“从产业角度而言，人工智能可帮助预测和判断。例如，在设备运作保全方面，通过数据采集和算法判断，人工智能可帮助制造业客户降低设备维护成本，进一步提升生产效率。”在第六届虹桥国际经济论坛“智能科技与未来产业高质量发展”分论坛上，围绕“人工智能怎么样更好服务实体经济”这一主题，欧姆龙自动化(中国)有限公司总裁朱左江表示。

  在本次分论坛上，来自学术界和产业界的嘉宾，就进一步通过人工智能推动绿色化、数字化进行了探讨。“人工智能，特别是以大模型为代表的人工智能的加快速度进行发展，给产业高质量发展注入新动能。”中国电子学会副理事长龚克表示，在这一新阶段中，应坚持发展主线，推动AI和实体经济深层次地融合，真正的完成高质量、绿色化发展。

  在智能化、绿色化融合发展的当下，AI是一个重要推动力。如何用好这一工具，是所有产业实现高质量转型发展面临的课题。

  “不管训练，还是推理，人工智能模型都会消耗大量功耗。这本身就会倒逼我们持续提升效率。”百度集团副总裁吴甜表示，在基础设施方面，百度一直在建设符合绿色标准功耗的集群设施，在建设过程中引入人工智能技术帮助基础设施提升效率。

  “‘文心一言’自发布至今推理性能提升了50倍。换言之，推理端的成本相应下降，这也使该产品在每次使用时更加绿色化。”吴甜表示，不仅如此，模型训练的效率已提升3.6倍。这也代表着，模型训练周期大幅度缩短，正对应着能耗的下降。

  事实上，AI在社会提升效率方面会有极大的价值空间。吴甜透露，百度正通过“文心一言”模型做代码开发的提升效率工作。

  “目前，在写代码时，百度工程师对AI大模型输出代码的采用率超过40%，对于高频用户来说甚至达到60%。”吴甜表示，类似的效率提升体现在各行各业。虽然人工智能大模型发展初期功耗很大，但给整个社会运转带来的效率提升意义重大。

  “建筑物碳排放的最终目标是实现‘近零碳’目标。如何达到这一目标，通过人工智能实现有效连接的高效能设备是重要的条件。”江森自控亚太区总裁朗智文表示。

  人工智能代表着未来，但如何推动AI和实体经济更好地融合，也面临着多重挑战。

  对此，中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民表示，要想做好人工智能大模型一定要培养交叉人才。他建议，为了产业智能化发展更加通畅，非IT领域专业的学生应掌握人工智能这一学科的基础知识，这需要政策环境和有关机制的进一步推动。

  “现阶段，国内产业智能化发展还处在相对初期的状态。有关部门可在政策制定层面进行引导，建设一个面向未来产业链条的培育环境。”吴甜说。

  吴甜建议，每个行业应发挥该行业领域专家的作用，而这一作用的发挥需依赖行业对自身应用场景和数据的理解。

  在龚克看来，政策面在营造创新环境的同时也应该在监管方面守牢底线，健康有序地推动人工智能更好赋能实体经济发展。