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随着科技迅猛发展，人工智能已逐渐成为推动经济社会发展的新引擎。今年全国两会上，政府工作报告明确提出“人工智能+”行动，为发展数字经济、推进数实融合指明了新方向。人工智能不再是一个孤立的技术概念，而是要与各行各业深度融合，催生出新产业、新模式、新动能，为经济社会的发展注入强大动力。

人工智能与计量检测的人工智能计量检测融合又会产生哪些化学反应？本期“计量检测赋能人工智能”主题的“专家访谈”栏目，我们邀请到香港中文大学数学人工智能中心主任曾铁勇教授，以及广电计量总经理、首席专家明志茂，共同探讨计量检测如何赋能人工智能产业发展，以及人工智能在计量检测行业的应用前景等议题。

北京亦庄AI研究院 算法科学家 曾铁勇

香港中文大学终身正教授、数学人工智能中心（CMAI）主任，国家重点研发计划首席科学家，计量检测AI大模型联合创新中心主任。主要研究方向为图像处理、优化、人工智能、科学计算、计算机视觉、机器学习和反问题。实验室近年来在TPAMI、IJCV、IEEE TIP、TMI, TNNLS、CVPR、ICCV、SIAM等顶级期刊和会议上发表论文多篇，累计发表论文200余篇。

广电计量总经理、首席专家 明志茂

工学博士/博士后，正高级工程师。以项目负责人先后承担国家发改委、工信部、广东省科技厅等省部级政府科研项目20余项，获得广东省高新技术产品6项。曾获广州市高层次人才、广州市产业领军人才杰出人才、广州科技创新南山奖等荣誉。

01 现阶段人工智能产业的发展趋势如何？

曾铁勇：现阶段人工智能的发展呈现出多维度、多方向的趋势。在技术创新方面，大模型持续进化且竞争激烈，众多高科技企业纷纷投身建设，推动其影响力不断增强。此外，人工智能与新兴技术的结合也带来了新突破，比如量子计算与人工智能的结合备受期待，量子计算的强大算力有望为人工智能解决复杂问题提供新可能；同时，类脑智能等技术的探索也在不断推进，为实现更具动态涌现能力的人工智能奠定基础。

在应用拓展方面，行业应用不断深入且呈现多元化。从通用场景向各行业特定场景加速渗透，如制造业的质量检测与生产优化、金融领域的风险评估与智能投顾、医疗保健领域的疾病诊断与药物研发等，人工智能为各行业带来产品和流程革新。

02 人工智能在实际应用中遇到了哪些安全或质量方面的挑战？

曾铁勇：人工智能技术发展迅猛，但在实际应用中仍面临着挑战。例如在数据安全方面，人工智能应用需要大量的数据，这些数据在收集、存储、传输或使用过程中没有得到妥善的保护，就可能被黑客窃取或恶意利用，造成用户隐私泄露和财产损失。例如，一些智能助手应用可能会记录用户的语音指令和日常对话内容，如果这些数据被泄露，用户的隐私将受到威胁。

在模型可靠性方面，由于人工智能模型是基于数据训练得到的，因此在面对新的、未见过的数据时，模型的性能可能会有所下降。此外，模型的性能还可能受到硬件故障、软件漏洞等因素的影响，导致模型的可靠性降低。

另外在应用场景方面，随着人工智能应用的不断普及和规模的不断扩大，系统的复杂性也会不断增加。例如，在智能交通系统中，大量的车辆和交通设施都需要与人工智能系统进行交互，这就需要保证系统的稳定性和可靠性。

03 人工智能和计量检测存在着哪些联系？计量检测对于人工智能产业发展有何帮助？

明志茂：人工智能和计量检测两者相辅相成，可以起到“1+1>2”的化学效应。人工智能有三大要素，首先要有数据，然后是算法、算力。而计量检测机构通过测试积累了大量的数据，利用人工智能手段，可以进一步挖掘数据价值，形成数据资产，从而更好地服务人工智能及其他产业。

