二十大报告提出建设现代化产业体系，坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国。

　　发展实体经济，推进新型工业化，离不开数字技术支撑。当下，从无人驾驶到远程医疗，从智慧工厂到智慧港口，我国数字技术与实体经济融合取得积极进展。

　　在能源领域，电厂设备的故障排查与维护，不再依靠老师傅带新人的“传帮带”模式，而是一套AI系统就“门儿清”，不仅能进行故障预判，还能智能生成维修建议，有效提高电厂设备抢修效率，保证电力稳定供应。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰曾表示，“作为驱动新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能已经遍地开花，正在赋能千行百业，惠及千家万户，实实在在地改善人们的生产生活。”

　　这是数字经济发展的一个缩影。当前，我国已经建成全球规模最大的网络基础设施、数字社会服务更加普惠便捷、数字经济发展规模全球领先、数字政府治理服务效能显著增强……中国已经成为全球最大、生机勃勃的数字社会。

　　十年来，我国主动顺应信息革命时代浪潮，以数字化培育新动能，用数字新动能推动新发展，数字技术不断创造新的可能。

　　搭建数字化发展“四梁八柱”

　　党的十八大以来，党中央把创新作为引领发展的第一动力，从党和国家发展全局的高度对科技创新进行了顶层设计。党的十九大报告提出建设网络强国、数字中国、智慧社会，“十四五”规划和2035年远景目标纲要设立专篇对“加快数字化发展建设数字中国”作出重要部署，为数字中国建设擘画了宏伟蓝图，为数字化发展提供了良好政策环境。

　　今年1月，党中央再次强调，“发展数字经济意义重大，是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择”，要“促进数字技术和实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，不断做强做优做大我国数字经济”。

　　从推动实施“互联网+”行动计划、国家大数据战略，促进数字技术和实体经济深度融合，到推动数字化绿色化协同转型发展，数字新产业、新业态、新模式不断涌现，再到优化数字经济发展环境，促进互联网企业健康有序发展……这十年间，数字经济成为我国经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的领域，数字经济成为国民经济增长的重要支撑。

　　一组数据勾勒出数字技术赋能经济社会的生动图景：我国数字经济规模从2012年的11万亿元增长到2021年的45.5万亿元，连续多年稳居世界第二，数字经济占国内生产总值比重由21.6%提升至39.8%；电子商务交易额、移动支付交易规模居全球第一；农业数字化水平加快提升，精准作业逐步普及；工业互联网应用已覆盖45个国民经济大类……

　　王海峰认为，作为新的经济形态，数字经济既涉及数字化转型，也包括智能化升级。尤其是随着产业数据呈现爆发式增长，人工智能等数字技术不断取得新突破，加强人工智能和产业发展融合，从海量数据中发现规律、提炼知识、训练模型，将有效助力企业实现智能化改造，进而推动产业技术变革和优化升级。要进一步做强做优数字经济，从技术角度看，要提升人工智能等关键核心技术创新和供给能力，夯实人工智能基础设施；从产业角度看，要促进数字技术和实体经济深度融合，更好赋能产业数字化转型和智能化升级。

　　夯实人工智能基础设施，促进数字技术和实体经济深度融合

　　近年来，传统行业转型升级不断加速，我国人工智能创新发展和融合应用取得积极进展，培育成长出一批传统行业+AI的典型企业，推广应用一批智能化升级的典型案例，导出形成人工智能与实体经济融合的新模式、新方法。

　　数字经济得以快速发展的动力之一，便是人工智能新基建。工信部数据显示，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家，智能终端、机器人等标志性产品创新能力不断增强。人工智能应用于制造业，加速了智能制造领域快速发展，我国已经建成700多个数字化车间/数字工厂，实施了305个智能制造试点示范项目和420个新模式应用项目。人工智能与制造业融合发展程度逐步加深。而深度学习平台和AI大模型正在成为人工智能新型基础设施，是做强做优我国数字经济必须抢占的关键点和制高点。

　　“十四五”规划中将科技前沿领域攻关分为七大项，瞄准了新一代人工智能、量子信息、生命健康等前沿领域，明确提出要构建“深度学习框架”等开源算法平台。2021年12月，经国家发改委批复，深度学习技术及应用国家工程实验室正式升级为深度学习技术及应用国家工程研究中心。产业级深度学习开源开放平台飞桨是研究中心的核心成果，让中国人工智能底层基础技术与国际巨头并驾齐驱，并在部分领域实现了国际领先。飞桨成为中国市场上唯一可与全球两大主流深度学习框架TensorFlow、PyTorch正面交锋的深度学习框架，意味着中国拥有了自主创新的智能时代“操作系统”。

　　飞桨集核心框架、产业级模型库、开发套件和工具组件，以及学习和实训社区于一体，标准化、自动化地支撑人工智能技术的产业应用。飞桨让开发者不用从0到1搭建地基，可以像搭积木一般，根据自身行业的特点和场景需要，从模型库中选择或组装自己想要的模型，导入数据进行训练，最终实现部署。这让开发者和企业可以更快速、更便捷地开发AI应用，避免重复“造轮子”。

　　技术的发展催生了更多需求、吸引了更多企业拥抱数字化、智能化技术。百度通过飞桨和百度智能云已经为农业、工业、交通、能源等多个行业带来切实改变，加速产业智能化升级。

　　深度学习+大模型贯通AI产业链

　　大模型是近几年人工智能发展的重要方向，具有效果好、泛化性强、研发流程标准化程度高的特点，进一步增强了人工智能的通用性，为人工智能发展带来了新机遇。但大模型研发也面临着数据规模大、数据质量参差不齐、模型体积大、训练难度高、算力需求大等一系列挑战。

　　具有算法、算力和数据综合优势的企业可以将模型生产的复杂过程封装起来，通过低门槛、高效率的生产平台，为千行百业提供大模型服务。大模型生产企业在大模型能力、海量数据、大规模算力等方面具有优势，能够根据AI应用方的需求，自动化、标准化地进行多场景多领域的模型生产，当达到一定规模时，即可形成健康、可持续发展的大模型产业模式。

　　大模型的开发、训练、推理部署以及产业落地，离不开深度学习平台的支撑。在飞桨支持下，百度研制了文心产业级知识增强大模型，包括以“鹏城-百度·文心”为代表的基础通用大模型、生物计算领域大模型，以及能源、金融和航天行业大模型等，还包括辅助大模型适配场景应用的工具和平台，探索生态共建的创意社区等。目前文心大模型已广泛应用于金融、能源、医疗、制造、企业服务等领域。王海峰指出，大模型加上深度学习平台，可以贯通从硬件适配、模型训练、推理部署，到场景应用的AI全产业链，是产业智能化的基座。

　　创新驱动发展。只有持续提升关键基础技术和底层创新能力，夯实人工智能基础设施，才能实现高水平科技自立自强，推动我国数字经济稳步高质量发展。