“这样一台机器可以不停歇地进行缺陷检测，准确度更高，还能避免工人长时间用眼。”近日，在数之联公司展厅，《中国经营报》记者见到了该公司研发的人工智能工业质检设备，这样的设备已经被广泛应用在电路板生产中。
近年来，随着ChatGPT、Sora等大模型问世，人工智能产业引发了极大的关注，人工智能俨然已经成为目前的最热话题之一。今年的《政府工作报告》（以下简称《报告》）中也首次提出，要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。《报告》还指出，要适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。
在电子信息产业已经高度成熟的成都，人工智能产业也已经取得了不错的成绩。成都市经信局透露，2023年，成都市共有人工智能企业852家，产业规模达780.3亿元，增速26.7%，近3年年复合增长率达40%以上。
成都的人工智能产业现在储备了哪些优势？其中的企业又取得了怎样的成果？成都的人工智能产业未来将走向何方？记者走访了成都的部分人工智能企业。
“在我们抉择返回学校搞科研，还是继续创业的时候，成都给我们送上了第一笔天使投资500万元，让我们再次燃起了希望。”在数之联2022年举办的创立10周年大会上，数之联创始人、董事长傅彦回忆起了公司初创期的艰难时刻。
工业品质检在过去主要采用人工和传统机器视觉两种方式，人工质检不稳定、精度低，传统机器视觉质检准确率低，需人工复检。数之联研发的AI工业视觉质检+良率分析一体化解决方案，能实现图像采集、智能检测分类、复判到数据分析的全流程闭环，大幅度提高了质检效率和准确率。2012年，傅彦从电子科技大学数据挖掘实验室出发，开始了产业化数据挖掘之路。
索贝数码是一家媒体技术和数字技术企业，早在20世纪90年代就承担了央视春晚直播的字幕制播工作，索贝数码还参与了北京奥运会、国庆70周年大阅兵、G20峰会等重大活动的直播工作。
但公司很早就意识到，人工智能是未来的趋势，并于2016年正式开启了人工智能领域的研发，在计算机视觉、自然语言处理和跨模态数据等领域取得了大量的成果，得到了广泛应用。
面对大模型热潮，在经过充分调研后，索贝数码没有直接选择容易有短期输出的应用端开发，而是选择大模型原理研究、领域模型研发，AI研发框架和智能应用开发结合的路线。如此实现了人工智能的全栈开发，并很快推出了自研的“明眸”领域大模型，快速对接不同业务需求，形成内容辅助生产、系统自动运维﹑领域知识问答等多种场景化解决方案，相关指标超过了通用大模型，并即将在一家文教领域的央企投入使用。
近几年，成都也加大了对人工智能领域的扶持力度。成都在2017年就曾印发《成都市促进大数据产业发展专项政策》，重点加速器最高能获得300万元的补贴。2021年，中国人工智能大会在成都开幕，成都高新区与中国人工智能学会（CAAI）签订了共建科创中国·人工智能会地联合创新中心战略合作协议。
今年1月18日，成都市经信局市新经济委又牵头制定了《成都市进一步促进人工智能产业高质量发展的若干政策措施实施细则（征求意见稿）》，从支持算法工具源头创新、支持算法创新转化、支持算法首试首用等10个方面出台具体举措。其中，支持企业、科研机构开展核心算法研发，研制全栈国产化的通用大模型，可给予最高1000万元经费支持。
成都市经信局市新经济委人工智能产业处相关负责人介绍，成都是“东数西算”工程“八大枢纽节点”和“十大数据中心集群”城市之一，先后获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区，成都人工智能产业集群入选四川省战略性新兴产业集群。根据中国新一代人工智能发展战略研究院《2023中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数》，成都排名“人工智能科技产业竞争力”全国第6。
但只有资金支持、算力提升并不能直接让企业拥有更强大的技术力量。在傅彦看来，成都的科研环境至关重要。
“成都有电子科技大学、四川大学、西南交大等优秀的学校。”傅彦介绍，数之联的初创团队，便是来自电子科技大学。
成都的特殊之处在于，成都的天然属性又能吸引来自其他地区的优秀人才。“来成都生活是很多年轻人的向往。”傅彦表示，这也是成都送给科创企业的特别礼物之一。
索贝数码总工办主任全刚告诉记者，成都虽然没有像北京、上海那样密集的高端人才，但成都的科研环境、生活环境、文化底蕴足够吸引人才。同时他认为，人工智能的发展周期很长，需要持续不断地迭代升级，高质量的人才储备对企业来说至关重要，从政府和企业层面都要格外重视人才引进，并且要有长远的眼光。包括要持续优化人才结构，这个同样不容忽视。
在充足的人才供给之外，成都还有完善的产业链和生态圈。从事智能客服机器人领域的晓多营销副总裁应海量表示，在电子信息、软件服务、互联网等领域，成都有华为、腾讯、阿里巴巴百度等知名企业，以及成都高新区、成都天府新区等创新园区，为晓多AI提供了良好的合作伙伴和平台。
而且，成都有庞大的市场需求和消费能力，尤其是在电商领域，成都是中国西部的电商中心，有京东、拼多多唯品会等电商平台，以及成都国际电商港、成都电商产业园等电商基地，为晓多AI提供了广阔的市场空间和客户资源。
“大模型的参数达到10B以后，就能达到‘涌现’能力，这也是大模型有创造性的体现。”全刚介绍，索贝数码的“明眸”领域模型可以自建算力平台，支持私有化部署。通过提供针对垂直领域的训练方法和工具，可以在更多的专业领域里实现大模型的“涌现”。同时集成通用大模型的能力，形成领域大模型和通用大模型的互补。
现在，数之联已经是工业缺陷检测领域的头部企业。但数之联还有更多的期待。傅彦告诉记者，现在国内人工智能产业依然与国外有较大的差距，这样的差距和人才培养模式有关，也与投入周期有关。国外的很多技术能够获得长期投资，不急于眼下的回报，这方面国内还很难做到。
不过，傅彦也希望国内人工智能产业能够“错位竞争”。“某个领域火热了，很多企业就一窝蜂地去抢夺资源。这样把企业利润压得很低，无法获得良性发展。其他领域也无法寻求进步。”傅彦认为，应该在人工智能的不同领域推进研发。
实现错位发展是很多人的共识。“在通用大模型方面，做研发和计算的门槛很高。”全刚告诉记者，索贝数码就选择了做相对小而精的领域大模型，比如可以在文教方面更加专业，在专业领域的匹配度更高。这样可以弥补通用大模型的不足，也是为了避免重复研发。
再比如，常见的通用大模型的反馈结果有可能会出现错误，大模型“幻觉”目前是个共性问题。但在文教领域，对错误的容忍度更低。索贝数码开创性地内置了事实核查，避免了大模型幻觉，能够满足专业领域对大模型生成内容更专业更严格的要求。
赛迪顾问在今年年初举办的“2024年IT趋势发布会”上指出，我国人工智能产业将在未来10年至15年取得长足发展，多项产业要素全球领先。预计到2035年，中国人工智能产业规模将达1.73万亿元，全球占比超三成，达到30.6%。如此一来，即使是在人工智能的细分领域，也将有极为广阔的发展空间。