本期話題
隨著科技迅猛發展，人工智能已逐漸成為推動經濟社會發展的新引擎。今年全國兩會上，政府工作報告明確提出“人工智能+”行動，為發展數字經濟、推進數實融合指明了新方向。人工智能不再是一個孤立的技術概念，而是要與各行各業深度融合，催生出新產業、新模式、新動能，為經濟社會的發展注入強大動力。
人工智能與計量檢測的人工智能計量檢測融合又會產生哪些化學反應？本期“計量檢測賦能人工智能”主題的“專家訪談”欄目，我們邀請到香港中文大學數學人工智能中心主任曾鐵勇教授，以及廣電計量總經理、首席專家明志茂，共同探討計量檢測如何賦能人工智能產業發展，以及人工智能在計量檢測行業的應用前景等議題。
北京亦莊AI研究院 算法科學家 曾鐵勇
香港中文大學終身正教授、數學人工智能中心（CMAI）主任，國家重點研發計劃首席科學家，計量檢測AI大模型聯合創新中心主任。主要研究方向為圖像處理、優化、人工智能、科學計算、計算機視覺、機器學習和反問題。實驗室近年來在TPAMI、IJCV、IEEE TIP、TMI, TNNLS、CVPR、ICCV、SIAM等頂級期刊和會議上發表論文多篇，累計發表論文200余篇。
廣電計量總經理、首席專家 明志茂
工學博士/博士后，正高級工程師。以項目負責人先后承擔國家發改委、工信部、廣東省科技廳等省部級政府科研項目20余項，獲得廣東省高新技術產品6項。曾獲廣州市高層次人才、廣州市產業領軍人才杰出人才、廣州科技創新南山獎等榮譽。
01 現階段人工智能產業的發展趨勢如何？
曾鐵勇：現階段人工智能的發展呈現出多維度、多方向的趨勢。在技術創新方面，大模型持續進化且競爭激烈，眾多高科技企業紛紛投身建設，推動其影響力不斷增強。此外，人工智能與新興技術的結合也帶來了新突破，比如量子計算與人工智能的結合備受期待，量子計算的強大算力有望為人工智能解決復雜問題提供新可能；同時，類腦智能等技術的探索也在不斷推進，為實現更具動態涌現能力的人工智能奠定基礎。
在應用拓展方面，行業應用不斷深入且呈現多元化。從通用場景向各行業特定場景加速滲透，如制造業的質量檢測與生產優化、金融領域的風險評估與智能投顧、醫療保健領域的疾病診斷與藥物研發等，人工智能為各行業帶來產品和流程革新。
02 人工智能在實際應用中遇到了哪些安全或質量方面的挑戰？
曾鐵勇：人工智能技術發展迅猛，但在實際應用中仍面臨著挑戰。例如在數據安全方面，人工智能應用需要大量的數據，這些數據在收集、存儲、傳輸或使用過程中沒有得到妥善的保護，就可能被黑客竊取或惡意利用，造成用戶隱私泄露和財產損失。例如，一些智能助手應用可能會記錄用戶的語音指令和日常對話內容，如果這些數據被泄露，用戶的隱私將受到威脅。
在模型可靠性方面，由于人工智能模型是基于數據訓練得到的，因此在面對新的、未見過的數據時，模型的性能可能會有所下降。此外，模型的性能還可能受到硬件故障、軟件漏洞等因素的影響，導致模型的可靠性降低。
另外在應用場景方面，隨著人工智能應用的不斷普及和規模的不斷擴大，系統的復雜性也會不斷增加。例如，在智能交通系統中，大量的車輛和交通設施都需要與人工智能系統進行交互，這就需要保證系統的穩定性和可靠性。
03 人工智能和計量檢測存在著哪些聯系？計量檢測對于人工智能產業發展有何幫助？
明志茂：人工智能和計量檢測兩者相輔相成，可以起到“1+1>2”的化學效應。人工智能有三大要素，首先要有數據，然后是算法、算力。而計量檢測機構通過測試積累了大量的數據，利用人工智能手段，可以進一步挖掘數據價值，形成數據資產，從而更好地服務人工智能及其他產業。
