66读书

大白话解读ai浪潮：国家视角下的产业重塑与升级（第2页）

在算力领域，我国已掌握“全浸没相变液冷”等关键技术——数据中心的服务器运行时会发热，传统的风冷方式效率低、能耗高，而液冷技术是用特殊的冷却液给服务器降温，能耗能降低70%以上。国家超级计算太原中心的“太行一号”主机，就用了这种技术，电能利用效率（PUE）降至1.04（PUE越接近1越节能，国际先进水平是1.05），能支撑人工智能、生命科学、气候模拟等多个领域的“复杂计算需求”。比如科研团队用“太行一号”训练“气象AI模型”，能把暴雨预报的准确率提高15%，提前预警时间增加2小时，为防灾减灾争取了更多时间。

在大模型领域，我国已形成“通用大模型+行业大模型”的“双轮驱动”格局。通用大模型比如科大讯飞的“星火大模型”、百度的“文心一言”，已经能精准理解语言、识别图像、写代码、做设计，甚至能完成“工业仿真”“药物研发”等专业任务——以前科学家研发一种新药，需要在实验室做几千次实验，耗时几年，现在用AI大模型模拟实验，能把时间缩短到几个月，成本降低80%。行业大模型更“接地气”，比如华为的“盘古大模型”专门针对制造业，能优化生产流程；阿里的“通义千问行业版”针对金融领域，能做智能投顾、风险控制。这些大模型从“能说话”升级为“能干活”，真正解决了行业的“实际问题”。

更重要的是，我国在“关键环节”实现了“国产化替代”。以前高端AI芯片主要靠进口，比如英伟达的A100、H100，现在华为的昇腾910B、海光信息的DCU芯片，性能已经能比肩国际同类产品，而且价格更低、供应更稳定。比如中科曙光的“硅立方”超算，用的就是国产芯片和操作系统，算力达到了100PFlops（每秒10亿亿次运算），能满足大部分产业场景的需求。底层算法框架也一样，百度的“飞桨”平台，已经有超过1000万开发者使用，开发出了47万个AI模型，覆盖工业、医疗、教育等领域，彻底摆脱了对国外框架的依赖。这种“自主可控”的技术能力，让我国AI产业不再“卡脖子”，为长期发展奠定了基础。

2.2 赋能实体经济：从“传统升级”到“新兴爆发”，价值看得见、摸得着

AI的真正价值，在于“与实体经济深度融合”——不是“给传统产业贴个AI标签”，而是用技术解决行业的“痛点难点”，比如降成本、提效率、创增量。2024年以来，“人工智能+”“数据要素×”已成为引领产业创新的“重头戏”，覆盖千行百业的融合生态正在形成，无论是传统产业改造还是新兴产业培育，都能看到AI的身影。

2.2.1 传统产业：AI是“效率利器”，让老行业焕发新活力

很多人觉得“传统产业离AI很远”，其实不然——制造业、农业、能源、零售这些“老行业”，恰恰是AI发挥价值最大的领域，因为它们有大量“重复性工作”“数据积累”，很适合用AI优化。

在制造业，AI的“降本增效”效果最明显。比如华新水泥是一家有100多年历史的传统水泥企业，以前生产线的质检靠人工——工人盯着屏幕看水泥熟料的图像，判断有没有缺陷，一天下来眼睛酸痛，还容易漏检，产品合格率只有95%。后来引入海康威视的“AI质检系统”，用摄像头实时拍图像，AI几毫秒就能判断是否合格，合格率提升到99.8%，还省了8个质检工人的成本。再比如易控智驾的“无人驾驶解决方案”，用在露天矿山——以前矿山卡车靠司机驾驶，不仅危险（容易发生事故），还需要三班倒，成本高；现在用AI控制卡车，24小时不间断作业，运输效率提升30%，事故率降为零，一年能省几百万人工成本。

小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！

在能源领域，AI是“节能管家”。山东电网把AI大模型融入“电力调控系统”——以前电网调度靠人工经验，比如根据历史数据预判用电负荷，容易出现“供电不足”或“电力浪费”；现在用AI分析实时用电数据（比如工厂开工率、居民用电习惯），能精准预判未来1小时的用电需求，优化电力分配，让能源损耗降低10%以上。我国的风电场也在用AI——风的方向和强度会影响发电量，AI能根据天气预报和实时风速，调整风机的角度，让发电量提升15%，相当于一个风电场一年多赚几千万元。

就连看似“离科技很远”的驱蚊行业，也在AI技术加持下“智能化转型”。以前驱蚊产品靠“盲目配方”，效果不稳定；现在用AI分析蚊子的生理数据（比如对不同成分的反应），模拟出最有效的驱蚊配方，还能根据不同地区的蚊子种类调整成分。2023年我国智能驱蚊设备（比如带AI感应的驱蚊灯）市场规模同比增长45%，预计2030年将突破300亿元，成了传统行业“靠AI翻身”的典型案例。

2.2.2 新兴产业：AI是“创新引擎”，催生出新赛道、新机会

除了改造传统产业，AI还在培育“全新的产业赛道”——比如智能体、数字人、AI医疗、AI教育等，这些新兴领域不仅增长快，还能创造大量新岗位、新需求，成为我国经济的“新增长点”。

“智能体”是2025年最火的新兴领域之一，简单说就是“能自主感知、决策、行动的AI系统”——比如智能工厂里的“自主巡检机器人”，能自己绕开障碍物，检查设备故障；智能城市里的“交通调度智能体”，能实时调整红绿灯时长，缓解拥堵。2025年我国智能体市场规模预计达69亿元，到2030年有望接近300亿元，年复合增长率超过30%。比如云从科技为天府新区打造的“城市治理智能体”，能整合交通、安防、环保等数据，自动发现问题——比如某条路的井盖丢了，智能体能通过摄像头识别，自动派单给维修人员，不用再靠市民举报，效率提升80%。

在医疗领域，AI正在“弥补医疗资源差距”。我国基层医院（比如县医院、乡镇医院）的医生水平有限，很多疑难病症诊断不了，患者只能往大城市跑。现在AI辅助诊断系统能帮基层医生“看片识病”——比如AI看CT片，能识别出早期肺癌的病灶，准确率比基层医生高20%以上。目前AI辅助诊断已覆盖全国80%的县级医院，让 millions of患者不用“千里求医”，在家门口就能得到精准诊断。深智透医的“医学影像增强AI”更厉害，能把模糊的X光片、MRI图像变得清晰，帮助医生发现“隐藏的病灶”，比如早期肝癌、微小骨折，已在全国500多家医院使用。

零售领域也因AI“重构供应链”。优衣库是典型例子——以前优衣库靠“经验备货”，比如某款衣服在北方卖得好，就在全国多备货，结果南方卖不出去，造成库存积压；现在用AI分析历史销售数据（比如不同地区的气温、消费者偏好），精准预判每个门店的需求，实现“按需备货”。2024年优衣库北美市场营收增长33%，利润增长65%，核心原因就是AI优化了库存，减少了浪费。国内的超市也在跟进，比如永辉超市用AI推荐“货架摆放”——把常买的商品放在一起（比如牛奶和面包），能提升连带购买率15%，让销售额增长更快。

这些案例背后，是AI从“技术概念”到“产业刚需”的转变。2024年上半年，我国AI相关企业营收同比增长28%，净利润增长42%，远超行业平均水平（同期制造业营收增长5%，净利润增长8%）；中科曙光、科大讯飞、海康威视等龙头企业的AI业务收入占比均超30%，有的甚至达到50%。数据不会说谎，AI已不再是企业“用来炒作的噱头”，而是实实在在的“增长引擎”。