人工智能产业发展迅猛，从人工智能算法及技术研究出发，正在加速赋能各行各业转型升级，应用场景越发广泛，但在工业领域应用中面临长尾应用场景的难题，难以快速适配细分领域碎片化需求。产业AI化指深入行业应用实践，集合AI算法、模型，由理解行业应用场景的开发商、软件商、集成商等进行落地实践。重庆作为传统工业城市，制造业如汽车产业、电子信息产业等在经济中占有较大比重。目前重庆着力发展边缘智能与智能物联网技术，为智慧农业、智能制造等领域解决底层应用需求，旨在推动传统制造业升级改造。为此，2023年3月4日CCF YOCSEF重庆在西部科学城（璧山片区）数字经济展示中心（数盾奇安公司）举办了以“产业AI化能否助力’AI+工业’破局？”为主题的观点论坛，着重探讨在传统工业升级改造过程中，产业AI化能否推动人工智能技术解决工业细分领域的应用需求，成为在工业领域落地的主要途径？

本次论坛邀请到重庆百度工业互联网基地何俊、百度公司刘锡乾、中科弘拓（苏州）智能科技有限公司罗代建作引导发言。参会人员不仅包括来自西南大学、重庆邮电大学、重庆师范大学、重庆三峡学院、中国科学院重庆绿色智能技术研究院、奇安信、广电奇安网络科技（重庆）有限公司等单位的学术界和产业界代表，也包括来自CCF YOCSEF成都和CCF YOCSEF西安的多位AC委员。本次技术论坛由CCF YOCSEF重庆副主席张杰和何盼共同担任执行主席。

在引导嘉宾发言环节，何俊从百度智能云的角度，介绍了智慧工业中AI赋能工业生产的探索，其中包括如安全生产、AI质检、能耗优化等领域的原理和行业案例。何俊提出，在图像识别方面，AI技术可以在理论上逼近人类识别的极限，能够在大批量、标准化生产中提高质量检测自动化程度，具有良好的ROI。特别是在电子制造、汽车及其零部件以及一些原材料领域具有产业落地的可行性。在能耗优化中AI结合PID控制，面对多变量的卡边控制以及因为转产所产生的控制震荡，可利用AI预测模型训练，完成高效的能源利用和控制优化，促进节能减排。最后，何俊也对AI+工业过程中数据的生产、保存、确权及相关立法等领域进行了简单的展望。

接着，刘锡乾从车路协同自动驾驶的角度出发探讨人工智能在交通系统工程的落地应用。目前自动驾驶系统在日常生活中参与度已经逐渐提高，例如百度Apollo系统已经在长沙、北京、沧州、永川等多个区域开始试点并计划在2025年逐步落地80余城市。但自动驾驶的实际落地应用目前仍面临系统或方案设计不足、从L2开始存在多因素多重限制等问题。在从车路智能到车路协同的升级中需要加强车路协同关键技术如路侧感知系统、实时高精度地图等的研究以及与汽车工业开发的融合。

在引导发言的最后阶段，罗代建以深度融合双向渗透为主题介绍人工智能的产业化之路。罗代建以中国科学院绿色智能技术研究院自主研发过程为例，介绍了人工智能在民航安防领域的产业化之路。第一代研发产品——安检人脸识别辅助验证系统，首先应用于重庆江北机场，并推广到全国70余家机场，获得科学院和社会的广泛认可。第二代产品——人工辅助全流程智慧安保系统可完成从安检到登机全流程自动化，实现一次刷证登机的全机场流程。最后，罗代建从供需关系入手，介绍了产业化过程中业主方和技术提供方，以及整个流程中产生的代表性问题，以及对这些问题解决方案的思考和探索。

