型生態(tài)、模型部署、模型協(xié)同、算力推算等方面，企業(yè)在選擇開源或閉源兩類模型生態(tài)時(shí)，需要綜合評(píng)估自身開發(fā)成本、開發(fā)周期、性能和安全性等要求，基于所選模型生態(tài)通過搭配標(biāo)準(zhǔn)化接口和豐富的工具包來進(jìn)一步提高模型開發(fā)質(zhì)量。

三是建設(shè)企業(yè)人工智能能力平臺(tái)。對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)，平臺(tái)的構(gòu)建應(yīng)該聚焦核心業(yè)務(wù)，利用云服務(wù)和開源工具快速搭建基礎(chǔ)設(shè)施；對(duì)于大中型企業(yè)，平臺(tái)建設(shè)則需要深度整合已有的大模型平臺(tái)、數(shù)據(jù)能力平臺(tái)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

四是構(gòu)建智能體應(yīng)用，以進(jìn)一步釋放大模型應(yīng)用潛能。智能體工具調(diào)用可以有效解決大模型“有腦無手”的問題，進(jìn)一步推動(dòng)模型高質(zhì)量輸出，并通過人機(jī)交互實(shí)現(xiàn)人類和智能體的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

五是打造運(yùn)維管理體系，助力人工智能生產(chǎn)過程規(guī)范化。大模型時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)研發(fā)運(yùn)營(yíng)體系（MLOps），能夠基于流程化、自動(dòng)化、持續(xù)迭代、可管理等原則，提升大模型的可修正和可運(yùn)營(yíng)能力，加速大模型規(guī)?；涞夭椒?，提升運(yùn)營(yíng)管理效率，打造價(jià)值閉環(huán)。

最后，《報(bào)告》提到，企業(yè)還應(yīng)注重風(fēng)險(xiǎn)管理，構(gòu)建“風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別—風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估—風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)”的風(fēng)險(xiǎn)管理鏈路。