8月23日，第四届晋阳湖·数字经济发展峰会主论坛在太原举行。国内数字经济领域专家学者齐聚一堂、分享智慧、凝聚共识，为数字赋能山西转型发展建言献策。副省长杨勤荣出席并致辞。
杨勤荣在致辞中指出，发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择，山西将“推动数字经济发展壮大”作为构建现代化产业体系的六大行动之一，谋划布局加快算力网络建设、数字产业化发展、产业数字化升级和数智赋能公共服务，着力提升数字经济发展的整体性、系统性和协同性，塑造山西高质量发展新优势。希望各位嘉宾一如既往关心支持山西发展，与山西一起携手开创数实融合、数智赋能、创新发展的美好未来。
随后，美国国家工程院院士、美国艺术与科学院院士陈世卿，太原理工大学党委副书记、副校长孙宏斌，华为公司高级副总裁、ICT战略与Marketing总裁彭松分别作主旨演讲，积极分享数字经济领域的最新理论成果和实践经验。中国兵器工业集团有限公司总信息化师李定主，龙芯中科技术股份有限公司董事长胡伟武，科大讯飞股份有限公司总裁吴晓如，太极计算机股份有限公司总裁仲恺，中国电子信息产业集团电子云副总裁李树翀，航天宏图信息技术股份有限公司董事长王宇翔先后作主题演讲，就促进数字经济与实体经济融合发展、加强产业链创新、加快数字经济高质量发展进行了深入探讨。
主论坛上，山西数字经济领域2023年度优秀成果发布，10家数字经济领域科研机构集中揭牌，14个2023年度山西数字经济领域优秀项目进行了现场签约。（杨文俊）
发言摘要
超算将深刻作用于未来经济社会发展
美国国家工程院院士 美国艺术与科学院院士 陈世卿
2020年5月27日，美国国家科学技术基金会（NTSF）初步确定未来5年在十大关键技术领域投资1000亿美金。十大关键技术领域包括人工智能与机器学习，高性能计算、半导体和先进的计算机硬件，量子计算和信息系统，机器人、自动化和先进制造，自然或人为的灾害预防，先进的通讯技术，生物技术、基因组学和合成生物学，先进的能源技术，网络安全、数据存储和数据管理技术以及与其他关键技术领域有关的材料科学、工程和勘探。
智能超算应用场景包括：智能能源、智能健康、智能文创、智能交通、智能安防、智能农业、智能教育、智能制造、智能环保、智能金融。在智能（低碳）能源场景下，“能源互联网及基于SCP的AI管理系统”基于分布式边缘超算管理控制平台为高耗能主体提供节能的智能无人能源站系统集成管理解决方案，“物联网+大数据+云计算”能够降低企业能耗及管理成本，为工业互联提供稳定的制造环境。
从单机来讲，我认为将来所有的超算都应是分布式的，辅以人工智能、大数据等技术，全世界变成一张网。这个网络的边缘/底层就是社区、街道、产业园区等，那里有所有应用的大数据，随时可以接入超算。比如说，将一座城市划分成5000或是5万个网格，每一条街道或每一个社区都可以设置一台小型的超级计算机，所有的社区再结合起来，形成一张庞大的分布式网格。这个网格式的结构可以解决将来智能化的所有产业。
找准新时代数字经济发展着力点
中国兵器工业集团有限公司总信息化师 李定主
今年2月份，国家发布了《数字中国建设整体布局规划》，提出了“2522”整体框架。中国兵器也提出要实施“4321”数字工程，在此基础上，在数字化方面提出“2+2”工程。第一个“2”是信创产业和北斗产业。信创产业是兵器工业里面重要的产业，目前兵器工业已经打造出全产业链的信创产业。在场景方面，我们有“2+8+N”的信创产品替代，党政+八大行业的国产化替代，重点针对综合办公系统形成解决方案，另外在智慧水利、智慧矿山方面都有完整的解决方案。
