9月27日、北京国家情報技術応用イノベーション産業パー​​クにて、「AIの限界を探り、デジタルシナリオを再構築する」をテーマとした2024年デジタルイノベーションカンファレンスが盛況のうちに開催されました。このカンファレンスは、中関村産業技術連盟連合会、中国通信産業協会データセンター委員会、中国情報協会グループ企業デジタル化作業委員会が主催し、中関村栄志特化ロボット産業連盟、デジタルイノベーション、ビッグヘルス産業、北京首客集団有限公司が主催しました。また、このカンファレンスは、中国科学技術協会企業イノベーションサービスセンターと北京市経済技術開発区管理委員会が主催し、デジタルイノベーションが共催する「2024年産学研融合イノベーション活動」と同時開催され、国家情報技術応用イノベーション産業パー​​クで開催されました。

同イベントには、中国情報通信研究院（CAICT）、清華大学、中関村栄志特殊ロボット産業連盟、北京市機械工学学会、中国国家建設工程総公司、中国能源工程総公司、国家電力投資総公司、中国国家紡織服装協会、中国電子雲、CPグループ、アセンダス・キャピタル、コンチネンタル・ロボティクス、洛思（山東）ロボティクス、ガリレオ（天津）テクノロジー、スピーチオーシャン、知微エンジンテクノロジーなど、多数の機関や企業のリーダーや上級管理職が出席し、知見を共有した。全国の主要な研究機関、大学、産業界、技術分野から数百人のリーダー、上級管理職、研究開発部門長が、産業界におけるAIと大規模モデルの最新の応用を目の当たりにした。中央国有企業に代表される産業界のデジタルトランスフォーメーションは、現在のAI大規模モデルの最大の応用シナリオになりつつあるかもしれない。

インタラクティブなインテリジェントエージェントは、自動運転とロボットの協調的な開発を促進します。

基調講演では、清華大学コンピュータサイエンス学部の終身教授であり、中国オートメーション協会フェローでもある鄧志東教授が、「自動運転とロボット工学におけるインテリジェントエージェントの共進化」について自身の見解を共有しました。鄧教授は、模倣学習を基盤とした深層強化学習を活用することで、エンドツーエンドのマルチモーダルインテリジェントエージェントが実現し、自動運転やヒューマノイドロボットの産業化と共進化にさらに貢献できると考えています。

鄧志東教授は講演で、自動運転とロボティクスにおける知能エージェントの共進化に焦点を当て、エンドツーエンドで統合された身体性ソリューションという新たなパラダイムの重要性を強調しました。この新たなパラダイムは、汎用的なマルチモーダル大規模モデルと組み合わせることで、現実世界の物体間の関係性や物理法則をより適切にシミュレート・学習することができ、自動運転システムの環境適応性と自律性を高め、L2++ NOAをより汎用的なL3/L4レベルへと推進します。また、鄧教授は既存のオープンソース大規模モデル（Llama 3.0など）を微調整することの利点も強調しました。この手法は、大規模な事前学習データと計算能力の必要性を軽減するだけでなく、特定のタスク（身体性理解、推論、行動生成など）を効率的に最適化することを可能にします。さらに、鄧教授は、インタラクティブな知能エージェントが自動運転とロボティクスの共同開発を促進すると指摘しました。高品質のマルチモーダルハイブリッドトレーニングデータセットと深層強化学習技術の助けを借りて、将来的には人間のレベルに近づくか、あるいはそれを超える複雑な論理的推論能力を実現することが期待されています。

大規模な AI モデルの即時の意思決定には、リアルタイム データが不可欠です。

会議では、中国国家建設工程総公司情報管理部副部長の楊富春氏が「建設業界におけるAI大規模モデルの応用研究と探究」と題する基調講演を行った。

楊富春氏は、大規模AIモデルの主戦場は垂直産業になるだろうと述べた。建設業界向けの大規模AIモデルは、建設業界における特定のタスクやシナリオ向けに設計された大規模なモデルである。通常、タスク関連データを事前学習または最適化に用いることで、当該タスクにおけるパフォーマンスと有効性を向上させる。建設業界の特定分野に関する詳細な調査が必要となる。

