2024年是實(shí)現(xiàn)“十四五”規(guī)劃目標(biāo)任務(wù)的關(guān)鍵一年，當(dāng)前我國(guó)工業(yè)和信息化發(fā)展中的熱點(diǎn)、難點(diǎn)有哪些？今后一個(gè)時(shí)期的發(fā)展目標(biāo)是怎樣的？近日，賽迪研究院重磅推出集體研究成果《“十五五”前期研究成果匯編》，力爭(zhēng)為工業(yè)和信息化部和各地工業(yè)和信息化主管部門科學(xué)制定“十五五”規(guī)劃提供支撐，為企業(yè)把握行業(yè)發(fā)展大勢(shì)做好服務(wù)。

《“十五五”前期研究成果匯編》分為上下兩篇，上篇為綜合篇，分別從制造業(yè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新、中小企業(yè)、工業(yè)綠色發(fā)展、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)治理、國(guó)際合作等9個(gè)角度進(jìn)行了分析；下篇為行業(yè)篇，選取了高端裝備制造業(yè)、氫能、安全應(yīng)急裝備、原材料、新材料、生物制造、新型儲(chǔ)能、歷史經(jīng)典、醫(yī)藥工業(yè)、電子信息、先進(jìn)計(jì)算、量子、集成電路、光伏、顯示、軟件、未來(lái)產(chǎn)業(yè)、低空經(jīng)濟(jì)、人工智能等19個(gè)行業(yè)進(jìn)行分析。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)世界編輯部將遴選《“十五五”前期研究成果匯編》系列中部分內(nèi)容，以饗讀者。本期發(fā)布《“十五五”時(shí)期我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢(shì)研判及思路建議》。

文 |賽迪智庫(kù)未來(lái)產(chǎn)業(yè)研究中心

人工智能產(chǎn)業(yè)是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新前沿，是推動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心動(dòng)能，是打造新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵。在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新與深度應(yīng)用的推動(dòng)下，人工智能迎來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)遇，已步入以大模型為代表的通用人工智能發(fā)展階段，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)亦在國(guó)際化的競(jìng)爭(zhēng)舞臺(tái)上行穩(wěn)致遠(yuǎn)。立足于“十五五”這一新的歷史坐標(biāo)，我們必須精準(zhǔn)把握國(guó)內(nèi)外發(fā)展大勢(shì)，緊緊抓住通用人工智能發(fā)展的關(guān)鍵“窗口期”，發(fā)揮既有優(yōu)勢(shì)，補(bǔ)齊短板不足，不斷推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，以確保在全球競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

一、“十五五”時(shí)期人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨新形勢(shì)

（一）產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速增長(zhǎng)

近年來(lái)，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模呈爆炸式增長(zhǎng)，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。央視財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已超過(guò)5000億元。沙利文咨詢預(yù)測(cè)，2024年我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將突破7993億元。從細(xì)分領(lǐng)域來(lái)看，人工智能大模型正處于井噴式發(fā)展高峰期，是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)快速增長(zhǎng)的核心力量。2023年，我國(guó)人工智能大模型市場(chǎng)規(guī)模達(dá)21億美元，同比增長(zhǎng)110%，占全球市場(chǎng)規(guī)模的10%。據(jù)鈦媒體國(guó)際智庫(kù)報(bào)告預(yù)測(cè)，2024年我國(guó)大模型市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)216億元，持續(xù)保持兩位數(shù)以上增速。當(dāng)前，全國(guó)各地密集出臺(tái)政策推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，如北京市印發(fā)《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實(shí)施方案（2023-2025年）》，提出到2025年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到3000億元的目標(biāo)。頭部企業(yè)加速人工智能領(lǐng)域布局，天眼查數(shù)據(jù)顯示，越來(lái)越多的企業(yè)爭(zhēng)先搶占人工智能賽道，百度、騰訊、華為等大廠在人工智能算法和模型、數(shù)據(jù)處理能力和計(jì)算資源等方面發(fā)展迅速。未來(lái)，隨著政策紅利的持續(xù)釋放、核心技術(shù)的日益成熟、應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓寬，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將持續(xù)增長(zhǎng)，在全球范圍內(nèi)扮演更加重要的角色，為推動(dòng)全球科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出更大貢獻(xiàn)。