为助力山西数字经济迈上新台阶，我们将在以下方面发力。第一，技术产品供给方面，将通过智能计算、人形机器人等基础软硬件，提供产品供给。针对全域覆盖的超大群体规模的泛在互联，通过承接硬件能力的释放，促使软件应用高效运行，实现万物智联，推动产业变革；第二，产业生态带动方面，“2+2”布局将带动终端操作系统、应用软件以及新材料、人工智能AI等前沿技术的积累和推广，拓展产业发展新赛道，形成新的规模化产业集群；第三，服务场景应用方面，技术服务于生产生活多样化的场景，结合山西数字经济发展主线，聚焦五大领域，服务山西“三区三地”建设，植根能源、制造、水利等数字化转型发展主战场，通过数字化赋能赋智，为山西经济转型发展贡献力量。
加“数”向“实” 跑出高质量发展新速度
太极计算机股份有限公司总裁 仲恺
重点分享三个方面内容，一是数实融合抓关键，二是数字创新夯能力，三是赋能行业见成效。
一、数字中国建设全面赋能经济社会发展中，注意两个环境：数字治理生态与数字领域国际合作，其中数字技术创新体系和数字安全屏障非常重要，包含了五位一体的数字经济、数字政务、数字文化、数字社会、数字生态文明的内容，这构成数字基础设施和数据资源体系。数实融合要有数据、有创新、有增量，其中要求做到“三懂”，懂业务、懂技术、懂规则。
二、公司实施一体两翼三化政策，一体指核心工作是数字化解决方案，聚焦重点行业和领域，推动新一代信息技术与行业的深度融合，以数据作为重要的生产要素，来推动行业研发向数据化转型。两翼是产品产业化，瞄准基础软件和关键通用产品、行业应用产品，加强产品研发和产业推广；运营平台化，以平台为基础，面向垂直行业，以云为载体，建设共生生态，推动软件服务化、数据服务化。三化指解决方案数字化、产品产业化和运营平台化。
三、作为国家队，太极计算机股份有限公司是国家电子政务重大工程“两网、一站、四库、十二金”建设的主力军。近年来以互联网+政务服务平台、互联网+监管系统为抓手，面向中央部委、地方政府全面推进数字政府建设。太极着力打造数字政府建设第一品牌，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。
能源互联网赋能山西能源绿色转型
太原理工大学党委副书记、副校长省数字经济战略咨询委员会委员 孙宏斌
能源互联网已成为国内外能源科技领域的前沿课题和国家能源发展的重要战略，受到学术界和产业界的高度关注。山西是我国能源大省，能源绿色转型和“双碳”目标达成任务艰巨。2022年，山西煤炭产量13.07亿吨，占全国的28.6%；2022年底，山西全省发电装机达到1.207亿千瓦，其中火电占比64.9%，风光等新能源占比33.9%。山西能源系统整体呈现体量巨大、互补性强的显著特征，建设能源互联网条件良好，需求迫切。
能源互联网实质是“数字革命”+“能源革命”，使命是构建绿色低碳、安全高效、开放共享的能源生态体系，打破能源共享生态中的各种壁垒，实现能量流、信息流、碳排流和价值流的“四流合一”。
智慧能源操作系统应避免数据的碎片化、孤岛化，通过建立可复制、可推广的数据底座，提高开发效率，建立应用生态，关键技术是建立“能流计算+碳流计算”。2021年11月29日，山西省能源互联网研究院成立，并与太原理工大学合作建设能源产业链数字化转型促进中心。作为全省唯一定位于能源的行业型数字化转型中心，围绕能源产业链生产、传输、消费三个环节与50余家省外单位开展了产学研合作。
2023年8月22日，山西省能源互联网研究院与国网山西省电力公司、山西云时代技术有限公司共同签订“关于合作推进山西省能源互联网建设的战略合作协议”。按照“三方共建、数据共享、优势互补、强强联合”的总体原则，合作推进山西省能源互联网建设，全面推动山西省能源数字化转型发展。
破解关键技术 服务新发展格局