除了提供精準的數據支撐外，在標準與規范的制定方面，計量檢測機構也扮演著重要角色。隨著AI技術的快速發展，人工智能應用相關的計量檢測標準還不完善，對于人工智能算法的評價標準也不夠統一。同時，標準和規范的制定需要考慮到技術的發展趨勢、應用場景的多樣性以及數據的安全性和可靠性等復雜因素，因此需要由權威的第三方計量檢測機構和行業一起來制定。
此外，計量檢測技術在人工智能硬件研發與生產、算法和模型的評估等方面也發揮著重要的推動作用，比如通過芯片檢測為人工智能優化“大腦”，計量校準確保傳感器精度，數據評價與分析保障數據的質量和安全性等等，計量檢測可謂滲透在人工智能產業鏈的方方面面。
04 廣電計量在支撐人工智能產業發展方面做了哪些布局？
明志茂：廣電計量緊跟國家發展戰略，加速布局人工智能領域，在技術能力、實驗室建設等多方面形成了先發優勢。
完善一站式技術服務能力：構建了人工智能軟硬件的測試能力，包括人工智能系統的軟件測試、網絡安全和數據安全檢測等業務，建立了覆蓋醫療器械、手機、電視、計算機、新能源汽車等領域的芯片測評認證體系，以及人工智能產品的硬件的可靠性、化學、電磁兼容等相關檢測與測試能力。
重點實驗室建設：設立人工智能質量評價與分析重點實驗室，提供人工智能系統的功能性、可靠性、安全性以及應用場景適應性等關鍵屬性的測試評價和模型算法驗證，推動專利布局、標準研制與產業升級協同發展，為人工智能產業提供技術支持和創新動力。
標準研究：依托公司技術研究院和院士工作站，研制人工智能產品測試評價新方法、新標準，參與發布國內首個汽車行業人工智能技術標準化發展倡議，并作為副主編單位參編《AI安全大模型 技術指南語料庫》團體標準；聯合廣東人工智能工業協會、北京人工智能標準委員會等開展標準立項、編制等工作。
產學研合作：與北京亦莊人工智能研究院共建計量檢測AI大模型聯合創新中心，加強內部數智化升級、技術攻關及成果轉化、共建垂直領域大模型、行業標準制定、市場推廣與品牌聯合等，為人工智能產業的發展提供更強大的技術支持和創新能力，共同推進創新、高效、可靠的新技術產品成果轉化。
探索新應用場景：著力開發量子精密測量、在線監測與故障診斷、壽命預測與健康管理等數智化計量檢測技術的應用場景。如利用Al+大數據賦能動車組牽引系統健康管理，引入人工智能算法與大數據分析技術，對模型進行評估、優化、拓展以及自適應練習，提高模型的可信性、健壯性與準確性，實現動車組牽引系統的故障精準預測和動態健康管理。
05 作為推進新質生產力發展的代表性技術，人工智能又是如何促進計量檢測行業發展的呢？
曾鐵勇：一方面，人工智能可以提高計量檢測的效率和準確性。例如，利用智能算法可以快速處理大量的檢測數據，對數據進行實時分析和判斷，減少人工操作可能帶來的誤差和不確定性。在一些復雜的計量檢測場景中，人工智能能夠通過模式識別和數據分析，更準確地識別出異常情況和潛在問題，例如高端裝備的故障預測與健康管理等。
另一方面，人工智能有助于實現計量檢測的智能化和自動化。如采用機器人測試、自動校準等技術，可以減少對人工的依賴，提高檢測的速度和一致性。同時，人工智能還可以通過對歷史數據的學習和分析，為計量檢測提供預測性維護和質量控制的建議，幫助企業提前預防問題的發生。
當然，人工智能在計量檢測行業的應用也面臨一些挑戰，如數據的安全性、算法的可靠性、標準的制定等問題。但總體而言，人工智能為計量檢測行業帶來了新的機遇和發展空間，對于提升行業的整體水平具有重要意義。
