如何打造人工智能產(chǎn)業(yè)高地？

趙愛玲

2024年政府工作報告提出，要深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。這是“人工智能+”首次被寫入政府工作報告。

從此前的“互聯(lián)網(wǎng)+”到如今的“人工智能+”，“人工智能+”正上升為一種國家將加強頂層設(shè)計的行動。

“+”意味著什么？

自2015年的政府工作報告提出“互聯(lián)網(wǎng)+”和2019年的政府工作報告提出“智能+”之后，分別迎來了消費互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的大爆發(fā)，實現(xiàn)平臺對千行百業(yè)的賦能，推動了產(chǎn)業(yè)升級。

今年政府工作報告中首次提出的“人工智能+”行動意味著什么？中國信息通信研究院人工智能研究中心常務(wù)副主任魏凱表示，人工智能強調(diào)技術(shù)本身，“人工智能+”更加強調(diào)的是跟行業(yè)、場景的融合。

根據(jù)賽迪研究院發(fā)布的數(shù)據(jù)，2023年，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達5000億元人民幣，企業(yè)數(shù)量超過4400家。下一步，人工智能的應(yīng)用將從實驗走向生產(chǎn)，人工智能技術(shù)將更深地應(yīng)用到核心業(yè)務(wù)中。

“人工智能+”上升為一種行動，被稱為是從“互聯(lián)網(wǎng)時代”迭代升級為“人工智能時代”的行動。全國政協(xié)常委、中國移動通信集團有限公司董事長楊杰認為，當前人工智能大模型發(fā)展取得實質(zhì)性突破，加速邁入規(guī)模應(yīng)用的新階段，要推動人工智能從助力千行百業(yè)提質(zhì)增效的輔助手段，升級為支撐經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型升級不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施和核心能力，加快從“+人工智能”向“人工智能+”轉(zhuǎn)變。

全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰稱，以大模型為代表的人工智能技術(shù)，將會深刻改變當前以人力和時長為主要商業(yè)模式的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，根本上重塑產(chǎn)業(yè)的全球競爭力。在通用人工智能大模型的帶動下，人工智能產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。

全國政協(xié)委員，中國國際工程咨詢有限公司董事長茍護生稱，人工智能正加速賦能各行各業(yè)，催生新產(chǎn)業(yè)、新模式、新業(yè)態(tài)，成為培育發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎。他認為，人工智能催生一批新興產(chǎn)業(yè)，如智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能機器人、智能家居、虛擬現(xiàn)實等。這些新興產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造了大量就業(yè)崗位、提升了經(jīng)濟產(chǎn)值，為經(jīng)濟發(fā)展注入了新動能，提供了新活力，也是社會進步的重要助推器。另外，人工智能能夠進一步提升勞動生產(chǎn)率。一方面，在人工智能技術(shù)賦能下，智能機器人走入生產(chǎn)生活之中，成為人類的得力助手。目前，我國在役工業(yè)機器人數(shù)量突破150萬臺，占全球總量的比重超1/3，制造業(yè)機器人密度達到392臺/萬人。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和賦能，工業(yè)機器人的工作效率能夠得到進一步提升。另一方面，人工智能也提升勞動者的素質(zhì)和能力并培養(yǎng)出數(shù)字時代所需的復合型人才，推動全社會生產(chǎn)力的提升。

推進人工智能與制造業(yè)深度融合

作為推動新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，人工智能通過對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)制造全流程、全要素、各環(huán)節(jié)的賦能改造，能夠?qū)崿F(xiàn)提質(zhì)增效和降本降耗。

茍護生在接受媒體采訪時稱，實體經(jīng)濟尤其是制造業(yè)是“人工智能+”的主戰(zhàn)場。人工智能推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在我國制造業(yè)中占比超過80%。大力推進新型工業(yè)化，必須加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造升級。通過“人工智能+制造業(yè)”深度融合，能夠有力推動制造業(yè)高端化、智能化、綠色化、融合化，提升新型工業(yè)化水平。

當前，我國制造業(yè)規(guī)模巨大、信息基礎(chǔ)設(shè)施完善，這些都為推動“人工智能+制造業(yè)”發(fā)展創(chuàng)造了良好的基礎(chǔ)條件。從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)看，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷增長，企業(yè)數(shù)量超過4400家。同時，我國擁有全世界最完整的產(chǎn)業(yè)體系，制造業(yè)總體規(guī)模連續(xù)14年保持全球第一。目前全國已建設(shè)近萬家數(shù)字化車間和智能工廠。