（二）技術(shù)變革推動(dòng)發(fā)展

當(dāng)前，人工智能技術(shù)正處于飛速發(fā)展階段，未來(lái)，以算力、算據(jù)、算法三大基礎(chǔ)要素的精巧配合和相互促進(jìn)為本質(zhì)的技術(shù)變革，將推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)向縱深發(fā)展。一是多模態(tài)模型或?qū)⒊蔀槿斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)標(biāo)配。微軟的研究員撰寫的綜述預(yù)測(cè)，多模態(tài)基礎(chǔ)模型將從專用走向通用，未來(lái)將有更多的研究關(guān)注如何利用大模型處理多模態(tài)任務(wù)。目前國(guó)內(nèi)超80個(gè)大模型多僅支持文本輸入輸出這一單一模態(tài)，與人類利用視覺(jué)嗅覺(jué)聽(tīng)覺(jué)等多感官獲取信息、通過(guò)語(yǔ)言表情動(dòng)作等多方式表達(dá)信息相比具有明顯不足。未來(lái)隨著技術(shù)的日臻成熟，大模型創(chuàng)新將從支持單模態(tài)單任務(wù)逐漸發(fā)展為將文本、圖像、音視頻等集于一體的多模態(tài)多任務(wù)，競(jìng)爭(zhēng)重點(diǎn)將從參數(shù)量的提升轉(zhuǎn)向多模態(tài)信息整合和深度挖掘能力的提升。二是數(shù)據(jù)智能有望迎來(lái)跨越式發(fā)展。當(dāng)前，作為大模型訓(xùn)練“原料”的數(shù)據(jù)，尤其是高質(zhì)量數(shù)據(jù)面臨短缺，據(jù)Epoch AI Research研究團(tuán)隊(duì)稱，高質(zhì)量語(yǔ)言數(shù)據(jù)將在2026年耗盡。若失去新增數(shù)據(jù)源，同時(shí)數(shù)據(jù)利用效率又未能顯著提升，未來(lái)人工智能大模型的發(fā)展速度將明顯放緩。因此，大模型領(lǐng)域不斷迸發(fā)的數(shù)據(jù)需求，將倒逼數(shù)據(jù)在大規(guī)模、多模態(tài)、高質(zhì)量三維度上全面提升，數(shù)據(jù)智能技術(shù)將飛速發(fā)展。三是傳統(tǒng)計(jì)算范式變革成為必然趨勢(shì)。算力作為“燃料”是支撐人工智能模型不斷進(jìn)化的關(guān)鍵，OpenAI數(shù)據(jù)顯示，訓(xùn)練GPT-3 175B模型需要的算力高達(dá)3640PF-days（以1PetaFLOP/s的效率要跑3640天）。未來(lái)，傳統(tǒng)計(jì)算范式將無(wú)法滿足人工智能算力需求的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，智能算力無(wú)處不在的計(jì)算新范式加速實(shí)現(xiàn)。

（三）具身智能引發(fā)關(guān)注

具身智能（Embodied Intelligence）是一種智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念，其目標(biāo)是通過(guò)將感知、決策和行動(dòng)融合在一起，使機(jī)器能夠像人類一樣具備身體和運(yùn)動(dòng)能力。具身智能的核心理念是利用機(jī)器的身體結(jié)構(gòu)和動(dòng)作能力來(lái)增強(qiáng)其智能表現(xiàn)和解決復(fù)雜任務(wù)的能力。傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)主要關(guān)注于數(shù)據(jù)處理和算法的優(yōu)化，而具身智能則更加注重機(jī)器與環(huán)境的互動(dòng)和交流。

目前，具身智能已經(jīng)成為國(guó)際學(xué)術(shù)前沿研究方向，包括美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)在內(nèi)的機(jī)構(gòu)都在推動(dòng)具身智能的發(fā)展。谷歌公司的Everyday Robot已經(jīng)能夠?qū)?a href="http://m.xsypw.cn/soft/data/42-101/" target="_blank">機(jī)器人和對(duì)話模型結(jié)合到一起，形成一個(gè)更大的閉環(huán)。UC伯克利的LM Nav用三個(gè)大模型（視覺(jué)導(dǎo)航模型ViNG、大型語(yǔ)言模型GPT-3、視覺(jué)語(yǔ)言模型CLIP）教會(huì)了機(jī)器人在不看地圖的情況下按照語(yǔ)言指令到達(dá)目的地。基于形態(tài)的具身智能研究，例如機(jī)器人關(guān)節(jié)控制，使機(jī)器人完全依靠自身形態(tài)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)整體行為的控制。未來(lái)，具身智能有望在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、智能家居等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破和廣泛應(yīng)用。

