2023AI创新的制造业创新机制

--PAGE10-构建适应AI创新的制造业创新机制AIAI绘图、ChatGPT的爆发给业界带来巨大冲击，AIAI绘画的AI创新影响产业发展的四大特征，并给出了相应的建议。一、从AI绘画看AI创新四大特征I技术奇点突破后在极短时间内转化为产业市AIAIChatGPT领域更为明显。202210月，一幅使AIMidJourney生成的数字油画在美国科罗拉多州博览会艺术比赛中夺魁，2023OpenAIChatGPT，使生成式AI从深度学习科研领域的技术验证快速转化为面向非人工智能专业人士的产业化工具。一是用户数量和创作数量快速膨胀。StableDiffusion模型发501001.7亿张图像。Midjourney则在不6个月用户就超过百万，成为史上蹿红最快的应用。ChatGPT100ChatGPT就突破1202210月前，AI0，意味着除了深度10月，随着科罗拉多州艺术比赛等热搜的刺激（图1中ABD四个热搜点，在一周内热搜30001000020000，短期内搜1521张调查问卷显50%AI在今年以AI44%AI绘AI绘画形成规模效应后，Meta9Make-A-Video10ImagenChatGPTAI公众号生成乃至学术研究的辅助工具。图1 AI绘画搜索指数数据来源：百度大数据超低成本：低廉的价格和极低的时间成本。从价格成本看，AIAIMidjourney10美20030相对国内画师价格头像类200-300元/幅（27-40美元、全身像500-800元幅（68-109美元）的价格，十分廉价。此外，在部分深度学习程序开源后，还出现了完全免费或收看广告免费的AIChatGPT已经可以充当初级助理完成简单的逻1000家“ChatGPT”公司的调查显示，几乎所有公司都表示可降本增效，类似客服中心、ChatGPT均可极大压缩成本绘画功能的出图速度以分钟Midjourney60秒内，程序即可反馈多幅图一般形成成品不超过半个工作日，但人工完成至少需数个工作日，且修改迭代的响应速度较慢。从市场反馈看，国内已经有游AIAI一些平面设计团队使用AI绘画生成前期草图。在产生关2022StabilityAIStableDiffusion202312ControlNet精准控图，3D视图的使得生成图像的自由度更低，更加符合创作者期望，同时也正式进入各大绘图工作室和广告公司的辅助工具箱。2月中旬，通过Controlnetopenpose的技巧，部分解决了对人手、脚等部位画面不精细的问题，可以仅控制某些元素而不破坏原始AI绘画从“惊艳却没法用”发展成为“有效的专业辅助工具绘制的肢体变形ChatGPT则直接走商业化路2022202325个版本，经过功能的不断完善，推出了ChatGPTPlus收费的商业化版本。AI海量研究者实现快速查缺补漏和成熟完善。关键少数起到了决定性作用，一个突破性理论能够多年主导技术进程。例如，生成对抗网络（GAN）IanGoodfellow2015年提出，它成为AIAI2021年底，生成对抗网络（GAN）论文引用量超过四万，基CGANDCGANWGAN、LSGAN、BEGANAI绘画的基础生态。此外，关键少数与开源社区大量创新团队的融合，是理论快AlecRadford等研究人员开源新的深度学习模型CLIP后，KatherineCrowson发布了CLIP+VQGANCLIP+VQGAN开始形成社区，代码经大量创新团队的优化改进逐步成熟，并扩散至机器视觉的其他领域。PatrickEsserRobinRomabach提出的潜扩散模（LatentDiffusion迭代下得以迅速投入实用。二、AI创新对制造业影响AIAI的情形。绘画行业属于AIAI关键少数等特征，对制造业可能造成如下影响：期以来技术进步依赖积累和“knowhow”，对于时间不敏感甚至有AI一旦用于制造业并跨过奇点，其产品设计、制造流程、生产控制乃至仓储运输等技学限制下的效率最大化的“完美”状态。月就会被发掘出来。二是快速打破企业和行业壁垒。AI算法爆发式应用的同时，龙头企业构筑的技术“护城河”、行业间壁垒将被快速打破，算法将在海量应用中“习百家之长”并以更加成熟算法。5-7迭代技术/1-2平下“完美算法出现并催生“完美”的工业生产方案。AI创新前期主要依靠少数顶尖人才进行探索性积累，奇点来临与“灵光一闪”紧密联系，但技术奇点后则是不折不扣的智力密集型赛道。在短短两年内投入的智力资源越多、组织越严密，则催生“完美”方案的速率越高，在二是奇点后依赖大规模的人力投入。奇点后需要的人力资源投入强AI加速技术问题暴露和版本迭代速度。低成本创新与无失误淘汰。与传统技术进步不同，AI创新的边际成本呈下降趋势，越过技术奇点后每一个相关技术改进的成本都可以忽略不计，但技术奇点前的投入显得巨大且毫无产出。超低的创新边际成本和快速“完美”的生产制造结合，使工业的马太效应趋于最大化，一旦出现技术奇点，只要决策者没有第一时间做出决策和投入资源，就会迅速被低创新成本的对手甩开，且在没有任何经营错误的情况下被市场淘汰。一是低成本创新。AI的正外部效应较强，跨行业渗透能力强，某个点位的突破只需改进参数即可简单复刻到其他环节，在需要迭0二是更高的决策敏捷度。现有制造业技术进步的决策过程冗长，甚至有决AI情境下，冗长无效的决策不仅会导致失去某个创新点或增加成本，而且是错过奇点，在很短时间内遭到具备“完美”生产能力对手的降维打击，进而直接被市场淘汰。三、构建适应AI创新特征的制造业创新机制构建适应AIAI创新的关键少数AIAI景AI创新竞赛。在工业母机、仪器仪表、生物医药和高端芯片等领域，形成一批重大应用场景，以供需联动路径下深度学习等AIAI前沿领域专家和创新团队共同解决工业瓶颈问题。二是引进和培养AI场景创新引领性团队。鼓励各行业AI队，推动重点企业、国家重点工程（项目、大科学装臵和国家AIAI应用比武。三是优化顶尖AI人才研发环境。实施场景成效导向考核机制，实行场景增效目标、项目节点（周期）四是强化潜力AIAI人才和团队培育门AIAIAI步取消前臵学历等限制，以成果论英雄。搭建全国成网的工业AIAI创新的低成本创新特征和关键少数特征中开源社区的作用，利用既有网络和AIAIgithub二是增加软件共享资源供给。AI开加大全国主要IaaSPaaS、SaaSAIAI的加速器体系，推动智能芯片在各类算力平台适配应用。提升制造业对AIAI创新的快速膨胀AI度。一是提升主要制造业区块对AI创新前沿的敏锐程度。推动AIAIAI龙头