電力業界は人工知能をますます重視するようになっている。

中国エネルギーエンジニアリンググループ株式会社情報センター所長の鄭暁東氏は、出席者に向けて「エネルギーと電力分野におけるAIの応用」について素晴らしい講演を行いました。

鄭暁東氏は、人工知能は発電、送電、変電、配電、消費といった電力産業のあらゆる側面、そして投資、計画、設計、建設、運用といったあらゆる段階で広く活用されていると述べた。これらの段階では通常、大量のデータと様々なシナリオが絡み合い、人工知能の介入によって多くのプロセスが最適化されるだろう。

人間が実行できないタスクを解決できるロボット技術に焦点を当てています。

大規模モデルと知能ロボットの融合は、ロボットを従来の自動化ツールから、学習・適応機能を備えた高度に自律的な知能エージェントへと進化させただけでなく、AI駆動型知能ロボットは様々な分野で強力な応用可能性を示し、あらゆる産業に大きな変化をもたらしている。「AIによる知能製造業の再構築 ― 大規模モデルはどのように知能ロボットの力を高め、ブレークスルーを加速させるか？」をテーマにした最初のシナリオ対話セッションでは、中関村栄志特殊ロボット産業連盟の共同創設者で元武装警察部隊研究所主任エンジニアの陳暁東氏、大陸知源ロボティクスの創設者の高元氏、羅至（山東）ロボティクスグループ有限公司の副社長の宋斌氏、ガリレオ（天津）テクノロジー株式会社のロボット技術責任者の張昊氏、北京紅葉騰飛控股集団有限公司の会長であり、騰飛資本の創設パートナーでもある任容氏は、詳細な議論を行いました。ゲストは、ロボット工学分野における人工知能の応用に関する深い洞察と、将来の技術開発のビジョンを共有しました。議論は、技術の統合と課題、産業の再編と応用事例、人間と機械の協働モデル、複雑なシナリオへの対応、そして将来の産業発展など、多岐にわたる側面に及びました。

Continental Zhiyuan Roboticsの創設者であるGao Yuan氏は、軍事分野などの特殊分野におけるロボットの応用について紹介しました。また、ロボットのタスク意思決定、検査、専門的な消火活動におけるAIと大規模モデルの統合と協調戦闘能力、そして実用化における課題についても議論しました。

Luoshi Roboticsの副社長であるSong Bin氏は、製造業、新エネルギー、太陽光発電産業における産業用ロボットの応用について講演しました。また、LuoshiがAI技術を活用して無形文化遺産の工芸品、特にナイフとハサミの技術をデジタル化している方法についても説明し、ロボットの作業精度と効率を向上させる上でAI技術の重要性を強調しました。

ガリレオ社の張昊氏は、産業検査や国境警備業務における脚式ロボットとヒューマノイドロボットの応用について、商業顧客、検査シナリオ、軍事基地などを含めて紹介しました。また、検査中に視覚カメラを搭載したロボットの画像認識・予測機能、そしてAIを活用してロボットの意思決定能力と制御能力を実際のアプリケーションでどのように向上させることができるかについても説明しました。

アセンダス・キャピタルのレン・ロン氏は、投資家の視点から、ロボット工学分野におけるAI技術の応用展望について議論しました。また、投資は人間が実行できないタスクを解決できるロボット技術に重点を置くべきだと強調しました。