（四）應(yīng)用滲透千行百業(yè)

當(dāng)前，以大模型為代表的人工智能技術(shù)賦能千行百業(yè)，成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)“第二增長(zhǎng)曲線”的新支點(diǎn)。我國(guó)人工智能已在眾多行業(yè)落地應(yīng)用，賦能效果明顯。例如：汽車行業(yè)成為大模型技術(shù)最大的交互應(yīng)用場(chǎng)景。各大車企加快人工智能技術(shù)在智能座艙、智能駕駛、智能制造等方面的落地應(yīng)用，為汽車行業(yè)帶來(lái)深刻變革。如人工智能大模型可以輔助自動(dòng)駕駛算法的訓(xùn)練和優(yōu)化，亦可以作為“控制者”直接駕駛車輛。生物醫(yī)藥領(lǐng)域應(yīng)用大模型大幅提升研發(fā)效率。藥物設(shè)計(jì)和病情發(fā)現(xiàn)是生物醫(yī)藥領(lǐng)域的重要環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)手段耗時(shí)長(zhǎng)、成本高，大模型技術(shù)在生物制造領(lǐng)域應(yīng)用可提高藥物研發(fā)效率和成功率，助力發(fā)現(xiàn)新療法。人工智能顯著提升集成電路設(shè)計(jì)制造領(lǐng)域生產(chǎn)力。芯片設(shè)計(jì)制造具有極高的專業(yè)性和復(fù)雜性，人工智能驅(qū)動(dòng)的集成電路設(shè)計(jì)制造技術(shù)由大模型自動(dòng)為工程師提供技術(shù)洞察，改進(jìn)未來(lái)芯片設(shè)計(jì)生產(chǎn)方式，減輕工程師負(fù)擔(dān)，縮短芯片研發(fā)周期，促進(jìn)芯片領(lǐng)域生產(chǎn)力提升。盡管如此，我國(guó)人工智能多數(shù)應(yīng)用仍處于“小規(guī)模試點(diǎn)”階段，相距發(fā)達(dá)國(guó)家仍有不小差距，未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，落地應(yīng)用將向“深水區(qū)”持續(xù)邁進(jìn)，發(fā)展空間廣闊。

（五）安全監(jiān)管趨緊趨嚴(yán)

如何確保人工智能“自我進(jìn)化”的有益無(wú)害，一直是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的重大難題。技術(shù)安全方面，人工智能技術(shù)的復(fù)雜性和不透明性造成“黑箱”困擾。人工智能設(shè)計(jì)者利用不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練建模，隨著算力水平的提升，用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，人工智能自我學(xué)習(xí)更新的速度也越來(lái)越快，但其結(jié)果“不可解釋”，人工智能設(shè)計(jì)者難以把控其“自我進(jìn)化”方向。應(yīng)用安全方面，“真假難辨”“技術(shù)換人”的風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)增加。生成式人工智能的生成結(jié)果已可“以假亂真”，真假難辨對(duì)個(gè)人安全乃至國(guó)家安全都帶來(lái)較大風(fēng)險(xiǎn)，此外，隨著人工智能技術(shù)的普及和發(fā)展，失業(yè)人群數(shù)量增加，未來(lái)人工智能更將在多個(gè)領(lǐng)域趕超人類，引發(fā)更多社會(huì)問(wèn)題。數(shù)據(jù)安全方面，數(shù)據(jù)泄露等安全問(wèn)題的解決更加趨難。隨著生成式人工智能技術(shù)向多模態(tài)發(fā)展，其文件格式更加豐富，未來(lái)數(shù)據(jù)泄漏問(wèn)題將難以通過(guò)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)防泄漏方法解決。當(dāng)前，世界各國(guó)呈現(xiàn)出政策法規(guī)先行、安全監(jiān)管趨嚴(yán)等特征，如2023年3月，意大利數(shù)據(jù)保護(hù)局以違反《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》為由暫時(shí)禁用ChatGPT，并在此后提出系列整改要求。未來(lái)，隨著人工智能的快速發(fā)展，與之配套的政策法規(guī)也將更加完善，安全監(jiān)管將更加嚴(yán)格，治理力度將持續(xù)加大。

