在第六届虹桥国际经济论坛的“智能科技与未来产业发展”分论坛上，朱左江，欧姆龙自动化（中国）有限公司的总裁，阐述了人工智能如何在制造业中预测和判断，例如，通过数据收集和算法判断，人工智能可以降低设备维护的成本，从而提高生产效率。

　　在该分论坛上，来自学术界和产业界的参会者就利用人工智能推进绿色化和数字化进行了深入讨论。“人工智能，尤其是大型人工智能模型的快速发展，为产业发展注入了新的活力。”龚克，中国电子学会的副理事长表示，在这个新阶段，我们应该坚持发展主线，推动人工智能与实体经济的深度融合，实现高质量和绿色化的发展。

　　人工智能是当前智能化和绿色化融合发展的重要推动力。如何有效利用这一工具，是所有产业在高质量转型发展中都需要面临的课题。

　　“无论是人工智能模型的训练还是推理，都会消耗大量的能量。这也促使我们不断优化提升效率。”吴甜，百度集团的副总裁表示，在基础设施方面，百度正在构建符合绿色标准能耗的集群设施，并在建设过程中引入人工智能技术，以提升基础设施的效率。

　　“自从‘文心一言’发布以来，其推理性能已经提升了50倍。换句话说，推理端的成本得到了相应的降低，使得该产品在使用时更加环保。”吴甜补充道，不仅如此，模型训练的效率也提升了3.6倍，这意味着模型训练周期的显著缩短，从而降低了能耗。

　　实际上，人工智能在社会效率提升方面具有巨大的价值。吴甜透露，百度正在利用“文心一言”模型进行代码开发的效率提升工作。

　　“目前，我们的工程师在编写代码时，对大型人工智能模型输出代码的采用率超过了40%，对于高频用户甚至达到了60%。”吴甜说道，这样的效率提升体现在各行各业。尽管大型人工智能模型在初期发展阶段的功耗较大，但它为整个社会运作带来的效率提升是深远的。

　　“建筑物的碳排放最终目标是实现‘近零碳’。如何实现这一目标，关键在于利用人工智能实现高效能设备的有效连接。”朗智文，江森自控亚太区总裁表示。

　　在人工智能代表未来的同时，如何推动人工智能与实体经济的更好融合，也面临着多重挑战。

　　对此，郑纬民，中国工程院院士、清华大学计算机系教授表示，要实现大型人工智能模型的发展，必须培养跨学科的人才。他建议，为了使产业智能化发展更加顺畅，非IT领域专业的学生应掌握人工智能的基础知识，这需要进一步推动政策环境和相关机制。

　　“目前，我国产业智能化发展仍处于相对初期的阶段。有关部门可以在政策制定层面进行引导，建设一个面向未来产业链的培育环境。”吴甜说道。

　　吴甜建议，每个行业应发挥该行业领域专家的作用，而这一作用的发挥需要依赖行业对自身应用场景和数据的理解。

　　龚克认为，在营造创新环境的同时，政策层面也应在监管方面守住底线，健康有序地推动人工智能更好地赋能实体经济发展。