大規模モデルは、設計、生産、物流の分野での応用が期待されています。

AIビッグデータモデルに関して、最近の市場心理は「AIビッグデータモデルの問題は、単に適用シナリオの問題ではなく、その価値にある」ことを示唆している。「AIによる産業デジタルトランスフォーメーションの推進：ビッグデータモデルはいかにして伝統産業の変革とアップグレードを推進できるか」をテーマにした第2回シナリオベース対話セッションでは、中国情報通信研究院（CAICT）人工知能研究所セキュリティ・メタバース部門副部門長のヤン・メイ氏、北京機械工程学会理事長兼執行副秘書長のリー・ハイタオ氏、中国国家紡織服装協会（CNTAC）綿業部副部長兼情報センター長のルオ・シュエノン氏、国家電力投資総公司（SPIC）科学技術研究所総合技術部副部長のチャン・チェンガン氏、中国電子クラウドエネルギーAIビジネス専門家のシャオ・ジャンチン氏が登壇した。 CPグループインテリジェント製造センターのシニアソフトウェアエンジニアであるLiu Ming氏は、伝統産業におけるAIの価値解放、工業製造、エネルギーと電力、スマート農業におけるAIビッグデータモデルの具体的な実践と課題、AIビッグデータモデルの将来展望などについて活発な議論を交わしました。

北京機械工学学会常務理事兼常務副秘書長の李海涛氏は、ソフトウェアレベルでのAIの優位性を指摘するとともに、ヒューマノイドロボットの将来の産業分野における応用可能性を強調した。また、インダストリー5.0の概念を提唱し、人間と機械の融合の重要性を強調するとともに、大規模AIモデルの応用におけるデータ品質の重要性を指摘した。

中国紡織服装協会（CNTAC）綿業事業部副部長兼情報センター長の羅雪農氏は、大型モデルと小型モデルの融合が今後の方向性だと考えている。羅氏は、CNTACが綿産業チェーン全体のデジタル変革に携わった経験を共有し、データ統合とインテリジェントな意思決定が業務効率の向上に果たす役割を強調し、設計、生産、物流などの分野における大型モデルの応用に楽観的な見通しを示した。

国家電力投資公司科学技術研究所総合技術部の張成剛副部長は、大規模AIモデルの垂直産業への応用は困難だと考えている。彼は、大規模モデルの産業界への深い応用を促進するためには、ソフトウェア企業と産業界の関係者の間に橋渡しをする必要があると指摘する。また、張成剛氏はAI技術と業界の専門知識を組み合わせる必要性を強調し、データ、技術力、専門知識がAIの成功のための3つの重要な要素であると指摘する。

中国電子雲のエネルギーAIビジネス専門家である肖建青氏は、エネルギー業界における大規模モデルの応用について技術的な観点から解説し、コンピューティングパワーのスケジューリング、データガバナンス、大規模モデルの錯覚といった問題を強調しました。また、中国電子雲のインテリジェントコンピューティングプラットフォーム構築における実践的な経験も共有しました。

CP グループの Liu Ming 氏は、農業分野における CP グループの AI アプリケーションについて説明し、データ資産管理の重要性を強調するとともに、大規模モデルの実装プロセスにおけるコストと精度の問題も提起しました。

さらに、会議では「中央企業のデジタル変革における人工知能の応用に関する研究報告書」の編纂が正式に発表されました。発表式には、中国通信産業協会データセンター委員会の代表者と中央企業のリーダーが出席しました。この報告書は、中央企業のデジタル変革における人工知能技術の深層統合と応用を促進することを目的としています。

「デジタル開武」は、2024年全国科学普及デーの屋外イベントエリアで、「AIビッグモデル＋100典型シナリオ」と「100以上の医療・健康ビッグモデル」を発表し、医療・健康業界を中心に、さまざまな業界におけるAIビッグモデルの応用を紹介することを目指しました。

参加者は、AIと大規模モデリング技術が産業のデジタル変革を推進する上で大きな可能性を秘めている一方で、データ品質、技術コスト、人材不足といった課題にも直面しているという点で概ね一致した。参加者は、AI技術が将来、産業の高度化により貢献できると確信している。

人工知能技術の継続的な飛躍的進歩により、私たちはかつてない好機を迎えています。この好機は、様々な産業のデジタル変革を加速させ、将来の産業構造を一変させるでしょう。未来を見据える上で、私たちは明確な認識を持つ必要があります。技術の進歩は冷徹な数字のゲームであってはならず、大規模なAIモデルがあらゆる問題の万能薬となるわけでもありません。真のデジタル変革には、技術応用の限界と持続可能性を慎重に検討し、効率性の向上と社会全体の発展のバランスを取ることが不可欠です。