新華社南寧9月18日電　題：東博會手記：人工智能+，從“點”上開花到“鏈”上結果

　　新華社記者鄒雨沁、農冠斌

　　一張貼在手機背后就能進行錄音和多語種翻譯的卡片式錄音設備，一只敲擊空氣發出美妙音樂的感音空氣架子鼓，一款能測量甲狀腺結節并由AI生成診斷報告的超聲設備……在第22屆中國—東盟博覽會現場，記者看到人工智能紛至沓來的應用場景，更豐富的對接平臺、更協同的產業鏈條，人工智能的未來引人思考。

　　人工智能賦能千行百業，既需要算力、算法的投入和突破，也需要高質量、高相關性的場景數據這一“優質食糧”。

　　跨境電商、文旅、汽車、農業……今年7月以來，為配合第22屆東博會和峰會所舉辦的AI賦能千行百業超級聯賽吸引了來自中國和東盟的3300多支隊伍參賽，在智慧口岸、智能座艙、數字果園等跨境特色場景應用上作出探索。

　　“我們雖然難以在算力上與一線城市競爭，但廣西擁有豐富的應用場景，能夠集成和適配更適合東盟市場的垂直大模型，并交付東盟國家使用。”第22屆東博會AI體驗官、南寧職業技術大學人工智能學院教授蘇鴻說。

　　目前，一些AI應用可在既定環境中完成如“車找工位、料找車”等規則明確的任務，但部分如“放歪的零件如何精準適配”“復雜動態路徑如何實時優化”等脫離預設規則的情況，仍需AI進一步提升感知與決策能力。

　　越是深入應用的場景，越不容毫厘之差。醫療診斷不能誤判、金融風控忌憚偏差、工業制造關乎質量安全……AI要真正“被用起來”，必須在數據采集、算法提升與系統集成上不斷優化。

　　提升人工智能發展水平，不能只在“點”上做功，更要在“面”上開花。

　　一個簡單的例子。在不少工廠，碼垛機器人、焊接機器人已通過AI實現單點效率的顯著提升，但距離將各個生產環節緊緊形成一個全鏈路、智能化的有機整體，仍有一段距離。從傳統工廠、“燈塔工廠”到“黑燈工廠”，需要人工智能與千行百業攜手進化。

　　在上汽通用五菱，從數據化、模塊化走到智慧化，這場迭代持續了6年時間。“我們花了6年時間開展智慧化布局，完成了20項設備交互協議的標準統一以及差異化適配，通過同一個‘大腦’即EODP進行調度，進而實現了汽車行業的智能制造。”上汽通用五菱運營大數據與信息技術部總經理黃燕清說。如今，16座“智能島”將傳統流水線變為網狀平行式生產模式，生產效率提升33%，訂單交付周期從45天縮短至最短7天。

　　智能制造的進化，需要感知技術、決策模型的提升；智慧醫療的進展，離不開影像數據、病理知識的融合；中國—東盟合作的創新，依托于語言互譯、文化理解的突破……也正是一次次向真實場景、具體問題的攻堅，鍛造著人工智能的“可靠性”，積累著人工智能賦能百業的能力。（完）