二、“十五五”時(shí)期人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展思路和目標(biāo)

（一）頂層謀劃引領(lǐng)方向，構(gòu)筑政策支持體系

做好頂層設(shè)計(jì)，制定國(guó)家層面的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，科學(xué)謀劃、統(tǒng)籌布局，構(gòu)建多層次、多維度的政策支持體系。加強(qiáng)央地聯(lián)動(dòng)，暢通跨部門、跨行業(yè)、跨區(qū)域協(xié)作，推動(dòng)政產(chǎn)學(xué)研用金各方主體精準(zhǔn)發(fā)力，面向工業(yè)細(xì)分領(lǐng)域、不同發(fā)展階段企業(yè)、不同產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)I造良好的制度環(huán)境和政策環(huán)境。加強(qiáng)政策的普惠性、包容性、協(xié)調(diào)性和延續(xù)性，完善應(yīng)用策略和推進(jìn)路線，遵循先易后難、先簡(jiǎn)單后復(fù)雜的原則，明確在不同行業(yè)部署的優(yōu)先級(jí)和應(yīng)用重點(diǎn)，加快構(gòu)建人工智能應(yīng)用的試錯(cuò)機(jī)制，使技術(shù)在應(yīng)用中不斷迭代發(fā)展。

（二）政府引導(dǎo)企業(yè)主導(dǎo)，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同

堅(jiān)持有效市場(chǎng)和有為政府相結(jié)合，充分發(fā)揮市場(chǎng)對(duì)資源配置的決定性作用，更好發(fā)揮政府行業(yè)指導(dǎo)、市場(chǎng)監(jiān)管、安全治理作用，推動(dòng)人工智能加快融入各行各業(yè)，全面賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，提升經(jīng)濟(jì)社會(huì)智能化水平。政府引導(dǎo)錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)，強(qiáng)化區(qū)域競(jìng)合。加強(qiáng)對(duì)全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)、市場(chǎng)等的理解，共同推動(dòng)人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)突破，積極開(kāi)展人工智能通用技術(shù)聯(lián)合攻關(guān)。積極推動(dòng)企業(yè)發(fā)揮核心作用，通過(guò)深化產(chǎn)學(xué)研用合作模式，激發(fā)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新活力。鼓勵(lì)企業(yè)在技術(shù)研發(fā)上持續(xù)加大投入，先行探索人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新和實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，推動(dòng)人工智能技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的雙贏局面。

（三）優(yōu)化創(chuàng)新發(fā)展要素，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)生態(tài)基礎(chǔ)

走求實(shí)扎實(shí)的創(chuàng)新路子，加強(qiáng)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的緊密對(duì)接，通過(guò)政策引導(dǎo)和激勵(lì)機(jī)制，促進(jìn)科研成果向?qū)嶋H生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用的系統(tǒng)化和迭代創(chuàng)新，提升產(chǎn)業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)和優(yōu)化。深入推進(jìn)人工智能賦能新型工業(yè)化，貫徹實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)計(jì)劃，將人工智能技術(shù)與制造業(yè)深度融合，推動(dòng)智能制造、智能服務(wù)等新型產(chǎn)業(yè)模式的發(fā)展。鼓勵(lì)企業(yè)開(kāi)放其典型應(yīng)用場(chǎng)景，作為技術(shù)創(chuàng)新和驗(yàn)證的試驗(yàn)場(chǎng)，以此吸引和匯聚人才、技術(shù)、數(shù)據(jù)、算力等關(guān)鍵資源要素，構(gòu)建供需互動(dòng)、相互促進(jìn)的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。鼓勵(lì)跨學(xué)科交叉融合，推動(dòng)人工智能與其他前沿科技領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展，通過(guò)跨界合作，打破傳統(tǒng)學(xué)科界限，激發(fā)新的創(chuàng)新思維和解決方案，不斷拓展人工智能技術(shù)的創(chuàng)新邊界和應(yīng)用領(lǐng)域。

