A Abordagem de Shenzhen para a Governança de Inteligência Artificial na Ásia-Pacífico
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A Abordagem de Shenzhen para a Governança de Inteligência Artificial na Ásia-Pacífico

À medida que a inteligência artificial (IA) se desenvolve rapidamente, garantir o equilíbrio entre inovação tecnológica e controle de riscos tornou-se um desafio comum para as economias da APEC.

Shenzhen lançou programas piloto locais inovadores que abrangem legislação de IA, registro de algoritmos e análise ética. Esses programas exploram a possibilidade de criar caminhos escaláveis de 'governança flexível' para a região da Ásia-Pacífico.

A CGTN realizou entrevistas com seis empresas de tecnologia localizadas em parques industriais gerenciados pela Futian Industrial Investment and Service Co., Ltd. em Shenzhen.

O material de vídeo apresenta pontos de vista da vanguarda industrial, baseando-se em casos de negócios reais, incluindo IA judicial, pesquisas em ciências da vida baseadas em IA, saúde, infraestrutura ferroviária, soluções digitais para empresas e cibersegurança.

As empresas locais demonstram como aplicações personalizadas de grandes modelos podem atender a diversas necessidades nas áreas de educação, saúde e agricultura, em vez de depender de sistemas tecnológicos universais.

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O fundador da Baidu, Robin Li, anunciou na quinta-feira que a próxima etapa da implementação da inteligência artificial exigirá que as empresas mudem seus métodos de trabalho existentes. Em um evento no Baidu World 2026 em Pequim, ele apresentou três princípios fundamentais para um conceito que ele chamou de 'organização inteligente'.

Esses princípios incluem a necessidade de estruturar os fluxos de trabalho em torno de tarefas que cruzam fronteiras de cargos; documentar o conhecimento dos funcionários para que equipes e agentes de IA possam reutilizá-lo; e medir os resultados de cada fluxo de trabalho para melhorias futuras.

Li observou que os locais de trabalho serão cada vez mais divididos em duas categorias principais. Ele definiu os 'construtores' como pessoas envolvidas na criação de produtos ou serviços, e os 'vendedores' como aqueles cuja atividade depende de confiança e comunicação. Essa divisão faz parte do seu argumento de que as empresas poderão distribuir tarefas por funções à medida que a IA assumir mais etapas entre diferentes equipes.

Como exemplo inicial, Li citou as próprias atividades da Baidu. De acordo com dados da Baidu, o número de agentes de IA ativos diariamente dentro da empresa aumentou de aproximadamente 5.000 para 37.000 no último ano, e o volume de tarefas semanais concluídas por eles cresceu de 84.000 para mais de 1 milhão.

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Na próxima reunião dos líderes econômicos da APEC, que ocorrerá em Shenzhen este mês, o especialista em questões estratégicas da China Southern Power Grid e diretor da Computing-Power-Grid Engineering Company do CSG Digital Research Institute, Liang Linxu, compartilha opiniões setoriais sobre a transição para uma rede de energia baseada em inteligência artificial. Ele discute como alinhar as cargas computacionais com o fornecimento de eletricidade e propõe opções práticas de cooperação no âmbito da APEC para integrar IA e energia verde.

Diante dos problemas climáticos globais e da crescente demanda por energia impulsionada pelo boom da inteligência artificial, acelerar a transição para a energia verde tornou-se uma prioridade urgente. O objetivo é criar um sistema de energia que seja seguro, confiável, suficientemente abastecido, sustentável, inclusivo, ecológico e acessível.

Um fator chave para alcançar esse objetivo é o desenvolvimento de uma nova infraestrutura de rede que coordena seis redes principais: abastecimento de água, eletricidade, computação, comunicação, comunicações urbanas subterrâneas e logística. Um planejamento mais cuidadoso permite alinhar o consumo de energia com o fornecimento de energia limpa em diferentes regiões.

A construção conjunta de instalações e a troca de recursos ajudam a evitar investimentos excessivos, reduzir o consumo de energia e diminuir os custos. Graças à coordenação unificada, processos intensivos em energia, como cargas computacionais, podem ser planejados e executados de forma flexível nos locais e momentos em que há excedente de energia verde. Isso forma uma base sólida para a energia verde, melhora a estabilidade, resiliência e acessibilidade dos sistemas de energia, e contribui para um desenvolvimento global mais eficiente da IA.