在随后的思辨环节中，与会人员针对以下三个议题进行了激烈讨论和深入交流。

议题一：产业AI化能否在短时间内为工业领域带来正面效益？

CCF YOCSEF成都老AC委员、百度公司杜霞作为思辨环节嘉宾，首先提出由于存在数据信息安全成本高、交叉学科人才培养困难、投入产出比较低等问题，产业AI化的正面效益难以在短期内达成。梁冠中以中冶赛迪信息技术有限公司在钢铁领域智能化为例提出了反对意见，他认为AI不仅赋能生产并已产生正面效益。何俊、贾韬、高宇、冯骥等均认为在中小型企业中智能化难以在短期内产生正面效益；在大型企业中，深度的IT与OT融入可能会导致整个产业和产业链的重塑，需要大量的技术和资金投入，但可期待其长期的正面效益。陶金华、何盼等认为在中小型企业的部分业务板块，针对细分领域，采用部分数据进行AI应用可以帮助企业实现正向调整。在思辨过程中，桑春艳、冯玉明等提出短时间的正面效益除了经济效益也需要综合考虑AI理论、技术发展，人才培养融合等多方面效益；肖颗、闫东方、祝清意等提出正面效益的产生也受制于企业能力成熟度、政策法规等多种因素的影响。在现有自动化、信息化程度较高的企业或工业领域中推广AI落地可能快速补充其技术短板并在短期内产生正面效益；反之则可能引入额外成本，需要谨慎考虑AI落地的实现途径。

议题二：谁作为主力军更易实现“AI+工业”快速落地？头部AI企业还是工业领域传统产业公司？

奇安信科技集团赵军辉首先提出由于AI技术需要在实际的生产环境进行训练与适配，需要相关人员深入了解行业知识与企业流程，所以传统工业企业更为熟悉，但企业是否将数据作为核心资源是其能否进行深度AI应用的关键，因此需要AI与行业的深度融合。CCF YOCSEF西安主席牛瑞、邓远飞、何盼、何奕颖等均认同传统企业比AI企业优势更大，制造企业自驱式的发展可能推动AI的快速落地。刘锡乾则提出头部AI企业在技术和产业多方面也具有较大的底蕴和影响力，因此从头部企业出发更容易进行AI与产业的融合。贾韬、梁冠中、何俊等则认为头部AI企业和传统企业难以打通AI产业应用两端，需要处于整个环节中部的解决方案类或集成类企业，同时调动头部企业和产业的资源，更具有产业落地的能力。CCF YOCSEF成都候任副主席陶金华、张杰、闫东方等在上述意见基础上，提出政府引导、资本等其他关键影响因素。在工业领域实现AI快速落地，需要政策法规、AI企业、工业企业和资本市场等多方面的相互融合，由政策法规引导头部企业和大型工业企业投入专业资源并带动中小型企业发展。

议题三：产业AI化的引入将为区域化的AI企业和产业公司带来合作机遇还是将加强竞争？

CCF YOCSEF成都候任副主席、华清远见陶金华认为将促成更多的竞争机会，例如重庆和成都龙泉均在汽车工业领域有一定布局，但可能具有区域性差异化分类。冯骥从重庆赛力斯与华为的合作案例出发进行了补充说明，从长安等传统车企的角度出发，在实现合作的同时，企业自身需要通过自研的方式补充自身短板，推进整个企业的成长，因此，从长远来看，竞争趋势会愈加明显。赵国辉、曹龙舟则认为大型企业具有较高数字化程度，可能建设自身的AI研发团队，但中小型企业由于成本和研发不足，需要与其他企业进行合作。冯玉明、何奕颖、何俊等从不同角度分析均认同短期内可能存在较明显竞争关系，但随着不同利益方在各自的领域不断发展，未来需要通过合作实现更深入的研究与拓展。刘锡乾与祝清意则认为由于双方能力的限制，需要短期内在合作的过程中不断发展，而在未来可能产生较多交叉领域的竞争。杜霞认为区域化企业不应该局限于短期的利益与冲突，而是应该合作面对未来海外市场等更高领域的竞争。由于AI企业和产业公司之间可能存在持续的、动态平衡的竞争关系，川渝地区的不同类型企业需要明确自身优势与能力边界，明确区域性差异化分类，促进合作共赢。

在嘉宾的思维碰撞中，论坛活动圆满结束，CCF YOCSEF重庆主席贾韬对引导嘉宾、到场人员以及支持本次活动的兄弟论坛AC委员表示感谢，在成渝地区双城经济圈发展背景下，对未来成渝地区AI产业的合作发展及落地应用提出美好展望。