（四）健全監(jiān)管治理體系，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)安全發(fā)展

探索營(yíng)造穩(wěn)定包容的發(fā)展環(huán)境，建立健全公開(kāi)透明的人工智能監(jiān)管體系，有效應(yīng)對(duì)新興技術(shù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。通過(guò)前瞻性研判，主動(dòng)識(shí)別防范潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保人工智能技術(shù)安全、可靠、可控應(yīng)用。進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)保護(hù)、隱私安全、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等人工智能領(lǐng)域相關(guān)法律法規(guī)框架，明確責(zé)任歸屬、行為規(guī)范和違規(guī)處罰。堅(jiān)持開(kāi)放合作原則，積極參與國(guó)際人工智能治理，通過(guò)與國(guó)際社會(huì)廣泛交流合作，共同制定國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則，促進(jìn)全球人工智能的健康發(fā)展。加強(qiáng)技術(shù)資源開(kāi)放共享，加速技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)全球資源優(yōu)化配置，提升全行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

（五）以技術(shù)突破、產(chǎn)業(yè)升級(jí)與典型應(yīng)用場(chǎng)景打造為三大著力點(diǎn)，加速產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

到2030年，突破一批人工智能關(guān)鍵核心技術(shù)，培育具有3-5家具有全球競(jìng)爭(zhēng)力的人工智能企業(yè)和一批專精特新中小企業(yè)，挖掘一批特色應(yīng)用場(chǎng)景，打造一批面向行業(yè)應(yīng)用的人工智能典型產(chǎn)品，遴選一批安全穩(wěn)定、可復(fù)制、可推廣的優(yōu)質(zhì)解決方案，培育壯大自主產(chǎn)業(yè)生態(tài)。人工智能技術(shù)方面。到2030年，人工智能基礎(chǔ)理論實(shí)現(xiàn)重大突破，人工智能芯片、深度學(xué)習(xí)框架、算法等關(guān)鍵技術(shù)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入全球價(jià)值鏈高端。人工智能大模型產(chǎn)品方面。人工智能成為新型工業(yè)化發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，賦能廣度深度不斷拓展提升，形成2-3個(gè)高水平通用大模型和若干工業(yè)細(xì)分領(lǐng)域行業(yè)大模型。典型場(chǎng)景應(yīng)用方面。打造一批示范性強(qiáng)、影響力大、帶動(dòng)性廣的典型應(yīng)用案例，有效推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展，促進(jìn)制造業(yè)整體水平大幅提升，創(chuàng)新能力顯著增強(qiáng)，全面支撐制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)。

三、“十五五”時(shí)期人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題

（一）高端人才相對(duì)稀缺，關(guān)鍵核心技術(shù)有待突破

人才方面，仍需加大力度優(yōu)化人才供給結(jié)構(gòu)。根據(jù)脈脈高聘人才智庫(kù)發(fā)布《2023泛人工智能人才洞察》，人工智能人才供不應(yīng)求情況進(jìn)一步加劇，2022年人工智能行業(yè)人才供需比為0.63,2023年1-8月下降至0.39。斯坦福大學(xué)《人工智能指數(shù)2023》指出，中國(guó)人工智能高端學(xué)者數(shù)量排名全球第二，但僅與谷歌公司一家數(shù)量接近，總量上只有美國(guó)的五分之一。關(guān)鍵核心技術(shù)方面，我國(guó)人工智能重應(yīng)用輕基礎(chǔ)。我國(guó)雖然在語(yǔ)音、視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用算法開(kāi)發(fā)上屢獲佳績(jī)，但在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、模型原創(chuàng)、基礎(chǔ)理論開(kāi)發(fā)或技術(shù)優(yōu)化等方面仍落后于國(guó)際領(lǐng)先水平，長(zhǎng)期以來(lái)存在的研究依賴慣性導(dǎo)致中國(guó)在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域投入力量較為薄弱。

