5G与工业互联网融合 - 5G与工业互联网深度融合是扩大5G规模化应用的重要前提，目前应用场景多针对共性需求，与不同行业、企业的个性化需求契合度不够 [1][3] - 面临成本挑战，5G网络建设、设备改造及运营成本较高，对中小企业压力较大，制约大规模推广 [3] - 需求匹配挑战，工业各垂直行业需求碎片化、个性化，未来将在网络设施、技术产品、融合应用等方面演进，推动更广范围、更深程度、更高水平创新发展 [3] 5G-A的发展与影响 - 5G-A是5G向6G发展的关键阶段，仍属于地面范畴，而6G是空天地一体化，能覆盖国内54%网络未覆盖区域 [1] - 5G-A是新兴产业重要技术驱动力，如低空经济在通感一体技术加持下，促进高端技术创新、创造新经济增长点、增进民生福祉 [4] - 5G-A商用一周年为6G发展带来启示，包括技术研发层面频谱资源扩展和智能网络架构、应用场景层面垂直行业融合、产业生态层面协同合作 [5] 6G的发展方向 - 6G将实现真正的万物互联，从5G-A经验看，需注重高频段频谱利用、网络智能化发展、垂直行业深度融合及产业生态协同 [5] - 6G技术发展应以场景需求为导向，挖掘网联汽车、低空经济等领域应用潜力，强化产业协同和标准制定 [5] AI for Industry趋势 - AI for Industry将迅猛发展，与5G-A、工业互联网、算力网络等深度融合，形成"感-传-算-控"一体化智能体系，驱动制造、能源、交通等领域智能化升级 [9] - 应用场景从通信等领跑行业向制造业、能源、交通等更多行业渗透，形成智能质检、网络自优化、供应链预测等标准化解决方案 [9] - 关键问题包括数据质量与安全、算力支撑、行业标准制定、复合型人才培养 [10] 大模型行业应用 - 大模型从"通用泛化"向"领域专精"升级面临数据壁垒、算法精度、场景适配三大挑战 [10] - 数据治理先行，自主研发数据清洗、标注工具，构建全链路数据生产平台，实现高效数据转化 [10] - 算法精度优化，通过多机分布式部署提升推理效率，扩展上下文记忆，完成国产芯片适配 [11] - 生态协同共建，联合产业链上下游在物流、交通、教育等专精领域打造标杆试点应用 [12]

【演讲/钟新龙，整理/观察者网 唐晓甫】 很多人说"人工智能的历史既长又短"。 其"长"，在于人工智能概念可以追溯至1950年，当时计算机奠基人图灵提出了著名的"图灵测试"。他认 为，若第三方无法区分计算系统与人类的回答来源，则可认为该系统具有智能。由此，人工智能的概念 自1950年起便有了理论基础。 其"短"，则在于大众层面对人工智能的广泛接触，应当以2022年11月发布的ChatGPT为分水岭，截至今 日仅有两年多的发展历程。 编者按：随着ChatGPT的爆火以及具身智能的大规模出现，利用AI大模型的通用人工智能带 领人类进入第四次工业革命的设想，在欧美世界尤其是金融圈成为最热门的话题。受此影 响，国内不少相关人士也在强调美国领导的西方体系会利用其"算法+数据+算力"的三重优 势对我国形成技术代差，从而导致我国在潜在的"第四次工业革命"中落于人后。 但是随着 人工智能大模型的演进和实践，更多人意识到，这套叙事存在逻辑瑕疵。而在这场再认识的 过程中，更多人对于人工智能的潜力和局限有了更明晰的认知。于是就在今年4月，工业和 信息化部直属单位中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）正式发布了《人工智能赋能 新型 ...