Um caminho crucial para a realização dessa visão é a paradigma orientada por IA, que combina precisão, resposta operacional e confiabilidade das operações no setor de energia para integrar modelos de propósito geral e domínios especializados. A implementação profunda da inteligência artificial nos fluxos de trabalho de produção e nos modelos organizacionais do setor de energia fornece o suporte necessário à infraestrutura de energia para o desenvolvimento da IA industrial. Além disso, ao atender aos rigorosos requisitos de percepção inteligente, tomada de decisão confiável e funcionamento seguro nos sistemas de energia, essa paradigma identifica metodologias comuns para a transformação inteligente de sistemas industriais complexos e oferece orientação tecnológica para uma atualização mais ampla da IA industrial.

A Importância da Paradigma Baseada em IA

Em meio às pressões gerais relacionadas às mudanças climáticas e à revolução da IA, a energia é um campo de batalha chave, e os sistemas de energia são o principal motor. A pesquisa da paradigma baseada em IA e a implementação de um reforço bidirecional entre a infraestrutura de energia e a IA específica do setor de energia representam um caminho vital para a modernização dos sistemas de energia, a transição verde, o desenvolvimento coordenado da infraestrutura e a transformação da IA industrial.

Os sistemas de energia possuem vantagens únicas, como mandato de serviços públicos, importância estratégica e complexidade sistêmica. Alcançar avanços técnicos na arquitetura de energia baseada em IA em cenários industriais pode trazer um duplo benefício: suporte confiável à infraestrutura de energia e liderança inovadora, o que, por sua vez, acelera o progresso geral da IA industrial e o upgrade digital inteligente no setor real da economia.

Primeiramente, como a infraestrutura fundamental conecta a geração de energia, as operações industriais, a gestão urbana e as necessidades sociais, os avanços na paradigma baseada em IA modernizam os sistemas de energia e fornecem fontes de alimentação mais estáveis, confiáveis e acessíveis para apoiar a implementação em larga escala de aplicações de IA industrial. Além disso, os sistemas de energia servem como um local de teste representativo para estudar a IA específica do setor.

O consumo de energia exige um equilíbrio entre oferta e demanda em tempo real; a geração, transmissão e consumo estão intimamente interligados, e todas as operações devem cumprir rigorosas regras de segurança. À medida que o volume de energia renovável gerada por vento e sol injetada na rede aumenta, é necessária uma coordenação mais estreita entre os ativos de geração de energia, consumo final e armazenamento de energia, o que aumenta a complexidade operacional e de coordenação. A IA deve interpretar as leis físicas que governam o comportamento do sistema de energia, detectar condições emergentes e tomar decisões confiáveis sob restrições complexas para garantir a segurança operacional. Esses desafios são amplamente comuns em outros setores industriais. Por essa razão, os avanços técnicos e a experiência prática obtidos dentro da paradigma baseada em IA podem servir como uma base valiosa para outros setores e estimular um desenvolvimento mais amplo da IA industrial.

Prática Chinesa

Enfrentando as mudanças climáticas globais e a alta carga nas redes elétricas causada pela expansão da inteligência artificial, a China promove o desenvolvimento de uma nova rede para aumentar a coordenação de seis redes de infraestrutura chave, promover a transição para a energia verde e criar uma base energética estável, limpa, suficiente e acessível para o crescimento da IA. A paradigma baseada em IA fornece o suporte técnico principal para esta tarefa.

Para satisfazer os requisitos de desenvolvimento coordenado da infraestrutura crítica nacional, incluindo 'comando unificado, gerenciamento multinível e tomada de decisão local', a China propôs e implementou uma estrutura técnica integrada construída sobre quatro pilares: interação baseada em IA, arquitetura baseada em IA, processos baseados em IA e integração de ferramentas baseadas em IA.

A interação baseada em IA permite que os operadores enviem solicitações e executem tarefas usando linguagem cotidiana, reduzindo assim as barreiras técnicas para fluxos de trabalho inter-rede. A arquitetura baseada em IA reorganiza as bases digitais do setor em torno da IA, garantindo a compatibilidade entre diferentes agentes, algoritmos e modelos e promovendo a conectividade entre os sistemas inteligentes das seis redes de infraestrutura chave. Os processos baseados em IA permitem que agentes inteligentes que atendem às seis redes de infraestrutura chave gerem soluções e colaborem autonomamente em tarefas, apoiando o planejamento integrado e a construção sequencial da infraestrutura inter-rede. A integração de ferramentas baseadas em IA unifica o acesso a várias ferramentas profissionais, mapeia equipamentos, fluxos de trabalho e interconexões dentro das seis redes de infraestrutura chave e permite que a IA chame as ferramentas apropriadas sob demanda para a execução colaborativa.

