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产业规模复合增长率超40%，“人工智能科技产业竞争力”已排名全国第6。四川省今年更是把人工智能列为“一号创新工程”。
近日，红星资本局专访成都多家AI大模型厂商，与他们探讨人工智能趋势中的“成都力量”。
去年8月，文旅部批准筹建“视觉融合场景体验文化和旅游部技术创新中心”，由四川川大智胜系统集成有限公司（以下简称“集成”）牵头，联合四川大学、力方科技共同建设，是首批文化和旅游部技术创新中心。
今年5月，由集成研发，四川首个AI文旅大模型正式亮相。它采用视觉分析、数字孪生等技术，为游客提供行程定制、互动导览等AI旅游助理服务。
近日，红星资本局专访川大智胜集成文旅总经理王春鹏，他表示未来在基于大模型为底座的智能机器人服务上可能有更大空间，垂类大模型厂商之间更应该在应用场景和实际能发挥价值的应用产品方面“卷起来”。他认为，目前文旅行业人工智能还不能大面积商用的制约因素主要在算力和数据方面。
红星资本局：数字和文旅结合现在已经很常见，那么公司的大模型有何特别之处？可以实现什么样的智能化？
王春鹏：我们的“视觉融合场景体验文化和旅游部技术创新中心”，核心研究方向包括基于大模型的内容生成和视觉融合呈现与交互式体验，因此我们的文旅大模型主要针对生成式内容，与视觉融合技术相辅相成，构建虚实共生的文旅体系，可应用于文旅行业场景体验、游客服务、决策管控、智能营销等领域。
面向游客服务，我们研发了时空伴游数字人产品，提供智能行程规划、导游导览等智能服务，为游客提供保姆式旅游服务；面向管理人员，我们研发了空、天、地一体化的管控平台，基于人工智能构建文旅综合智能体，实现景华体汇体育区、文博场馆的自动化分析、决策服务，提供智能客服、预测预警、舆情管控等综合服务；面向游客体验，研发了基于生成式的智绘系列产品，提供智能绘画服务（如：山水画等），可应用于数字新文创、旅游互动场景，同时提供基于沉浸式软硬件虚实共生实时交互式体验装备装置产品，可应用于大型科普互动体验馆，提供新技术、新空间的文旅研学旅游综合性服务新业态。
红星资本局：立足于文旅有没有“落地场景”难题，还可能在哪些领域开拓？现在没有实现的原因是什么？
王春鹏：文旅行业的落地应用场景相对比较丰富，大模型可以发挥较大的价值。比如：游客的智能服务、博物馆研学与文保、景区动态管控、文创等，创新中心目前已经研发了几款产品投入商用，主要用于为游客提供智能化服务、为景区提供智能决策管理。
未来还可能在基于大模型为底座的智能服务上有更大的空间，这样可以有效节约文旅行业人力投入，由机器人来解决基础工作，其中人形机器人的应用将可能成为最佳的选择。
目前不能实现的原因，主要在机械控制、强人工智能思考等技术领域上有一定制约。
王春鹏：我认为，目前文旅行业人工智能还不能大面积使用商用的主要制约因素有两点：算力和数据。关于算力，随着国产化算力逐步适配，应该可以得到很好的解决；而有效数据的采集和治理，将会是一个比较长期的工程，毕竟人工智能作为新质生产力的引擎，数据是核华体汇体育心，对于加快形成新质生产力具有重要意义。
红星资本局：全国各地都在加快文旅大模型建设，这个赛道各家“卷”的是什么？公司下一步想要发力什么方向?
王春鹏：全国都在做大模型，做文旅大模型的也很多厂商，作为垂类大模型，我认为“卷”是好事，“卷”才能竞争和进步，但是我个人觉得更应该“卷”的是应用场景和实际能发挥价值的应用产品。切实为游客、为市民提供智慧化的服华体汇体育务，为管理者提供有价值的决策服务工具，实实在在通过人工智能实现降本增效、提升文旅服务品质才是最佳之路。
我们下一步想发力的方向围绕文旅部视觉融合场景体验技术创新中心的建设要求，将文旅大模型和视觉融合技术相结合，在景区、文博场馆、文化遗产等领域进行场景的落地应用。
王春鹏：本次文旅部创新中心其实就是一个比较好的发展模型，以企业牵头整合高校，企业提供市场化转化机会、高校从事基础理论技术研究，政府作为支撑单位，提供政策支持和平台，在产学研基础上，实现政产学研用的一体化机制体制建设。
实际应用中，我们通过两种模式来促进产学研的结合：一是企业根据市场需求，提出研发需求，以科研课题发出需要解决的基础理论技术，由学校来承担课题的形式共同研发；二是定期和学校展开交流，进行二次研发，转化为应用产品，进行销售和转化。
红星资本局：成都在发力人工智能方面有哪些优势？从企业角度出发，哪些政策和帮扶是必要的？
王春鹏：成都一直高度重视人工智能发展，特别是高新区，占了全成都人工智能70%的份额，上下游产业链配套都比较丰富，四川省政府将人工智能作为1号工程，并成立科委，建立双主任机制。而且成都大院大所云集华体汇app网址，科教资源富集。成都高新区作为国家人工智能产业的“排头兵”，具备良好的发展基础。
人工智能研发周期长、投入大，作为企业来说其实很需要资金方面的扶持，设立专项基金，加大对AI初创企业和重点项目的支持力度，这些对缓解企业成长过程的财务压力很有帮助。
另外，人工智能高度依赖高性能计算中心、数据中心和云服务设施，如果有更强大的算力支撑平台，同时开放更多公共数据集，对于企业训练和优化算法模型也很有帮助。
此外，构建产学研用一体化的创新生态链，鼓励校企合作，共享实验室和技术转化平台，也有助于加快科技成果产业化进程。人才方面，也应该加大对本地高校和职业培训机构的投入，共同培育适应人工智能产业发展需求的复合型人才队伍。
对于人工智能落地，场景还是非常重要的。在推动人工智能技术在各行业的广泛应用上，我们还可以更积极些。
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