“推動人工智能與制造業(yè)深度融合是高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，是完善現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的有力抓手，也能有效推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)與未來產(chǎn)業(yè)互促共進。要大力推進人工智能產(chǎn)業(yè)化，推動其在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、重點行業(yè)智能化升級，加快制造業(yè)全流程智能化，提升研發(fā)、中試、生產(chǎn)、服務(wù)、管理等環(huán)節(jié)智能化水平；推進人工智能制造業(yè)試點示范，拓展應(yīng)用場景。”茍護生說。

國家通用人工智能發(fā)展規(guī)劃急需升級

在應(yīng)用層面，由于國內(nèi)有更完善的產(chǎn)業(yè)鏈，更豐富的數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景，我國人工智能大模型市場呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。目前國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大公司如阿里巴巴、百度、騰訊、京東等都已經(jīng)推出生成式人工智能產(chǎn)品，人工智能創(chuàng)業(yè)公司如百川智能、智譜華章等也初具規(guī)模。

但對于國內(nèi)大模型來說，AI芯片等軟硬件已成為當前“卡脖子”的底層基礎(chǔ)設(shè)施，而國產(chǎn)智算芯片與軟件生態(tài)與國際一流水平也有一定差距。

劉慶峰稱，如今，我國人工智能發(fā)展受制于算力，未來以Sora為代表的多模態(tài)模型需要更大量的音視頻數(shù)據(jù)和更大規(guī)模算力的支撐。據(jù)介紹，目前國內(nèi)大模型在小樣本快速訓練、多模態(tài)深度學習訓練、超復雜深度理解等領(lǐng)域距離GPT-4的最好水平還有差距，這幾塊也相應(yīng)是技術(shù)上的難點；其次，隨著大模型參數(shù)和訓練數(shù)據(jù)的不斷增長，算力的考驗也愈發(fā)嚴峻。

“當前，通用人工智能是全球科技競爭的焦點，在這個技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的‘主戰(zhàn)場就是在通用底座能力上持續(xù)進行對標。”劉慶峰說。他認為，目前OpenAI的GPT-4/4V代表全球通用大模型底座能力的最先進水平，DALL-E3、Whisper、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平臺所延伸出來的特定領(lǐng)域的成功實踐。“與美國相比，我國人工智能技術(shù)實力目前仍有差距。”劉慶峰說。

劉慶峰表示，我國曾于2017年出臺過《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。在此規(guī)劃的指引下，中國在認知智能領(lǐng)域已具備非常扎實的技術(shù)儲備和成建制的團隊，有望成為全球智能涌現(xiàn)的第二極。“當前時代背景下，發(fā)展規(guī)劃也到了需要升級的時刻。”他說。

劉慶峰稱，2024年全球人工智能的競爭將進一步升級為系統(tǒng)性競爭，各國在基礎(chǔ)大模型、行業(yè)應(yīng)用、硬件、產(chǎn)業(yè)鏈等各方面將開始全面較量，中美在大模型深度應(yīng)用和戰(zhàn)略需求上角逐。他建議在2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的基礎(chǔ)上，制定出全局性的通用人工智能發(fā)展規(guī)劃。同時，國家要高位推動規(guī)劃的制定和落地，不斷縮小中美通用人工智能產(chǎn)業(yè)在通用底座平臺方面的差距，并在行業(yè)應(yīng)用和價值創(chuàng)造上打造我國的比較優(yōu)勢。

劉慶峰表示，雖然我國目前在語音大模型、醫(yī)療大模型等領(lǐng)域形成了國際領(lǐng)先的比較優(yōu)勢。但有必要結(jié)合全新的技術(shù)發(fā)展、競爭格局、產(chǎn)業(yè)賦能以及在社會生活中的各種變化，根據(jù)新的形勢制定系統(tǒng)性規(guī)劃。

“瞄準我國通用人工智能發(fā)展中需要重點補上的短板進行設(shè)計，圍繞自主可控算力生態(tài)構(gòu)建、高質(zhì)量數(shù)據(jù)開放共享、科學的評測標準制定、源頭技術(shù)前瞻研發(fā)、人才培養(yǎng)、法律制定和倫理人文等維度，需要系統(tǒng)性制定國家通用人工智能發(fā)展規(guī)劃。”劉慶峰表示。