Esta estrutura técnica é aplicada na China Southern Power Grid, permitindo coordenar o planejamento, a construção, o despacho e a operação da infraestrutura relacionada. Através de sua plataforma inovadora E-Hong AI China Southern Power Grid conecta equipamentos de rede, sistemas operacionais e capacidades de inteligência artificial, unificando dados e conjuntos de ferramentas anteriormente isolados para fluxos de trabalho contínuos — este é um exemplo de arquitetura baseada em IA. Para o planejamento da construção de redes, os operadores podem enviar requisitos de trabalho em linguagem natural conversacional no Da-Wate, eliminando operações manuais volumosas, o que demonstra a interação baseada em IA. Seu módulo complementar Da-Wate Yun-Rui então analisa onde e em que volume a capacidade da rede deve ser construída e gera automaticamente planos e relatórios. Tarefas que antes levavam vários dias agora são concluídas em 10 minutos graças à IA que gerencia fluxos de trabalho ponta a ponta — esta é uma demonstração de processos baseados em IA.

No despacho de energia elétrica, o Tian-Quan realiza cálculos complexos de alta velocidade com base nas condições de geração e carga, bem como nas restrições de segurança da rede. Ele apoia os participantes do mercado de energia na determinação do volume e dos preços da energia negociada, fornecendo os recursos computacionais especializados apropriados para tarefas profissionais gerenciadas por IA, o que representa a integração de ferramentas baseadas em IA. Na inspeção de equipamentos, modelos de inteligência artificial processam imagens de inspeção para identificar perigos nas linhas e defeitos nos equipamentos, direcionando a priorização da manutenção. Isso desloca a manutenção de verificações de calendário rígidas para manutenção baseada em condição, que é outro exemplo real de processos baseados em IA. Essas pesquisas internas abrem novas oportunidades para as economias da Ásia-Pacífico para desenvolver energia limpa e construir infraestrutura mais inteligente.

Integração de Energia Verde na Região da Ásia-Pacífico

A experiência da China em inovações técnicas no âmbito da paradigma baseada em IA e o desenvolvimento coordenado de seis redes de infraestrutura chave oferecem abordagens frescas para a cooperação na transição para a energia verde e na integração da IA na energia na região da Ásia-Pacífico. No futuro, as economias da APEC podem aprofundar a cooperação transfronteiriça multinível em várias áreas:

Pesquisa e Desenvolvimento Conjuntos: Desenvolvimento conjunto de abordagens aprimoradas por IA para aumentar a utilização de fontes renováveis variáveis, como energia eólica e solar. Estudo de métodos para alinhar cargas computacionais com o fornecimento de eletricidade para promover um funcionamento de rede mais estável, confiável e verde.

Projetos Piloto Transfronteiriços: Lançamento de projetos piloto conjuntos de soluções de IA no setor de energia e energia limpa, adaptados aos recursos energéticos locais e às necessidades práticas de economias individuais. Teste de planejamento, construção e operação coordenadas de instalações auxiliares para acelerar a transferência de resultados de pesquisa para aplicação real.

Harmonização de Padrões e Troca de Conhecimento: Incentivo à participação no desenvolvimento de padrões internacionais. Troca de especificações técnicas, protocolos de troca de dados e regras de uso para melhorar a compatibilidade de equipamentos e sistemas através das fronteiras e garantir o despacho coordenado de recursos de resposta a emergências.

Cooperação Infraestrutural e Industrial: Promoção da troca de recursos e da operação coordenada de infraestruturas de abastecimento de água, eletricidade, computação, comunicação, comunicações urbanas subterrâneas e logística. Exemplos incluem o planejamento de cargas computacionais em resposta aos perfis de geração de eletricidade e a instalação integrada de tubulações e cabos durante programas de reurbanização. Expansão da cooperação interregional e intercorporativa para reduzir a construção excessiva e as perdas de recursos, aumentar a utilização de fontes renováveis variáveis, bem como reduzir o consumo de energia e as emissões de carbono durante a construção e operação.

Em perspectiva, por meio de inovações tecnológicas conjuntas, criação conjunta de casos de uso, harmonização de padrões e desenvolvimento de um ecossistema mutuamente benéfico, as economias da APEC podem acelerar o alcance de um sistema de energia e infraestrutura moderno, verde, inteligente, confiável e inclusivo. Isso dará um novo impulso ao desenvolvimento sustentável em toda a região da Ásia-Pacífico.

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