AI想真正迈入使用“深水区”，仍面对三大难题。
图为2025 AGIC 深圳（国际）通用人工智能大会现场。 宋春雨/摄
机械臂灵活摇晃，让奶白色的冰淇淋在塑料杯里堆叠成一座小山，两位欧洲参展商小心谨慎地接过机器人递过来的冰淇淋，一边品尝一边朝作业人员频频点头……这是发生在8月27日举行的2025 AGIC 深圳（国际）通用人工智能大会上的一幕。
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“人工智能+”在这场大会上被具象化，从机器人“饮品天团”到智能驾驭汽车，从AI零售新生态到“城市大脑”，人工智能正驾驭着机器人等“硬件快车”、踩着油门冲进千行百业。不过证券时报记者了解到，在“人工智能+”举动大规模落地的新阶段，AI想真正迈入使用“深水区”，仍面对技能“通而不专”、数据“质缺量少”、本钱居高不下等难题。
从云端落到身边 AI摁下“加快键”
只需在屏幕选一杯咖啡，机器人就能在90秒内全自动制作一杯拉花精美的咖啡，浓香扑鼻。在大会现场，安诺机器人（深圳）有限公司相关负责人告知记者，这次公司把整个“饮品天团”都搬到了展会上，能经过机器人完结做奶茶、咖啡拉花、打冰淇淋、调酒等各项杂乱技能，“以后会有越来越多的饮品店出现‘机器人员工’”。
这正是AI技能落地的具象化场景。上述负责人表明：“我们的咖啡机器人就配备了智能视觉捕捉和识别系统，靠AI建立了学习才能，经过视觉捕捉和3D建模，专业咖啡师在它面前展现的拉花技巧，它能够看懂并学会，然后完美复刻出来。”
当咖啡机器人正在繁忙为参展者供给饮品的同时，一个挂着数枚金牌的机器人正打开双手，以“拥抱”的姿势面向参展者。这是领益智造的“领珑”机器人，在近期结束的首届国际人形机器人运动会上，该机器人斩获了物料转移技能竞技、混料分拣技能比赛双料冠军。
领益智造相关作业人员告知记者：“‘领珑’首要才能是分拣，它搭载了我们自主研制的智能高精度视觉引导技能和立异的空间抢占式抓取算法，能够在物料混乱堆积的情况下精准选出需求的物料，高效进行分拣。它未来的使用场景将会十分宽广，能在大部分工厂里面当个好员工。”
在“领珑”机器人不远处，几台无人看守的收银机也招引了很多人停步。无需人工操作，只需把餐盘放到识别区，机器就能自动识别出餐盘上有哪些菜、需求支付多少钱，高效完结收银作业，这是深圳市银歌云技能有限公司推出的智能零售结算台，公司相关负责人表明：“我们的产品首要依托于百度飞桨的AI才能去打造，曾经人力结算一分钟平均处理两单，我们的结算台一分钟能够处理10单到15单，大幅提高餐饮业功率、下降人力本钱。”
“人工智能+”举动已在全国多地落地开花
从咖啡机器人到AI结算台，从“AI工匠”到智能轮椅，记者在大会现场看到了AI在各类场景中“暴露身手”，这正是AI加快向千行百业浸透的缩影。
8月26日，《国务院关于深化施行“人工智能+”举动的定见》正式印发，明确提出到2030年，新一代智能终端、智能体等使用普及率超90%。同时，《定见》还以科学技能、工业开展、消费提质、民生福祉、治理才能、全球合作六大范畴为要点，布置施行“人工智能+”举动。“这意味着，届时AI将完全成为水、电、网络一样的根底设施，全面赋能实体经济并融入日常日子的方方面面。”一名资深的AI职业人士告知记者。
记者梳理发现，自一个月前国务院常务会议审议经过《关于深化施行“人工智能+”举动的定见》，近一个月以来已有浙江、上海、安徽、湖南等省份经过文件或会议方式，布置“人工智能+”举动。例如，浙江以“人工智能+医疗健康”为突破口，致力于建造国家级人工智能医疗职业使用基地；上海则聚焦制作业，施行“模塑申城·AI+制作”举动，推进人工智能技能与制作业深度交融。
