在这些工厂、农田、服务区，看到智能中国的草蛇灰线

今天，应该很少人会怀疑，以AI、5G、云计算等新一代技术为核心的第四次工业革命，将发生在中国。

正如保尔·芒图在《十八世纪产业革命》中写道的那样：大工业的特殊性，并不是一下子就显露出来的。

一开始，只是城市周围多了许多冒着烟的大工厂，夜晚响起了机器不停的震动声，成群地工人们汇聚到离曼彻斯特不远的城镇，像蚂蚁那样的匆忙……接下来，是商业的扩张，生产制度的改变，从而也影响到了社会文化的变迁。

这些微小而繁多的变化，不间断地发生，最终集合在一起，以至于第一次工业革命真正进入高潮的时候，“不会使任何人惊讶，至少没有一个经济学家会感到惊讶”。

可以看到，产业革命不是一种单纯的技术行为或经济行为，而是一部用漫长时间、复杂编曲、多声部协奏的交响乐。高潮章节不是一开始就出现，是由一段段旋律逐步延展、递进，所自然而然出现的结果。

走访数字中国，我们聆听了很多来自产业第一线的故事，就是新工业革命中的一个个音符。

春节前，我们跨越了山海，去了青海的高原牧区，牧民躺在家里用手机就可以放牛；去了福建的近海，渔排上的居民终于用上了5G，感受到通信基础设施带来的变化。

春节之后，我们步履不停，去到了坐落于中原大地上的许昌人工智能计算中心，看算力基础设施如何改变数字生活，同样有非常多的感触。

人工质检用眼很厉害，工作人员干几年眼睛就不行了，黄河信产开发的自动质检方案，将精确率提升至99.9%，满足多条生产线弹性生产的需求。

棉花蚜虫每年造成的产量损失达到15-20%，农民们为了保产量，过度依靠农药，又增加了额外的成本和农药残留的风险。河南农业大学智慧农业创新团队采集了4万多幅不同程度棉蚜危害的图像，训练AI识别棉蚜危害程度，进行精准防治。

卡车司机为了防止盗窃偷油，只能睡在车旁边，在服务区也没法安心休息。东方世纪利用AI进行异常行为实时监测，自动推送报告，让车主可以睡上一个安稳觉。

刷单、杀猪盘、冒充电商、代办信用卡等，是大家常常听到的诈骗手段，但还是有很多人会点进有害网址。河南信大网御科技结合AI能力，发现隐藏在各个网址中的有害网址，推送给反诈中心，然后进行封堵和劝阻。

一个流水线上的瑕疵，一颗细小的棉蚜，一个卡车司机的夜晚，一次被守护的点击……产业与AI的结合，就在这样的一次次尝试与敲击中，组成了越来越清晰的乐章。

这些故事的起承转合，将数字中国的乐章推到前所未有的高度，才是第四次工业革命真正的高潮所在。

起于中原

工业革命与核心能源供给，紧密依存、互为因果。第一次工业革命就率先发生在煤炭广泛开采的英国，同理，产业数字化也会首先孕育在算力能源充沛的土壤上。

数字化、智能化应用，在中原地区的河南遍地开花，并不是偶然，前提是数字基础设施的逐步到位。

在省会郑州，中国联通部署的中原数据基地，就作为“智慧中原”的基础底座，承载了河南省政务云、郑州市政务云、城市大脑、中原银行、郑州银行等多个领域的信息化平台。

2021年，许昌构建了河南第一个人工智能计算中心——中原人工智能计算中心。让算力基础设施这一新技术革命的动力引擎，在中原大地上开始轰鸣。

这为当地产业智能的发展，逐步打开了三把锁：

第一把锁：供给。没有可使用的算力，产业智能就是无源之水、无本之木，中原人工智能计算中心采用了当年最先进的AI服务器，以及模块化建设方案，仅用一百天时间，就完成了先进算力在中原地区的落地，满足科研机构、企业的计算需求。

河南信大网御科技有限公司人工智能产品总监王坤透露，嵩山·凌云反诈大模型优先为省市反诈中心提供涉诈网站线索和研判服务，截至目前，有害样本已经有20多万、正常网址样本480多万+，由此训练出来的大模型要想实现毫秒级推理，这需要极高的算力资源支持，才能更快更准地进行有害网址处理。试想一下，如果算力不够充沛，计算效率太低，无法快速识别，很难及时保护潜在受害者。

第二把锁：成本。以前企业算力使用的门槛高，自建数据机房成本高，建设周期很长，且无法达到24小时高频率利用，通过公共算力服务平台，便捷获取算力，降低了数字化转型的总体成本。

