原标题：打好人工智能产业核心技术攻坚战
习近平总书记强调：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”在安徽“十四五”规划蓝图中，芜湖“中国视谷”与合肥“中国声谷”是双星闪耀的人工智能产业地标。近年来，我省人工智能产业取得了显著成果，但仍处于抢抓人工智能产业发展重大战略机遇期。我们要在加强前沿基础领域研究的同时，进一步补齐技术应用短板，强化创新知识储备和关键核心技术支撑，努力将安徽尽快打造成全国重要的人工智能产业先行区和战略高地。
强化前沿基础研究，积极争取关键核心技术主导权。安徽基础理论和关键技术研究仍比较薄弱，显著的原创科技成果相对不足。相关专利申请主要集中在应用层，基础核心技术布局相对失衡，涉及到人工智能前沿的核心算法理论研究，如深度学习模型、生成对抗网络等原创性理论贡献薄弱，基础支撑算法开发能力欠缺，机器学习等通用开源算法平台方面布局也不够等，都是目前安徽人工智能领域最突出的科研“瓶颈”。突破此类“瓶颈”，一是要积极引导高等学校、科研院所等基础技术科学研究主力，勇闯人工智能芯片、传感器、算法和渠道等关键核心技术领域，形成一批该领域原创性成果；二是要以关键技术为根底，以企业应用需求为导向，着力布局推进“人工智能企业+学科群”建设，引导和集中产业资源，为人工智能关键核心技术建立深度学习渠道和技术开发体系；三是要基于安徽人工智能自主技术路线推进行业规模化应用，进一步推动重点实验室建设工作，特别是着力建立“人工智能+行业”重点实验室。
加强技术场景化算力研究，提高场景应用算力支撑。科技部等六部门在2022年7月印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》中指出：要“提升人工智能场景创新的算力支撑”。安徽工业领域细分子行业多、应用场景复杂，人工智能技术场景化算力快速复制存在困难，深度应用门槛高，落地领域不均衡，缺乏大规模、高质量的行业开放数据集，互联网等行业的数据集更是不足，高质量数据的共享与传播受到限制。克服这类困境，一是结合安徽优势企业如科大讯飞、长鑫存储的“人工智能+场景”应用，统筹布局建设算力中心和开放数据平台，建设人工智能计算中心、高质量公共数据集，进一步完善数据生产和流动机制；二是通过实施人工智能科技重大专项，引导产业链关键节点有效衔接、汇聚、共享，并开发标准库和工具包，制定并统一相关规范和标准；三是推动构建政府部门之间、政府与企业之间、企业与企业之间的数据分级分类访问系统，激发数据供给侧和需求侧活力，带动更多企业参与数据开发及数据创业等活动，提高数据市场价值。
深化产学研人才培养模式，推进复合型人才体系建设。关键核心技术突破需要领军型人才及大量工程技术人才。当前安徽人工智能关键核心技术跨学科复合型人才短缺问题相对突出，高校、科研院所、企业之间的合作多为自发性短期行为，现有产学研合作研发模式难以进一步助推领军型人才涌现，同时产业人才培养模式容易流于浅表，人才支撑薄弱。解决这类问题，一是要提高基础研究开放合作水平，壮大关键核心技术研究人才队伍。发挥多学科专业协同育人优势，促进产教融合，从政策上积极探索关键领域核心技术紧缺人才自主培养的路径、体制与机制，积极培养关键核心技术攻关领军人才及团队；二是要鼓励横向合作，破除高校、科研院所、企业之间人才流动的障碍，大力打造复合型专家型技术人才队伍；三是要创新拓展渠道，支持企业与研究机构合作建设创新实验平台，实现技术与应用相结合的复合型工程技术人才培养。
打破学科与组织边界，有序推进人工智能领域关键核心技术攻坚组织工作。目前人工智能涉及领域范围广、产业链较长、科技水平高。仅仅从集成电路市场发展看，根据海关统计，2021年中国进口集成电路6354.8亿块，进口金额4325.5亿美元。集成电路的逆差一方面反映了我国集成电路产业自给能力不足的问题，但另一方面也折射出我国集成电路国产替代的需求拉动潜力，这一趋势在未来依然显著。安徽新兴产业发展如火如荼，合肥作为综合性国家科学中心城市，未来在该领域发展尤为重要。为此，一是要加快建设高水平人工智能研究科研团队。围绕人工智能关键领域开展有组织的科研，把服务国家战略作为首要任务；组织跨部门跨学科团队，围绕重点领域关键领域力争不断实现重大原始创新突破。二是要促进科研成果转化。积极对接产业发展重大需求，构建有利于科研成果转化制度体系，加快促进科技成果转化为现实生产力。三是要改变安徽现有高校人才管理模式，消除人才集聚制度性“瓶颈”，推进平台集聚人才模式、领军人物集聚团队人才模式、组织与人事服务科研攻坚模式，积极推进围绕关键领域、关键技术攻坚形成跨学校、跨部门有组织科研攻坚模式。
（胡登峰、黄紫微，作者单位：安徽宏观经济社会发展研究院） |
