5G新通話智能交互“解鎖”無障礙溝通、機器視覺賦能工業質檢、智能網聯汽車加速汽車制造業……記者在今年的中國國際信息通信展覽會上感受到，數字經濟與實體經濟深度融合插上AI“翅膀”，產業、智能化步伐全線提速。

當前，人工智能正向全場景、大規模、融合度高的階段發展，帶動了算力需求攀升。6月4日，在展會期間舉辦的“ICT中國·高層論壇主論壇”上，中國工程院院士鄔賀銓說，從AI訓練所需算力來看，2000年前后，每5~ 6個月所需的算力翻倍，但是從2012年到2019年，人工智能算力需求增長了30萬倍。ChatGPT每天所需算力約為3640PF，也就是7~8個算力達到500P的的算力。

數據量急劇增長、AI模型參數量級倍增、融合創新應用不斷延伸，這對合理調配算力、高效利用計算資源提出了更高要求。鄔賀銓指出，目前的人工智能處理業務時幾乎動員了整個網絡的相關節點，是一種比較粗放式的計算，所以功耗比較大、成本比較高。未來，人工智能能夠比較精準地選擇它的計算節點，無須動員全部計算資源。

為滿足不斷攀升的算力需求，高效利用算力資源成為關鍵。中國電信董事長柯瑞文表示，大模型快速演進對算力、算法和數據提出了更高要求。中國電信基于云網基礎底座，打造央企十大超級工程“息壤”算力調度平臺，推動東數西算、東數西訓、東數西渲更便捷、更經濟。加強云網基礎與人工智能的協同發展，將有助于提高計算效率、存儲能力和服務能力，使其更加靈活、高效地滿足個性化場景需求。中國移動總經理董昕表示，中國移動將致力于規模推動“能力上臺”，促進能力原子解耦、靈活編排、集成封裝，持續增強“梧桐”能力、“九天”泛在AI能力，不斷積蓄核心能力。

對于人工智能發展，鄔賀銓認為，加強可解釋性，實現知識和數據雙輪驅動，甚至加入類腦等都是未來重要趨勢。加強可解釋性需要從算法、模型和架構等方面進行優化與改進，可通過可視化和解釋工具來展現AI系統的決策過程，提高用戶對AI的信任度。為實現知識和數據雙輪驅動，要注重知識的獲取、表達、整合和運用，例如，可以通過知識圖譜等技術，將信息和數據整合為關聯的知識網絡，從而更好地進行邏輯推理和信息挖掘。同時，鄔賀銓提到，以現在的深度學習模型為例，輸入文字就生成文字，輸入圖像就輸出圖像，但如何實現多模態數據混用、進一步深化數據融合是需要考慮的課題。

從本屆中國國際信息通信展覽會上看，智慧港口、智慧教育、遠程診療、智慧鄉村、智慧礦山等融合應用多角度展示了人工智能與實體經濟的“雙向奔赴”，基于5G精品網絡，利用人工智能技術探索新的業務增長點、提升用戶體驗、創新商業模式，成為不少行業、企業的共同選擇。

當前，運營商網絡智能發展正處于從“有條件自治”向“高度自治”演進的階段。中興通訊首席戰略官王翔表示，中興通訊將通過人工智能技術的引入，提升網絡運維、業務保障效率，同時發掘未來價值客戶來源，持續提升ARPU值。從對外賦能來看，企業希望提供一個AI平臺來幫助相關業務能力的提升。在算力方面，不同企業在算力模型需求上有很大不同，在CPU、GPU、DPU等多樣化算力的配比方面有比較大的差異，如何精準把握未來算力設備的不同細分市場需求是一個新課題。

英特爾市場營銷集團副總裁莊秉翰在會上提出了“智能分布式邊緣”的概念。他表示，這一概念與算力網絡的概念一致。要構建智能分布式邊緣，一方面要用云原生支持智能以及分布式的邊緣環境，否則很難在不同場景、不同行業中實現。另一方面，要借助從云到邊緣一致的軟件框架和工具來適應應用的開發，確保開發者所開發的資產能被重復利用。在智能分布式邊緣架構中，AI無處不在。

賦能新發展，智構新格局。構建更加美好的數智未來，全產業鏈需勠力同心，提升算力效率，夯實人工智能發展基礎，為AI加速“擁抱”實體經濟，全面賦能教育文旅、醫療健康、電力能源等提供創新活力，為推進中國式現代化注入“智慧動能”。