国内的产业智能化发展到什么水平了？有没有什么具体的产出 ...

流萤熠耀

我恰好知道一个例子，如果比较关注人工智能的人应该会了解。
就是百度飞桨螺旋桨与百图生科共同开发了新的蛋白结构预测大模型这个事儿。


因为我个人对人工智能，特别是深度学习跟模型这方面比较感兴趣，所以在今年5月份百度螺旋桨跟百图生科发布这个计划的时候就关注了，感觉这会是个大工程，所以还很是关注了一阵，想知道专业级别的大佬是怎么来解决从蛋白质的一级序列精准预测其三维结构问题中最麻烦的“从蛋白质数据库中搜索MSA和模版”的部分的。感觉如果是按照传统的逻辑来说，即使通过人工智能来建立搜索MSA和模版的模型，也还是挺复杂的一个过程，所以我自己预计，可能得半年左右才会有研究结果出来。
事实上，百度飞桨螺旋桨与百图生科共同发布“蛋白结构预测大模型”的时间，比我想象中更快，从5月份百度的WaveSummit大会上计划发布到基于单序列的蛋白结构预测模型HelixFold-Single正式在螺旋桨PaddleHelix平台对外开源，并提供web服务在线测试体验，也就2个多月左右。
那么螺旋桨与百图生科是怎么做到的呢？HelixFold-Single从近3亿的无标注蛋白质数据中提取信息，建模蛋白质之间的关系，从而将MSA同源信息隐式的学习在预训练大模型中，进而有效地替代MSA信息检索模块，极大地提升了结构预测的速度，模型推理的速度平均提升数百倍。
这应该是一个比较能代表国内产业智能化水平的例子，它的意义就是可以为产业界带来更低使用门槛的蛋白结构预测服务，同时也让蛋白结构预测模型的使用门槛更低，范围更广。
而这一模型的应用，也使得百图生科的大分子药物研发平台也将基于该模型和完整的xTrimo大模型，加速自身药物研发，并为百图生科开放平台的卓越开发者伙伴提供大分子结构预测和设计能力。
在解析蛋白质结构这一方面，HelixFold-Single模型在精度上与DeepMind开发的AlphaFold2也是完全可以媲美的。在MSA更深的蛋白上表现，甚至比AlphaFold2更优。


完全可以被视为是AI在生命科学领域发挥作用的起点，通过预测蛋白质结构来建立研究破解蛋白功能与生命活动法则的基础，让人类逐渐进入用AI探索生命终极奥秘的时代。
这个应用可以说是专业性还比较强的，但是还是很能说明问题的，那就是产业智能的关键词是“行业知识增强”，也就是基于通用数据训练的文心大模型，在获取行业应用场景中大量存在的行业特色数据与知识以及实际业务积累的样本数据和特有知识之后，可以通过行业领域特色算法，让大模型去适配任何一个行业，这才是产业智能化被推广的关键所在。

我是王者

中国是世界第二大经济体，也是一个工业产业占比非常重的国家，国民的生存、发展，非常依赖工业产业的发展和成熟。
随着社会的进步，大众习惯和理念的变化，工业的发展也开始逐渐跳脱以往纯粹靠人力来发展的“笨”时代，走向以人工智能等新技术而引领发展的新时代，需求和技术的出现推动行业的变革，引领着我们进入更好的时代。
但，我国的传统工业早期非常依赖人工的力量，并没有非常重视数字化的引入，因此想要实现改革，无异于平地建高楼，想要将一个产业变得智能、易用、效率提升，需要付出的成本是不可估量的。
因此，如何降低成本，提升改革的进度，加快产业智能化的出现，有几点非常重要。


