专家访谈 | 人工智能+计量检测，这些方面将有“巨变”？###
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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+计量检测又会产生哪些化学反应？本期“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。
曾铁勇
北京亦庄AI研究院
算法科学家
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。
明志茂
广电计量
总经理、首席专家
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。