第三把锁：可持续。商业层面可持续，算好经济效益这笔账，据【许昌市市投数字经济产业集团董事长】袁军分享，许昌此前曾派考察组，前去武汉、深圳、合肥，学习他们的经验和盈利模式，回来之后明确了，这个项目含金量很高。目前，该计算中心的使用率已经达到96.05%，获得了稳定的用户群，环境层面可持续，全绿色计算中心，控制PUE，引入光伏及储能设备，兼顾社会效益。

算力基础设施启动，产业数字化、智能化方能启程。

承在百业

算力最终要在千行百业中发挥价值，加快产业的升级进程。截至目前，中原人工智能计算中心已联合百余家河南当地生态伙伴，孵化超40个行业创新方案，涵盖交通、制造、医疗、教育、农业、能源等9大行业。

在许昌的实践中我们看到，产业智能的某一个突破，不是单一组织、单一技术的“神迹”，而是你一下我一下，产业合力敲击、锤炼出来的。

主要体现在两个方面：

一是创新范式——产学研用的高度融合。

大部分AI或深度学习落地到产业，会遇到现实条件的约束，有大量的问题存在于企业、存在于现实当中，需要进一步攻克，需要产学研用的深度融合、协同创新。

有两种主流模式：一是校企合作。

郑州大学计算机学院副教授郭毅博提到的：要“把论文写在车间里”。

比如，目前工业领域普遍采用的机器视觉技术来实现AI质检，在实际落地时还是存在一些尚未解决的问题，包括：数据缺失、不同缺陷的生成机理不明、数据标注效率低、深度学习的可解释性差、企业的数据隐私顾虑等。

这些问题如果仅靠应用侧的企业来干，缺乏理论和学术支撑；仅靠高校，又缺乏充足的数据和实际场景。

只有校企紧密合作，带来良好的突破。目前，郭教授所在的课题组已经建立了工业互联网的校企联合实验室，打造一套工业智能质检的技术体系，来助推河南本地的工业基础高级化。

另一种是产业协作。

通过产业联动与生态协作，也能够有效解决许昌各行业的复杂AI需求。

此次走访中，河南省自然资源卫星应用技术中心应用服务部主任余海坤分享了一个遥感领域的产业级探索。

遥感大数据时代，利用遥感数据资源，在算力算法的加持下，可以为各行各业提供决策服务。河南省遥感院联合华为、中科院空天信息创新研究院、中原人工智能计算中心，组建了遥感创新团队。其中，河南省遥感院提供了“河南一号”等高频次高分辨率卫星数据和应用场景支撑，中原人工智能计算中心为算力提供了保障，空天院研发算法、模型，华为等企业合作开展遥感创新应用研究，共同建设智算一体化的遥感大平台。

目前，该创新团队已经将AI遥感应用到了当地的诸多领域。农业方面，实现了农作物精细分类和长势持续监测、高标准农田建设监测监管；自然资源方面，利用遥感持续开展了耕地、矿山的动态监测，参与黄河生态环境治理审计遥感监测服务，对生态廊道建设管护和修复情况进行监测；应急方面，在暴雨季利用遥感解译算法模型，及时高频次地开展解译，智能识别洪水受灾区域，评价农作物受灾情况……遥感行业正在算力算法的加持下，迸发出新的活力。

二是解决方案——软硬件协同。

一个产业问题的攻克，建立在多样化的软硬件相互协同的基础上。

前文中提到的棉花蚜虫的危害程度分级，需要利用摄像头采集实时图像，专业人士进行高质量标注，在中原人工计算中心的昇腾平台上进行训练，训练好的模型再部署到搭载昇腾芯片的工控机上，这样才能达到较好的效果。

其他案例同样，东方世纪的智慧服务区项目，基于中原人工智能计算中心的算力对庞大的服务区信息资源进行纳管与训练，在服务区端采用同架构的Atlas500边缘小站，最终实现对服务区上下匝道、广场、餐厅、超市、加油站等重点区域的实时监管。

智慧停车项目全国都在做，河南数锐智能科技打造的方案，不同于传统“高位视频+APP收费”的模式，而是在自建模型的基础上，再进一步引入人工识别，调用云端算力资源，训练二次模型，再反馈到前端摄像头的模型上，这样每个摄像头都可以形成更加精准的新模型，通过这种方式，把误报降低非常低的水平，甚至做到百分之百无误报。

可以看到，AI深入产业缝隙，并不是将实验室里现成的算法模型，直接搬到生产线、农田、车站等生产一线，就大功告成了。

既需要AI基础设施及平台的坚实、丰富、全面，也离不开产业伙伴的合力敲击。千凿百练之后，打破产业场景和AI技术的壁垒。

转自生态