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两会观察03:如何打造人工智能产业高地?

文 / 本刊记者 赵爱玲


2024年政府工作报告提出,要深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群。这是“人工智能+”首次被写入政府工作报告。
从此前的“互联网+”到如今的“人工智能+”,“人工智能+”正上升为一种国家将加强顶层设计的行动。
“+”意味着什么?
自2015年的政府工作报告提出“互联网+”和2019年的政府工作报告提出“智能+”之后,分别迎来了消费互联网和工业互联网的大爆发,实现平台对千行百业的赋能,推动了产业升级。
今年政府工作报告中首次提出的“人工智能+”行动意味着什么?中国信息通信研究院人工智能研究中心常务副主任魏凯表示,人工智能强调技术本身,“人工智能+”更加强调的是跟行业、场景的融合。
根据赛迪研究院发布的数据,2023年,我国人工智能核心产业规模已达5000亿元人民币,企业数量超过4400家。下一步,人工智能的应用将从实验走向生产,人工智能技术将更深地应用到核心业务中。
“人工智能+”上升为一种行动,被称为是从“互联网时代”迭代升级为“人工智能时代”的行动。全国政协常委、中国移动通信集团有限公司董事长杨杰认为,当前人工智能大模型发展取得实质性突破,加速迈入规模应用的新阶段,要推动人工智能从助力千行百业提质增效的辅助手段,升级为支撑经济社会转型升级不可或缺的基础设施和核心能力,加快从“+人工智能”向“人工智能+”转变。
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰称,以大模型为代表的人工智能技术,将会深刻改变当前以人力和时长为主要商业模式的产业形态,根本上重塑产业的全球竞争力。在通用人工智能大模型的带动下,人工智能产业呈现快速增长态势。
全国政协委员,中国国际工程咨询有限公司董事长苟护生称,人工智能正加速赋能各行各业,催生新产业、新模式、新业态,成为培育发展新质生产力的重要引擎。他认为,人工智能催生一批新兴产业,如智能网联汽车、智能机器人、智能家居、虚拟现实等。这些新兴产业创造了大量就业岗位、提升了经济产值,为经济发展注入了新动能,提供了新活力,也是社会进步的重要助推器。另外,人工智能能够进一步提升劳动生产率。一方面,在人工智能技术赋能下,智能机器人走入生产生活之中,成为人类的得力助手。目前,我国在役工业机器人数量突破150万台,占全球总量的比重超1/3,制造业机器人密度达到392台/万人。随着人工智能技术的发展和赋能,工业机器人的工作效率能够得到进一步提升。另一方面,人工智能也提升劳动者的素质和能力并培养出数字时代所需的复合型人才,推动全社会生产力的提升。



推进人工智能与制造业深度融合
作为推动新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,人工智能通过对传统产业生产制造全流程、全要素、各环节的赋能改造,能够实现提质增效和降本降耗。
苟护生在接受媒体采访时称,实体经济尤其是制造业是“人工智能+”的主战场。人工智能推动传统产业转型升级。传统产业在我国制造业中占比超过80%。大力推进新型工业化,必须加快传统产业的改造升级。通过“人工智能+制造业”深度融合,能够有力推动制造业高端化、智能化、绿色化、融合化,提升新型工业化水平。
当前,我国制造业规模巨大、信息基础设施完善,这些都为推动“人工智能+制造业”发展创造了良好的基础条件。从产业基础看,我国人工智能核心产业规模不断增长,企业数量超过4400家。同时,我国拥有全世界最完整的产业体系,制造业总体规模连续14年保持全球第一。目前全国已建设近万家数字化车间和智能工厂。
“推动人工智能与制造业深度融合是高质量发展的内在要求,是完善现代化产业体系的有力抓手,也能有效推动传统产业、新兴产业与未来产业互促共进。要大力推进人工智能产业化,推动其在制造业领域的应用。推动传统产业、重点行业智能化升级,加快制造业全流程智能化,提升研发、中试、生产、服务、管理等环节智能化水平;推进人工智能制造业试点示范,拓展应用场景。”苟护生说。
国家通用人工智能发展规划急需升级
在应用层面,由于国内有更完善的产业链,更丰富的数据和应用场景,我国人工智能大模型市场呈现快速增长态势。目前国内互联网大公司如阿里巴巴、百度、腾讯、京东等都已经推出生成式人工智能产品,人工智能创业公司如百川智能、智谱华章等也初具规模。
但对于国内大模型来说,AI芯片等软硬件已成为当前“卡脖子”的底层基础设施,而国产智算芯片与软件生态与国际一流水平也有一定差距。
刘庆峰称,如今,我国人工智能发展受制于算力,未来以Sora为代表的多模态模型需要更大量的音视频数据和更大规模算力的支撑。据介绍,目前国内大模型在小样本快速训练、多模态深度学习训练、超复杂深度理解等领域距离GPT-4的最好水平还有差距,这几块也相应是技术上的难点;其次,随着大模型参数和训练数据的不断增长,算力的考验也愈发严峻。
“当前,通用人工智能是全球科技竞争的焦点,在这个技术领域内的‘主战场’就是在通用底座能力上持续进行对标。”刘庆峰说。他认为,目前OpenAI的GPT-4/4V代表全球通用大模型底座能力的最先进水平,DALL-E3、Whisper、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平台所延伸出来的特定领域的成功实践。“与美国相比,我国人工智能技术实力目前仍有差距。”刘庆峰说。
刘庆峰表示,我国曾于2017年出台过《新一代人工智能发展规划》。在此规划的指引下,中国在认知智能领域已具备非常扎实的技术储备和成建制的团队,有望成为全球智能涌现的第二极。“当前时代背景下,发展规划也到了需要升级的时刻。”他说。
刘庆峰称,2024年全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争,各国在基础大模型、行业应用、硬件、产业链等各方面将开始全面较量,中美在大模型深度应用和战略需求上角逐。他建议在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上,制定出全局性的通用人工智能发展规划。同时,国家要高位推动规划的制定和落地,不断缩小中美通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距,并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。
刘庆峰表示,虽然我国目前在语音大模型、医疗大模型等领域形成了国际领先的比较优势。但有必要结合全新的技术发展、竞争格局、产业赋能以及在社会生活中的各种变化,根据新的形势制定系统性规划。
“瞄准我国通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计,围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度,需要系统性制定国家通用人工智能发展规划。”刘庆峰表示。

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