干货!5G如何与行业融合发展?******
5G与行业融合的“绽放”之路
我国5G应用蓬勃发展,进入规模化探索新阶段。目前,国民经济20个门类中有15个行业,97个大类中有39个行业均已应用5G。5G与行业融合过程中,受行业自身发展规律、5G技术及产业发展规律和宏观发展环境等多重因素影响,呈现梯次性导入、渐进式发展趋势。由于不同行业5G发展呈现明显的阶段性,应分类施策推动5G与行业融合发展。
5G应用蓬勃发展,进入规模化探索新阶段
随着工业4.0时代的到来,数字化转型已成为各行业发展的必然趋势。作为新基建的重要组成部分,以5G为代表的新一代信息技术逐步与行业基础设施相融合,形成新型行业信息化基础设施。我国在国家政策、应用探索、产业融合等多方面积极推动5G与行业融合发展。
在政策方面,2020年3月,中共中央政治局常务委员会会议强调“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”;“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确提出“构建基于5G的应用场景和产业生态”。
为落实党中央、国务院的决策部署,多项鼓励5G发展与应用的政策或通知陆续出台。2021年7月,工业和信息化部等十部门印发《5G应用“扬帆”行动计划(2021-2023年)》(以下简称《行动计划》)。该《行动计划》提出8大专项行动及32个具体任务,明确了我国未来三年重点行业的5G应用发展方向,并系统性地部署相关推进工作。各地方政府也将5G应用作为地方经济的重要支柱型产业,纷纷出台相关产业支持政策。截至2021年8月底,全国省、市、区共出台5G政策569个,其中省级67个、市级259个、区县级243个。
在产业探索方面,从2019年我国5G网络正式开始商用,5G与行业融合试点项目的范围和规模逐步扩大,以三大运营商为代表的ICT(信息和通信技术)产业界加速与各垂直行业开展5G应用探索。据统计,工业和信息化部举办的“绽放杯”5G应用征集大赛项目数量从2018年的330个增长到2021年的超过1.2万个,涉及工业互联网、医疗健康、智慧交通、智慧金融、文体娱乐等20多个行业领域,近7000家政府机构、企业、科研院所、行业协会等单位参与,覆盖我国31个省(自治区、直辖市)及香港特别行政区。
从5G应用项目成熟度和商业落地情况来看,我国5G应用已实现从“0”到“1”的突破。2021年第四届“绽放杯”5G应用征集大赛近半数项目实现落地,15%以上的项目实现“解决方案可复制”,我国5G应用已进入“1”到“N”的发展阶段。下一步的探索方向是如何在不同行业实现规模化应用。
5G与行业融合梯次性导入,呈渐进式发展趋势
5G与行业融合发展进程遵循着客观发展规律,这个规律受到行业自身发展规律、5G技术及产业发展规律和宏观发展环境三方面的影响。
从行业来看,目前处于数字化转型的关键期,其对数字化技术的接受度在快速提升,原有的生产系统、产业体系、经营管理模式、商业模式等也在发生急剧变革,这为5G快速融入提供了良好条件。但是,由于不同行业有不同的产业发展周期、发展节奏,也会导致5G与不同行业融入的深度、广度和速度存在差异性。
从需求侧来看,首先需要明确行业场景需求,解决“为什么”用5G的问题,还要考虑行业原有数字化基础,解决“如何用”5G的问题。目前我国的第一、二、三产业数字化基础发展差异性较大,基础设施数字化率整体占比不高,影响了5G融入行业的速度。同时,企业对新技术的接受度、应用效果的显性度、探索的积极性等都影响5G在行业的发展进程。从供给侧来看,移动通信系统从5G开始才真正为垂直行业服务,3G、4G等都是面向消费者市场,发展周期和发展驱动力受消费者影响。消费者用户是统计型需求且消费是冲动型,因此在技术和产业发展节奏、网络更新速度等方面,ICT企业的话语权较高。但行业客户不同,行业客户具有局部聚焦、决策理性等特征,内部具有选择和决策机制,这就要求5G网络进入行业时,要能经受住行业选择流程的考验,如应用效果带来的经济价值测算、对未来转型发展影响等。原有5G技术和产业发展节奏要及时适应不同行业诉求,原来“需求发现-技术研究-国际标准化-国内标准化-产业化”的5G技术和产业迭代周期一般在两年及以上,再考虑应用场景适配、应用推广等时间,这些都将导致5G在行业的应用会是渐进式的。目前5G网络是基于R15版本的,主要满足大带宽需求,在超低时延、超高可靠保障上尚无法满足,这使得5G应用主要是在生产辅助环节、管理环节和非硬实时(10ms以上)控制场景;在R16版本对5G传输时延、可靠性进行增强后,5G会逐步渗透到生产核心控制环节;在R17阶段,随着精简化5G芯片商业化,5G终端及模组成本直线式下降,将极大推动5G行业应用规模化推广。
从发展环境来看,产业政策、商业模式、产业融合环境、宣传力度等,都会对5G应用发展起到助推作用,目前我国已经形成从国家到地方的系统性政策体系。
总体来看,受到三大因素的影响,5G与行业融合应用呈现渐进性和梯次导入发展规律,不同行业不同领域发展节奏存在一定差异性。
分类施策推进5G与各行业融合
5G与行业融合整体遵循预热、起步、成长和规模发展四个阶段。在预热阶段,ICT和行业初步接触,共同探索一些应用场景;起步阶段是双方真正开始一些小规模场景验证;成长阶段是明确场景及需求,逐步进入商业探索阶段;规模发展阶段是从大型企业向全行业企业复制推广阶段。
由于不同行业数字化基础、行业需求及探索热情不同,其发展进度和发展节奏也不相同。
总体来看,行业变革和创新意愿较强、数字化基础较好、经济条件较强的行业,其5G应用已经明确了应用场景、消除了需求不确定性,发展速度较快,进入成长期,这些行业属于先导行业,他们主要进行5G与行业系统融合和适配,承载越来越多的应用,如采矿业、工业、电力、医疗、港口等行业;对于数字化水平一般,但行业探索、创新意识和行业转型诉求较强的行业,其正在积极探索5G应用场景,挖掘5G带来的更多价值,属于潜力行业,如文旅、智慧城市、智慧物流、交通运输等行业;对于数字化水平较低,对5G应用需求不清晰,5G对其行业发展价值和作用尚不明确的行业,属于待培育行业,他们主要进行应用场景的探索,处于5G融合起步阶段,如智慧教育、智慧农业、智能油气等行业;对于数字化水平较高、有很好的数字化基础,但行业对5G需求不明确、对5G诉求也不强烈,尚未消除5G技术的不确定性,在5G应用场景、5G价值等方面尚需进一步深入挖掘,如金融、水利等行业。
5G与行业融合的价值和作用已经被越来越多的行业所认可,但受限于数字化基础条件、产业发展节奏及行业变革周期等客观发展规律,5G与行业融合不会一蹴而就。要对5G应用既给予探索热情,又保持足够耐心,这样5G融合应用才能越做越好。
作者:杜加懂 中国信息通信研究院5G应用创新中心副主任
来源:《中国网信》2022年第5期
聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策****** 中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛,12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行,中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题,发表主旨演讲建言献策,并深入研讨交流。 美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为,大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练,难以开发出具有可解释性的算法框架,深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外,由于数据可以带来巨大的规模效应,当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中,因此,未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性,需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题,使基于人工智能的公共服务变得更加高效。 国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出,由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性,导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战,因此,需要加强人工智能基础研究工作,这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前,理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面,理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型,加强对大脑思维机理的理解,建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验,建立全球性的人工智能研究数据库,形成全球共享的研究社区。另一方面,构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上,建议建立类似于自由协作式的知识库,通过全民民众参与,推动知识在全球层面共享。 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示,由于深度学习等算法存在不可解释性,导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法,开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术,以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台,赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导,并需要政策法规对数据使用的正确规范,充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合,推动人工智能的创新发展。 中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为,当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段,至2030年,中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看,中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈,当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势,而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看,人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求,鼓励各种可能的强人工智能探索,“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图;在安全问题层面,强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性,人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护,重视探索人工智能伦理问题,并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。 美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示,AI已经应用于生活和工作的方方面面,目前甚至在法律上也具有一定的应用,比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑,包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”,应该打开“黑箱”,探究和理解其中的具体内容和因果关系,我们一定要做可解释性的AI。同时,他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点,作为新兴领域,还需要向其他领域学习,从而更好的服务于人类。 中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出,“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择,又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网,智联网可以赋能绿色计算,助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节:首先,由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次,多参数全链系统配置优化。最后,通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架,该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统,应用路径包括绿色园区和工业节能。 2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办,清华大学人工智能国际治理研究院承办,国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天,设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完) (文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() ![]() 乐中彩票地图 |