夯實(shí)基礎(chǔ)領(lǐng)域人才培育，推進(jìn)人工智能原始創(chuàng)新。人才培育方面，從人工智能專業(yè)相關(guān)的基礎(chǔ)領(lǐng)域出發(fā)，加強(qiáng)數(shù)學(xué)、物理、電子信息、腦神經(jīng)學(xué)科等前沿基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)，積極培育前沿領(lǐng)域交叉復(fù)合型人才。對(duì)基礎(chǔ)算法、開(kāi)源框架、芯片等短板領(lǐng)域的要進(jìn)一步加大人才交流和引進(jìn)通道，鼓勵(lì)高校和科研機(jī)構(gòu)增加赴外交流合作、高校和企業(yè)之間建立人才雙向流通通道，暢通產(chǎn)學(xué)研用人才鏈。國(guó)際項(xiàng)目合作，技術(shù)咨詢平臺(tái)等多種合作手段多措并舉，創(chuàng)新人才引培模式。原始創(chuàng)新方面，加快關(guān)鍵技術(shù)突破，充分發(fā)揮高校和科研院所創(chuàng)新能力，開(kāi)展深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、智能決策、人機(jī)交互、大模型等領(lǐng)域前沿理論研究。鼓勵(lì)高校、人工智能企業(yè)、工業(yè)制造企業(yè)等成立專注工業(yè)人工智能的創(chuàng)新聯(lián)合體，推動(dòng)核心技術(shù)研發(fā)，提高符合產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)的技術(shù)產(chǎn)品供給。

（二）算力需求大、成本投入高，行業(yè)進(jìn)入門檻較高

人工智能模型變“大”需要攻克算力挑戰(zhàn)與理論限制，讓人工智能模型變得更大并非單純?cè)黾?a href="http://m.xsypw.cn/tags/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/" target="_blank">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度、堆疊人工神經(jīng)元就可以實(shí)現(xiàn)。以CNN、RNN等人工神經(jīng)元為基礎(chǔ)的模型需要采用串行結(jié)構(gòu)，模型訓(xùn)練過(guò)程需要順序執(zhí)行，無(wú)法充分利用所有計(jì)算資源。隨著模型參數(shù)量提升，訓(xùn)練時(shí)間呈指數(shù)型增長(zhǎng)。同時(shí)，模型參數(shù)量的增加會(huì)導(dǎo)致模型的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)上升，訓(xùn)練過(guò)程需要更多的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，優(yōu)化也變得更加困難。人工智能大模型的訓(xùn)練成本包括GPU等算力芯片成本、服務(wù)器成本、標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜成本、訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的電力消耗費(fèi)用、人力投入費(fèi)用等多方面。根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)TtrendForce數(shù)據(jù)，ChatGPT每日處理1300萬(wàn)獨(dú)立訪問(wèn)量，需要3萬(wàn)+片NVIDIA A100 GPU以龐大的計(jì)算和存儲(chǔ)資源支持，初期投入高達(dá)8億美元，1750億參數(shù)的GPT-3的總訓(xùn)練成本高達(dá)1200萬(wàn)美元。

降低算力使用門檻，優(yōu)化算力體系建設(shè)。一是強(qiáng)化分布式計(jì)算、量化、顯存優(yōu)化、算子融合等關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)與落地應(yīng)用，降低大模型推理的時(shí)延，提高吞吐量，減少對(duì)算力的需求。二是推進(jìn)高性能算力供給。適度超前布局算力、網(wǎng)絡(luò)等支撐人工智能發(fā)展的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，加快實(shí)施“東數(shù)西算”工程，形成全國(guó)算力一張網(wǎng)，搭建算力共享服務(wù)平臺(tái)，解決企業(yè)算力應(yīng)用瓶頸。三是發(fā)布算力券實(shí)施方案支持人工智能大模型應(yīng)用落地。為企業(yè)提供算力券補(bǔ)貼支持，努力幫助企業(yè)降低智能算力使用成本，全力支持制造業(yè)等重點(diǎn)領(lǐng)域企業(yè)開(kāi)展人工智能行業(yè)大模型應(yīng)用探索和落地實(shí)踐。四是建議分步驟推進(jìn)智能算力中心建設(shè)，先追求算力的普惠化，降低成本和提高利用率，再逐步擴(kuò)容。

（三）人工智能重點(diǎn)行業(yè)應(yīng)用不足，行業(yè)合作生態(tài)亟待建立

一方面，盡管人工智能技術(shù)的發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，但對(duì)我國(guó)大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)用還處于小規(guī)模試點(diǎn)，與歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家相比，尚存在較大的差距。根據(jù)凱捷公司的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，歐洲頂級(jí)制造業(yè)企業(yè)中，人工智能的應(yīng)用普及率已經(jīng)超過(guò)了51%，美國(guó)也達(dá)到了28%，而我國(guó)頂級(jí)制造業(yè)企業(yè)的人工智能應(yīng)用普及率僅為11%。這一數(shù)據(jù)不僅揭示了我國(guó)在人工智能應(yīng)用方面的不足，也反映出巨大的發(fā)展?jié)摿吞嵘臻g。另一方面，在重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域，尤其是工業(yè)制造行業(yè)，大模型技術(shù)的應(yīng)用案例尚顯不足。目前，工業(yè)領(lǐng)域?qū)Υ竽Ｐ偷奶剿餍詰?yīng)用主要集中在設(shè)計(jì)輔助、質(zhì)量預(yù)測(cè)、設(shè)備維護(hù)等方面。這些應(yīng)用雖然在一定程度上提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，但距離廣泛應(yīng)用和形成可復(fù)制、可推廣的工業(yè)大模型還有一定距離。