除了提供精准的数据支撑外，在标准与规范的制定方面，计量检测机构也扮演着重要角色。随着AI技术的快速发展，人工智能应用相关的计量检测标准还不完善，对于人工智能算法的评价标准也不够统一。同时，标准和规范的制定需要考虑到技术的发展趋势、应用场景的多样性以及数据的安全性和可靠性等复杂因素，因此需要由权威的第三方计量检测机构和行业一起来制定。

此外，计量检测技术在人工智能硬件研发与生产、算法和模型的评估等方面也发挥着重要的推动作用，比如通过芯片检测为人工智能优化“大脑”，计量校准确保传感器精度，数据评价与分析保障数据的质量和安全性等等，计量检测可谓渗透在人工智能产业链的方方面面。

04 广电计量在支撑人工智能产业发展方面做了哪些布局？

明志茂：广电计量紧跟国家发展战略，加速布局人工智能领域，在技术能力、实验室建设等多方面形成了先发优势。

完善一站式技术服务能力：构建了人工智能软硬件的测试能力，包括人工智能系统的软件测试、网络安全和数据安全检测等业务，建立了覆盖医疗器械、手机、电视、计算机、新能源汽车等领域的芯片测评认证体系，以及人工智能产品的硬件的可靠性、化学、电磁兼容等相关检测与测试能力。

重点实验室建设：设立人工智能质量评价与分析重点实验室，提供人工智能系统的功能性、可靠性、安全性以及应用场景适应性等关键属性的测试评价和模型算法验证，推动专利布局、标准研制与产业升级协同发展，为人工智能产业提供技术支持和创新动力。

标准研究：依托公司技术研究院和院士工作站，研制人工智能产品测试评价新方法、新标准，参与发布国内首个汽车行业人工智能技术标准化发展倡议，并作为副主编单位参编《AI安全大模型 技术指南语料库》团体标准；联合广东人工智能工业协会、北京人工智能标准委员会等开展标准立项、编制等工作。

产学研合作：与北京亦庄人工智能研究院共建计量检测AI大模型联合创新中心，加强内部数智化升级、技术攻关及成果转化、共建垂直领域大模型、行业标准制定、市场推广与品牌联合等，为人工智能产业的发展提供更强大的技术支持和创新能力，共同推进创新、高效、可靠的新技术产品成果转化。

探索新应用场景：着力开发量子精密测量、在线监测与故障诊断、寿命预测与健康管理等数智化计量检测技术的应用场景。如利用Al+大数据赋能动车组牵引系统健康管理，引入人工智能算法与大数据分析技术，对模型进行评估、优化、拓展以及自适应练习，提高模型的可信性、健壮性与准确性，实现动车组牵引系统的故障精准预测和动态健康管理。

05 作为推进新质生产力发展的代表性技术，人工智能又是如何促进计量检测行业发展的呢？

曾铁勇：一方面，人工智能可以提高计量检测的效率和准确性。例如，利用智能算法可以快速处理大量的检测数据，对数据进行实时分析和判断，减少人工操作可能带来的误差和不确定性。在一些复杂的计量检测场景中，人工智能能够通过模式识别和数据分析，更准确地识别出异常情况和潜在问题，例如高端装备的故障预测与健康管理等。

另一方面，人工智能有助于实现计量检测的智能化和自动化。如采用机器人测试、自动校准等技术，可以减少对人工的依赖，提高检测的速度和一致性。同时，人工智能还可以通过对历史数据的学习和分析，为计量检测提供预测性维护和质量控制的建议，帮助企业提前预防问题的发生。

当然，人工智能在计量检测行业的应用也面临一些挑战，如数据的安全性、算法的可靠性、标准的制定等问题。但总体而言，人工智能为计量检测行业带来了新的机遇和发展空间，对于提升行业的整体水平具有重要意义。

关键词:人工智能 计量检测

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来 源：广电计量企业服务

编辑：清风

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