龙芯中科技术股份有限公司董事长 胡伟武
CPU和操作系统是信息产业的底座，我国正在大力发展，但目前还有更底层的关键核心技术未能突破，因此我们要将自主创新进行到底，构建信息产业国内大循环的三大环节，即基于自主IP的芯片设计、基于自主工艺的芯片生产、基于自主指令系统的软件生态。
自主指令系统的软件生态比得上X86和ARM吗？指令系统是软件生态的基础，拿语言打个比方，中国人可以用英文写文章，但不可能用英文发展民族文化，我们可以用国外的系统，通过合资、合法授权做产品，但不可能用国外的系统做出自己的产业体系来，所以要有自己的系统，有自己的底座。美国有GPS，欧洲有伽利略，咱们有北斗；美国有波音，欧洲有空客，中国有商飞。所以我们2020年推出龙芯指令系统架构，我们叫龙架构，完成自主知识产权评估。我们要有自己的应用生态，今后会一步一步实现。
从发展数字经济角度看，2021年，中国的工业利润率是6.7%，而其中的电子工业利润率只有5.9%，我们的发展水平还比较低。因此我们要换底座，信创替代是体系替代而不是产品替代，我们要积极承担。目前龙芯在山西的信创产业发展，已形成了产业生态。技术产品（CPU、内存、硬盘、主板）均已在山西落户，整机产品（PC、服务器、打印机、网络设备等）支撑山西已有整机企业。2023年长治龙芯产业基地预计营收可达10亿元。我们还需要更多的应用牵引，奋力实现百亿元量级目标。
可信智算 助力AI产业创新可持续发展
中国电子信息产业集团电子云副总裁 北京信息产业协会副理事长 李树翀
ChatGPT，是三要素完美融合实现的智能裂变，开启了通用人工智能时代。通用人工智能AGI有三个特点和三个拐点，特点是实现技术与商业模式双落地，多模态内容生成，开放赋能行业创新；拐点是从专用人工智能到大于通用人工智能，到通用人工智能大规模工程化应用，再到人工智能大规模商业化行业应用。
新一代人工智能引爆AI市场，新一轮科技竞赛拉开帷幕。科技企业全面开启AI转型，我们叫“All in AI”。AI全面赋能各个行业，叫做“AI for All”，人工智能技术和产业同步步入爆发期，众多行业将被改变，比如AI与交通、能源、泛安防、政务、农业、互联网、教育、制造、医疗等结合。
智算是支撑人工智能科技创新与产业发展的“基石”。通用算力计算效率较低，智能算力性能和能耗更优，未来几年，全球GPU 需求增速将超过CPU需求增速。
新AI时代，机遇与挑战并存。挑战包括“芯”挑战：GPU“卡脖子”问题；算力挑战：算力成为瓶颈；生态挑战：先发生态垄断；创新挑战：能力、速度、效率等方面。机遇包括自主创新：计算技术体系被再一次重构；弯道超车：AI“软实力”有更大发挥空间；应用创新：庞大的AI应用市场有待激活。
如今，各地纷纷布局了人工智能产业：北京、上海、广州等城市出台政策推进智算中心建设，打造人工智能应用新生态、产业增长极。各地基础设施建设先行，抢先建设智算中心，对此，要合理规划，科学部署智算基础设施。
人工智能成为数字经济万亿增长新引擎
华为公司高级副总裁ICT战略与Marketing总裁 彭松
近年来人工智能成为比较热门的一个话题，其发展是从感知识别走向内容生成，从专用走向通用，从万千碎片化的小模型时代走向百模千态的大模型时代。大模型技术的快速成熟，极大降低了人工智能的使用门槛，大模型将使人工智能重塑千行万业，激发巨大的社会和经济价值。中国数字经济，在过去十几年实现高速增长，数字经济总量已经超过50万亿元，占到GDP的41.5%。未来，人工智能将成为数字经济创造万亿增长的新引擎，从自身经济的加速，到牵引和支撑经济快速发展核心的动力引擎，其中，大模型的开发和应用将是人工智能快速普及的关键。当前我国的大模型发展较快，截至目前已经发布了80多个大模型，逐步进入能源、金融、医药、科研多个行业的应用场景，逐渐展现出其威力和价值。