加快賦能千行百業(yè)，打造行業(yè)合作生態(tài)。一是引導(dǎo)人工智能企業(yè)與行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)開(kāi)展定向合作。基于行業(yè)企業(yè)提供真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景、數(shù)據(jù)以及行業(yè)真實(shí)需求，開(kāi)發(fā)核心算法和預(yù)訓(xùn)練模型，共同研發(fā)落地應(yīng)用大模型。二是打造人工智能企業(yè)與行業(yè)企業(yè)的對(duì)接平臺(tái)。搭建人工智能企業(yè)與制造業(yè)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等行業(yè)企業(yè)的對(duì)接平臺(tái)，幫助雙方實(shí)現(xiàn)技術(shù)、模型、數(shù)據(jù)、場(chǎng)景等資源對(duì)接，孵化行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用模式。三是依托工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，打造人工智能企業(yè)與行業(yè)企業(yè)的大模型合作生態(tài)。通過(guò)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)兩者的快速對(duì)接，提供保障算法、模型、數(shù)據(jù)安全的人工智能要素線上交易服務(wù)，面向不同行業(yè)建立標(biāo)準(zhǔn)化的大模型開(kāi)發(fā)環(huán)境，幫助企業(yè)快速研發(fā)和驗(yàn)證場(chǎng)景化解決方案。

（四）適度監(jiān)管與促進(jìn)發(fā)展并重，監(jiān)管手段創(chuàng)新勢(shì)在必行

人工智能產(chǎn)業(yè)當(dāng)前處于快速成長(zhǎng)期，其技術(shù)演變和經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響具有很多的不確定性。一方面，人工智能具有強(qiáng)大的創(chuàng)新力，有望發(fā)展成為新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引擎，極大改善社會(huì)福祉。另一方面，人工智能帶來(lái)的倫理與安全、負(fù)外部性等問(wèn)題也頻頻引發(fā)社會(huì)關(guān)注。如果政策過(guò)嚴(yán)、管制過(guò)多，將在一定程度上阻礙我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程，可能拉大我國(guó)與發(fā)達(dá)國(guó)家的差距，導(dǎo)致我國(guó)陷入被動(dòng)和落后的局面；如果政策過(guò)松、監(jiān)管滯后，也可能導(dǎo)致人工智能“負(fù)作用”在經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域持續(xù)擴(kuò)散。因此，以何種力度、何種方式、在何種時(shí)機(jī)對(duì)人工智能進(jìn)行合理規(guī)制，是監(jiān)管部門需要重點(diǎn)解決的難題。

推動(dòng)監(jiān)管手段創(chuàng)新，提升應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)能力。一是明確技術(shù)研發(fā)“禁區(qū)”，禁止危害社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)和公眾生活安全的技術(shù)研發(fā)方向，禁止技術(shù)研發(fā)用于違法犯罪。二是不斷完善各類監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，包括數(shù)據(jù)使用監(jiān)管、算法使用監(jiān)管等，充分推動(dòng)相關(guān)法律法規(guī)完善治理機(jī)制，引導(dǎo)人工智能產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)性發(fā)展。三是鼓勵(lì)可信技術(shù)用于倫理監(jiān)管領(lǐng)域，推動(dòng)監(jiān)管手段創(chuàng)新也受益于技術(shù)創(chuàng)新。最后，創(chuàng)新試點(diǎn)示范和沙盒監(jiān)管等新監(jiān)管方式，對(duì)部分前沿引領(lǐng)性技術(shù)允許小規(guī)范、小范圍的先行先試，及時(shí)令行禁止，采取先驗(yàn)證后推廣，邊試邊用的模式，逐步同步監(jiān)管手段與技術(shù)創(chuàng)新。

審核編輯 黃宇