能在理解對話目標意圖的基礎上，遵循自身價值和人格，來引導對話走向，實現自身目標的“高階機器人”是什么樣的？隨著全球首個通用智能人“通通”完成迭代升級，“通用智能”正迅速從概念走向臺前。
這一全新賽道上，江蘇已展現出領跑之勢——核心企業541家、營收規模超1200億元、38款大模型成功備案，一系列數據標志著其堅實的產業根基。
高速增長的背后，江蘇形成了何種獨特發展路徑？在技術突破與產業落地的關鍵階段，又有哪些隱形的瓶頸亟待突破？
垂域場景多元，賦能千行百業
人工智能爆火的背景下，離身智能、具身智能等概念頻出，通用智能（AGI）又有何含義？
根據定義，通用智能為通用人工智能，是在多種不同環境下具備自主感知、學習、決策和執行能力的軟硬件系統。換言之，就是能像人類一樣解決各種任務和問題的智能系統。業界專家表示，這是一種不同于當前ChatGPT等大模型的技術路徑——它能夠借助少量數據，解決高度復雜的問題，具身智能可以推動實現通用人工智能。
通用智能的核心產業包括上游智算基礎設施、中游大模型訓推算法和數據資源、下游垂直領域適配應用。
在南京，小視科技（江蘇）股份有限公司正是中游大模型訓推算法層的代表企業之一。
該公司開發的AIoT數智服務管理平臺，融合人工智能、大數據與物聯網技術，構建起一個以AI為驅動的綜合能力底座，能夠對海量數據進行分析，輔助使用者實現智能決策。目前，該平臺已在“數字城市、數字產業、數字生活”三大領域形成AI能力矩陣，突出優勢在于高度集成與深度智能化。
“一座智能化礦山，能釋放多大效能？”小視科技副總裁段偉芝舉例道，通過搭載該平臺，山西某煤礦企業每日可有效解決卸煤不凈問題10次以上，累計減少1噸主焦煤的流失，顯著提升運營效益。她補充，除AIoT平臺外，小視智能視覺中樞、星斗系列高空拋物智能攝像機、礦山“三違”管理平臺等產品，也在多個場景中發揮重要作用。
當小視科技的AI能力深入礦山時，南京市文化投資控股集團推出的“長干大模型”，正為市民與游客提供出行前的智能規劃、實時活動推薦與消費福利整合等文化服務。作為全國首個文博垂直大模型，它依托4000萬條南京歷史文化語料，通過算法優化實現高精度文博知識檢索，具備出色的語義理解與上下文生成能力。
兩家企業在不同賽道上的“百花齊放”，正是江蘇通用智能產業蓬勃發展的縮影。研究顯示，當前江蘇在通用智能產業圍繞行業賦能、要素提升、科技創新等方向成效顯著，垂域大模型賦能傳統制造、生物醫藥、文化旅游等行業應用不斷深化，智能算力、數據資源、算法平臺等要素支撐能力不斷提升，平臺載體、前沿技術等科技創新能力取得新突破。
核心受制于“人”，聰明有待提升
如何實現通用人工智能？北京大學智能學院院長、人工智能研究院院長朱松純在接受媒體采訪時曾指出，關鍵在于“為機器立心”。然而，如何真正“立心”，仍是當前面臨的核心挑戰。
以工業領域的落地為例，南京埃斯頓自動化股份有限公司相關負責人告訴記者，首要困境就是技術融合的復雜性。“將AI、機器視覺與實時運動控制深度結合，需要解決跨學科技術整合、實時數據交互及高精度場景適應性等一系列難題。”
此外，規模化應用也存在挑戰。她進一步提到，在柔性制造場景中，面對“多品類、小批量”的生產需求，如何保證智能系統在不同場景下具備快速部署能力，仍需持續探索。同時，在拓展全球市場過程中，企業還需應對不同地區技術標準差異、供應鏈本地化要求以及海外需求波動等現實問題。
天創智能董事長助理劉旦復對此深有同感。他分享，天創智能是一家在“工業特種智能”領域深耕十余年的國家級專精特新“小巨人”企業，專注于為石油、化工、礦山、冶金、發電等場景提供智能運維全棧式解決方案。
“目前天創已為超過400個能源、工業及資源類項目累計交付了超5000臺套以機器人為核心的方案，部署量位居細分賽道全球第一。”劉旦復表示，但要實現真正的通用人工智能，仍有很長的路要走。
在他看來，有三大關鍵制約因素，首先，大模型的訓練和推理高度依賴高端算力芯片，而國產芯片在這一領域仍在追趕；其次，近年來大語言模型的能力爆發來自海量高質的互聯網語料數據，但用于“喂養”通用人工智能的多模態數據多沉淀于各類企事業單位的“數據孤島”，亟須打通，否則將嚴重制約泛化能力；最后，許多國產模型架構仍主要停留在對國外領先基座模型的改進與應用層面，技術“跟隨模式”的特質比較突出。
多方協同發力，共創產業未來
直面挑戰，江蘇正展開從基礎設施到應用場景的全鏈條探索。
以產業鏈上游的智算基礎設施為例，今年5月，江蘇省通信管理局等部門發布全國首個省級算力基礎設施發展專項規劃，統籌全省基礎設施體系化發展，為基礎大模型適配垂直領域和大規模推理應用提供算力底座。
與此同時，算法平臺建設同步推進，中科曙光南京研究院、萬維艾斯、南棲仙策等發布系列高質量人工智能算法研發平臺；思必馳自主研發新一代人機交互平臺（DUI）；南京大學周志華團隊提出的學件基座系統及開源實現，在開源社區具有較強影響力。
政策與金融支持也緊隨其后。南京通過“算力券”提供普惠算力服務，無錫設立10億元人工智能產業基金，蘇州則推出60億元專項母基金，共同構建起多元投入的金融生態。南京、蘇州更是先后出臺專項政策，從頂尖人才引進到青年人才培養，形成全鏈條支持體系。
在政策與資源的雙重驅動下，江蘇的產學研界正加快形成協同共進的創新格局，推動通用智能從戰略布局走向系統推進。
比如，埃斯頓就計劃在具身智能、高柔性機器人自主決策、跨域協同控制等方向深化研究，通過強化算法與硬件結合，進一步突破機器人在非結構化環境中的認知和執行能力，并依托全球研發資源，構建更開放的智能機器人生態。
劉旦復對技術演進的方向提出期待：“通用人工智能將在公共事務管理和工業運維決策領域率先突破。我國優質的政府數據和豐富的工業場景，將為此類方向的決策智能系統提供獨特的數據優勢，既能為經濟運行提供精準建議，也能為設施維護提供深度洞察。”
學界的研究則更加聚焦于技術的原始創新及普惠落地。金陵科技學院智能體軟件創新中心主任桂文明介紹，其團隊和江蘇欣網視訊軟件技術有限公司聯合研發的智能導覽機器人已成功應用于江蘇移動某營業廳，通過將語音大模型、感知系統以及領域知識庫結合，實現了自然流暢的人機交互和場館導覽。
展望未來，他結合自身研究提出三個關鍵方向，在實體場景中推動具身智能逐步替代重復性人工勞動；構建更易用的智能問數（Text2SQL）智能體，降低非專業人士使用數據庫的技術門檻；同時優化語音交互系統，致力于在復雜環境中實現精準的指令響應。“總之，我們要努力擺脫以往對國外技術的跟隨模式，通過強化原始創新，護航江蘇通用智能產業迎風而上。”桂文明說。
新華日報·交匯點記者 周永金