1、改变传统产业的经营和生产模式，采用数字化管理和生产的方式，来提升整体效率。
2、人工智能的成熟，从只知道执行，开始拥有模拟人的思维过程如归纳、推理、判断等，成为工作时的助手。
3、技术的可复制，将相关行业的方式和经验，以低成本的方式专业到别的行业，推动整个工业产业的变革，完成产业智能化。
想要实现低成本高效率的产业智能话变革，就需要拥有足够的技术力，人工智能更是其中的关键，通过对数据的快速学习，获得决策和执行以及分析的能力，在通过这些能力在实际生产中进行决策，减少了传统人工操作的成本，通过数字化管理提升了整体的效率，带来更高效、舒适的生产体验。
有没有什么具体的产出和应用？
现阶段，我国的产业智能化处于一个尝试加推进的阶段，产业智能化还没有得以全面广泛的推广，引入相关技术并进行改革的尝新者，主要是一些比较大的企业，通过在这些企业上进行尝试，收集成果经验将会为后期智能化变革蓄力。
比较值得一提的产出，我认为可以看看百度最近在做的一些事情。
在人工智能的调教和应用方面，百度属于国内人工智能的天花板，它们的技术，正好能帮助产业进行智能化变革。
说一个比较有意思的案例。
韦士肯（厦门）机器人系统有限公司的质检。
作为一家科技公司，韦士肯（厦门）机器人系统有限公司其实一家率先引入了数字化生产理念，在对汽车零部件轴承、电池进行质检时，已经采用了对预处理测量的方式，对图片进行标准，以生成自动判断产品的合格与不良，但在标准1000多张的情况下，准确率仅有70%左右。


而度飞桨EasyDL图像任务中的图像分割应用，将以往需要通过上千张图片进行识别并判断准确率的情况，降低到几百张图片就能提高更高的准确率，成功省下了对人工智能喂养的成本，大大提升了效率。
之前需要1000多张才能获得70%的准确率，现在几百张就能获得更高的准确率，这完美验证了百度在人工智能以及对产业智能化推广上的助力。
可以说，百度通过深度学习平台+大模型，从硬件适配、模型训练、推理部署，到场景应用的AI全产业链，解决了产业智能化发展过程中的阻碍，以更高的识别和适配能力，对产业智能化实现推动。
而除了这家机器人系统公司之外，百度的技术还运用在生物医药、燃气、汽车等多个产业之中，通过辅助这些产业走向产业智能化的同时，也为后续其它企业铺好智能化发展的道路。
这一天虽然还没完全到来，但我觉得不远了。

知荣守辱

今天，中国人工智能已经领跑世界，不仅人工智能论文数量和专利申请量位居全球第一，而且，在全球人工智能产业综合排名中，中国更是稳居世界第二。
与此同时，随着中国人工智能技术的快速发展，正在为越来越多的领域带来深刻变革，如在制造业、农业、交通业等行业带来了“智慧+”的大升级。

甘心为你

当前，人工智能作为新一轮技术引擎，正推动众多产业智能化变革，智能制造、智慧能源、智慧医疗、智慧农业等成为潮流。如今，在中国目前存在的很多问题上，AI也带来新模式。

愚蠢的时代

近年来，人工智能已经成为数字经济发展的技术主力，推动传统产业智能化浪潮。同时，由于爆发式增长所带来了强大算力需求，也让AI产业面临发展压力。数据显示，2012—2018年，短短6年时间，算力需求增长了30万倍，如果未来没有强大算力的支撑，人工智能产业发展将面临天花板。
因此，算力成为了影响人工智能产业发展的关键生产力，近些年算力成为了产业发展重点，如果能使算力成为像水力和电力一样触手可及的重要能源，AI产业将会进入更大的发展！

宁波永鑫

近年来，我国数字经济迅猛发展，产业数字化在各行业内全面推进。最新数据显示，2021年，以行业智能化升级为代表的产业数字化规模达到37.18万亿元，占数字经济比重为81.7%，占GDP比重为32.5%。其中，率先实现数字化转型的企业，也将优先享受数字红利并具备更强的市场竞争优势。

花下风流花落花死花无常

人工智能啊 现在多普遍啊 未来几年会新生更多的产业智能化，效率会大大提高。
工厂操作的一体化，一人可操控10几台机器。

娘娘在想你

人工智能确实全面重构了整个社会的资源配置结构，很多产业领域的生产运营模式也发生了很大的变化。

林叶挺

大部分智能化就是为了拉经费，其实就是自动化。

蝴蝶舞仙客来

咱们必须要重视智能化，因为智能化关系到一个企业是否能够在某一领域占据重要地位的重要指标，所以说，一个企业必须要很好的掌握这一关键要素。