人工智能是一个复杂工程，如何推动其走深向实，赋能千行万业，主要需要做到三方面：第一，夯实算力平台，支撑人工智能产业发展；第二，大模型一定要结合行业，才能加速行业数字化、智能化转型；第三，聚合众智，希望聚合山西省，包括全国的优秀企业和伙伴，共建人工智能繁荣生态。
山西是第一个将大模型写进煤矿智能化标准的省份，山西正在建设大模型煤炭工业互联网平台，华为的煤矿军团全球总部落地山西太原，我们希望立足山西打造煤炭数字化转型的行业标准辐射全国乃至全球。华为愿意积极支持山西在数字化智能化转型各个领域的全面加速和发展。希望能够携手山西，成立数字经济专班，建设ICD产业学院，为山西培养更多的数字化转型人才。
通用人工智能助力山西数字经济发展
科大讯飞股份有限公司总裁 吴晓如
人工智能是数字经济的重要推动力，第三次浪潮方兴未艾，当前又迎来了更猛烈的第四次浪潮。尤其是在最近，以ChatGPT为代表的大模型推出后，更令人感到惊叹。人工智能技术包括三个层次，第一是能存会算的运算智能；第二是能听会说、能看会认的感知智能；第三是能理解会思考的认知智能。过去几年解决了图像、语音识别这些能力，但是一直困扰大家的是理解、推理、判断这些问题。大模型出来后，让人们看到了很大的希望。根据预测，未来几年以大模型为代表的通用人工智能能够为世界经济带来7%的增量。下一步，大模型能为山西数字经济发展带来巨大的推动力。
数字经济里还有一个重要的方面是软件，大模型可以辅助编程，可以提高编程环节效率30%，一个软件从概念设计到测试环节可以提高10%的效率。可见，大模型带来的是看得见摸得着的应用场景。大模型一旦出现，对整个数字化应用的创新也有非常大的提升。讯飞近年推出人工智能的开放创新平台，目前已汇集开发者团队522.7万。在星火大模型发布后，90天内平台开发者数量增长了113万。
在医保控费方面，吕梁已经有了非常好的基础；因材施教的个性化学习，山大附中已经有了非常好的应用。今后希望能够紧跟山西数字化发展的脚步，和我们山西的同行共同努力，推动人工智能技术和数字经济的融合。
“女娲星座”智能服务体系 赋能行业数字化转型
航天宏图信息技术股份有限公司董事长 王宇翔
我国提出要大力推进航天强国、数字中国建设。航天产业为数字中国建设提供了重要基座，驱动数字经济高质量发展。
“女娲星座”智能服务体系分为智能感知、智能处理、智能服务三个方面，是国内首个混合式遥感卫星星座。“女娲星座”，可高分遥感、实时观测、导航增强、物联网等大型星座全球不间断覆盖，超过100颗卫星，打通卫星星间激光通信链路，构建空间遥感信息传输骨干网络。
随着通用大模型的开发，我们也研发了在遥感里面的垂直大模型，叫“天权”。由航天宏图打造的“天权”大模型，集“天权”视觉大模型和“天权”语言大模型为一体，致力构建“分割、检测、生成”三位一体的智能遥感生态体系，提供多模态任务协作、知识检索和内容生成能力，赋能自然资源、应急管理、生态环境、农业、气象等多个领域。“分割一切”：打破样本标注限制，实现大尺度多源数据全景细粒度分割，引入交互式语义提取模式，降低了对特定场景建模知识、训练计算、数据标记的需求，可在统一框架下完成图像分割任务；“检测一切”：遥感目标检测通用化模型，解放模型对标注人员的依赖性，提高AI检测器的泛化性，打破传统目标检测固化方式，以文本为导向进行感兴趣目标的全图检索；“生成一切”：模拟仿真海量遥感样本数据，通过将知识理解储存到大量的参数中并对特定任务进行微调，“生成—分割—检测”相互提升，推动模型“自己训练自己”，极大地扩展模型的泛化能力。（冷雪 杜鹃 姚毅 韩乐）