“从以上两地来看，浙江依托‘数字浙江’根底，在印象辅助确诊、底层推行使用、数字医生普及等方面要点发力，表现其在数字健康范畴的先发优势；上海则结合其作为全国高端制作和人工智能双高地的工业根底，要点在集成电路、汽车、钢铁、航空航天等职业推进AI深度赋能。”盘古智库高档研究员余丰慧在接受证券时报记者采访时表明，以钢铁制作业为例，华院计算的钢铁职业大模型已将宝武集团的热轧外表缺点检测准确率从缺乏80%提升至98%，并成功出海使用于墨西哥阿塞雷罗钢铁，展现了“AI+制作”的巨大价值。
在当时各地加快施行“人工智能+”的浪潮中，赛智工业研究院院长赵刚告知证券时报记者，各地需求结合本身资源禀赋，突出工业特征和立异亮点，因地制宜推进“人工智能+”举动，力求取得实效。余丰慧认为，要防止同质化，关键在于安身本地工业禀赋和数字化根底精准切入。“主张各地在施行中应坚持‘一业一策’，优先选择数据根底好、场景明晰、需求火急的职业，依托链主企业构建‘数据—模型—场景’闭环，防止低水平重复建造。”余丰慧说。
AI迈向使用深水区 仍需破解三大难题
随着“人工智能+”举动从顶层规划迈向全面施行，AI技能正加快从实验室走向工厂车间、田间地头和城市街巷。然而，多名受访专家表明，当时AI使用已进入“深水区”，规模化落地仍面对一系列难题。
首先是技能通而不专，职业适配性不行。“根底模型仍处于开展阶段，存在模型可解释性差、幻觉高等问题。一些职业模型的使用试验场景少，推行布置的条件还不成熟。”赵刚表明。
余丰慧表明，工业范畴普遍存在“三高”困境——高准入门槛、高运营本钱、高安全风险，一个微小的误判或许导致严重安全事故，这要求AI模型有必要深度理解杂乱的工艺逻辑与“老师傅”的隐性经历。但是当时普遍存在技能与事务“两张皮”的现象，使用场景难以打通。
“对此，有必要构建‘技能—场景—生态’闭环体系，应鼓舞龙头企业牵头组成立异联合体，推进AI企业与制作企业深度交融，完成AI在装配、焊接、质检等典型场景的规模化布置。”余丰慧说。
其次是数据质缺量少，高质量语料缺乏。高质量数据是练习职业大模型的“燃料”，但赵刚表明，目前不同职业数字化转型程度不同，“数据孤岛”现象突出，数据质量良莠不齐，难以满意职业模型练习和推理的需求。
“数据层面，在制度上还存在一些堵点。”对外经济贸易大学数字经济与法令立异研究中心主任答应告知证券时报记者，高质量数据供给缺乏首要受制于两个要素，一方面，现存数据由于数据安全法、个人信息保护法而难以得到大规模使用。“医疗是‘人工智能+’的首要使用范畴，但医疗范畴的高质量数据却很稀缺，不仅由于医疗信息触及数据安全，而且各医疗机构的治疗数据质量和格局往往良莠不齐。”答应说。另一方面，曾经未被电子化的数据，例如纸质出版物等，对这些内容进行电子化会受到知识产权法的限制，这导致高质量的垂类职业数据严重缺乏。
深圳星灿智能机器人有限公司相关负责人告知记者：“智能机器人从实验室走向千家万户，过程中需求很多的优质练习数据让机器人迭代升级，让它更习惯真实日子场景的需求，落地场景更丰厚。”
最终是本钱居高不下，中小企业难以承受。赵刚表明，标准化AI服务尚不能满意不同职业的特征需求，但定制化AI服务的算力、模型、数据等建造和施行本钱仍较高，对中小企业而言负担沉重，成为了AI规模化推行的“绊脚石”。
“施行‘人工智能+’举动需求分类施策，针对央国企、职业龙头和中小企业等不同类型和规模的企业，给予差异化的支撑方针。”赵刚表明，还能够探究建造“人工智能+”举动公共服务平台，满意共性根底设施和资源才能的供给，下降中小企业本钱，促进人工智能使用立异。
