2022年7月2日，智能技术企业科技信用评级共识体系发布会顺利召开。在圆桌对话环节，中关村智用人工智能研究院院长助理，首席产业研究员钱雨，北京八月瓜科技有限公司董事长李长青，中煤集团科技创新部数字化产业处处长胡松涛，新智元创始人兼CEO杨静，凯联资本董事总经理周俊，第四范式(北京)技术有限公司副总裁涂威威，上海燧原科技有限公司战略副总裁黄海就“人工智能服务生态路径打造”这一主题展开讨论，共同商讨人工智能行业发展大计。钱雨先生担任本环节主持人。

Vol.1

主持人 钱雨：各位嘉宾觉得在人工智能技术赋能传统行业的过程中主要面临哪些挑战或阻碍，以及未来能通过什么样的技术手段去解决这些问题，从而促进整个行业更好的发展？

李长青：很多股权投资机构都希望能挖掘出具有发展潜力的优质企业，通过大数据对企业的技术实力进行评判，针对挖掘出的优秀企业从资金或政策上进行扶持，引导企业更好的发展。这个标准是国内首个智能技术企业科技信用评级体系，希望该评级共识体系，对我们国家未来产业的发展起到推动作用。

胡松涛：煤炭是我国重要的能源之一，中煤集团作为能源央企，秉承保障国家能源安全的初心使命。在中煤集团，现在突破了传统的煤炭开采模式，正在用技术赋能、科技创新赋能等手段改善煤矿安全生产效率。在这个过程中接触了人工智能技术并开展了技术探索。但传统行业对人工智能价值的理解还不是很深入。另外，人工智能领域目前属于产业化发展前期，在煤炭等领域成熟的人工智能产品较少，如何将人工智能技术和煤炭产业需求做更好的融合是下一步需要突破的重点。

杨静：目前面临两个问题：第一，虽然智能技术企业发展迅速，但技术实力参差不齐，有场景需求的传统行业用户在筛选AI产品时较困难。第二，行业用户需求差异较大，模块化产品较难解决用户个性化需求，而定制化解决方案和产品因成本较高，行业用户选择较少。造成需求和供给匹配困难。而该科技信用评级体系恰好提供了一个非常好的契机，给AI企业和行业用户提供了交流的纽带，让大家对智能技术有了新的共识，建立起新生态，在此基础上衍生出新的、可行、可靠、性价比更高的解决方案，切实解决行业用户需求。

周俊：对比如银行，运营商、电商等AI技术赋能相对容易的行业，传统行业从AI认知到决策的挑战较大。原因有两方面：一是数据是人工智能的核心要素之一，传统行业信息化、数字化建设是否健全，是关键；二是人工智能投入产出不清晰、企业能力难辨别等问题，传统行业需要足够的信心才能开展智能化建设。

涂威威：第一个问题是人工智能企业和传统行业对智能化转型本身理解很难达成共识。第二个问题是人才稀少，如何找到有人才且能解决技术上难点的企业非常困难。第三个问题是信用问题，作为人工智能初创企业不容易被了解，想要敲开传统行业巨头的门也有一定难度。所以，从这些角度来看评级共识体系对人工智能企业是非常重要的。

黄海：我认为有两点：首先，作为技术类企业，需面向用户应用需求进行大算力及算法平台开发，进行试点示范项目的验证与推广，进而凝练形成具有实际落地能力的应用规范与技术参考标准。通过标准，在产业和AI企业之间搭建桥梁，真正起到服务产业的作用。其次，作为人工智能产业基础的技术平台，要夯实内功，强化外功。一方面坚持走自主可控、自研的道路。另一方面在参与国际市场化竞争期间，要形成合力，依托现有国内企业和用户，构建合作平台，实现技术合作生态，才能最终助力整个中国自主大计算产业的提升。

Vol.2

主持人 钱雨：未来希望我们这套体系向什么方向发展及如何为全社会达成共识发挥更好的价值？

黄海：AI标准化最重要的是解决行业应用中最大的痛点，把这些问题作为上下游企业以及标准共识构建的方向，通过样板项目共建助力行业推广，形成技术、服务体系共建的生态。

涂威威：人工智能落地核心是两方，一方是需求方、一方是供给方。需求方是传统行业，有业务、有场景，而技术供给方有底层架构、算法和应用层等多方面的技术。建立开源开放的平台，使大家取得共识的基础技术，在某些行业真正的创新落地，才能将企业信用体系建立起来。

周俊：后续可以建立跟踪体系，既对企业有了很深的了解，又可以验证我们的评价指标体系，同时向全国推广，在全国范围内建立一套标准的、可量化的科技创新评价体系。

杨静：共识体系的最大特点是用AI的技术和算法建立标准，不仅需要人去建立标准，还需要开源的平台，让一个社区或者一个生态来进行自我优化。信用评级的确立一方面需要政府等权威组织的引导，另一方面需要国家实验室等一些顶级专家的参与，但最重要的还是需要“大众点评”，让大家发言，一起建立生态。

胡松涛：平台共识机制对行业用户很重要，能够帮助行业用户对AI厂商进行有效识别。希望这套体系未来一方面可对具有不同特色应用价值的AI厂商进行分类识别，另一方面也能对在需求侧不同应用场景开展AI技术应用的基础条件进行识别，以便更好地和AI厂商相结合；第三个是平台需要有交流，让AI技术供求双方既能产生新的共识，又能化解局部的分歧，通过有效的交流，使合作越来越广泛，越来越顺畅。

李长青：作为AI技术应用方，我们一直在参与这个评级体系，体系中将指标定性与定量相结合，用大数据的方式将指标跟国际标准做了对比分析。同时，指标体系也在不断完善的过程中，需要更多的行业应用领域的专家共建，让评价结果的适用性更强，社会认可度和结合度更高。

     来自人工智能产业界的代表们各抒己见，建言献策，共书人工智能发展的美好未来。最后，钱雨先生对大家的发言进行了总结，并表示建立人工智能信用评级体系需要大家的共同努力和参与，未来人工智能产业的发展也会越来越好。