周伯文
國務院近日發布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（以下簡稱《意見》），從重點行動領域、基礎要素支撐、組織實施等方面，針對實施“人工智能+”行動進行了全面部署，對于充分利用人工智能創新成果、更好推動人工智能賦能高質量發展具有重要意義。
人工智能領域呈現三大新趨勢
當前，大模型能力快速提升，應用領域持續擴展，人工智能領域呈現智能形態多元化、能力高階化、技術體系化三大新趨勢。
一是形態多元化。從語言到多模態到空間智能再到物理智能，大模型的能力不斷延伸，并且衍生出編程、科研、商業服務等各類智能體；智能載體終端設備不斷創新，通過與手機、汽車、其他新設備及互聯網應用互聯互通，催生新業態。
二是能力高階化。在通用能力不斷加強的同時，大模型的專業能力也在快速提升，能夠跨領域持續學習，解決高度專業化問題，高效完成長程規劃與人機互動等復雜任務。
三是技術體系化。在基礎軟硬件協同優化、智能與安全45度平衡發展、訓練評測推理一體化等新理念不斷涌現，人工智能基礎理論不斷深化的同時，人工智能技術已成為復雜的系統工程。
我國應用場景豐富，先進制造、交通運輸、醫療健康、批發零售等行業有較好的數字化基礎，能夠有力支持“人工智能+”行動順利實施和人工智能技術可持續發展。“人工智能+”在2024年、2025年連續兩年寫入政府工作報告，要求在產業賦能、終端應用、場景培育等方面開展工作，持續推進關鍵核心技術攻關、數據開發利用、算力資源布局優化，創造開放包容的創新環境。《意見》圍繞科學技術、產業發展、消費提質、民生福祉、治理能力、全球合作等六個方面組織實施“人工智能+”重點行動，明確提出人工智能應用普及率、智能經濟核心產業規模等關鍵指標，為我國“人工智能+”工作繪制了清晰的路線圖。
讓AI從“新技術”變為“新基建”
推動人工智能與實體經濟深度融合，使其從“新技術”變為“新基建”，一方面需要持續加強關鍵核心技術攻關，提升基礎要素保障能力，構建良好的創新生態；另一方面需要從技術驅動轉向場景驅動，面向真實行業需求，從安全治理、金融支持等多方面為落實“人工智能+”行動做好有效支撐。
一是強化算力、數據、模型保障，實現“人工智能+”自主發展。我國高端算力芯片技術仍有較大提升空間，算力資源地域分散、生態碎片化，需要從模型架構到訓推框架再到算力集群，深度實現軟硬協同工程創新，發展異構混訓技術，建設物理智能基礎設施，打造全國算力一張網，提升算力資源統籌調度能力，有效支撐國產高性能大模型研發。此外，推理大模型、強化學習訓練、高價值應用等都帶來高質量數據需求的快速增長，需要進一步盤活現有資源并發展增量資源，完善數據版權制度、加強數據供給激勵、健全長效化數據運營和服務管理模式、發展合成數據技術，為人工智能新階段發展打下基礎。
二是構建人工智能創新生態，助力“人工智能+”繁榮發展。我國在人工智能青年人才培養和儲備方面有優勢，要給予有潛力的青年人才更大自由施展空間，充分發揮他們的創造力。目前，國產開源大模型已基本實現對國外的技術追趕，在單點創新上具有局部優勢，但國內開源社區在開發者人數、專業影響力等方面相比國外社區仍有一定差距。構建繁榮、開放、有影響力的人工智能開源社區，探索開源模型普惠高效應用新模式，能夠進一步將我國人工智能人才優勢轉化為技術優勢和產業優勢。
三是完善政策法規支持，保障“人工智能+”平穩落地。平衡發展與安全，實施合理有效的監管治理和政策扶持，既是防止人工智能作惡的保障，更是人工智能行業長期健康發展的保證。人工智能是新生事物，處于技術快速演進、產業加速布局的關鍵階段，我們對其認識的廣度和深度也不斷拓展。這要求我們保持高度敏銳和滿腔熱忱，一方面，堅決守住安全底線，加強人工智能安全技術研究和能力建設，加快形成動態敏捷、多元協同的人工智能治理格局；另一方面，加大人工智能領域金融和財政支持力度，建立多元化投入機制，持續推動人工智能技術進步和產業發展。
抓好統籌協調是高效實施的保障
人工智能在技術上具有基礎性、平臺性與通用性三大特征和顯著的溢出效應，在應用上需充分考慮區域和產業特點，在安全上要堅持全國一盤棋。因此，抓好統籌協調是推動“人工智能+”行動持續高效實施的必要保障。
一是集聚創新資源。要積極發揮新興產業創新的集聚效應，推動模型、算力、數據、人才、場景、資金等要素資源的協同聯動與高效共享，打通人工智能從研發到應用的全鏈條，支撐“人工智能+”長期可持續發展。
二是開展有序試點。要優先選擇技術基礎扎實、應用潛力突出的地區和場景，組織開展“人工智能+”創新試點，形成一批標志性成果，解決一批關鍵共性問題，總結一批可復制的經驗模式，為規模化推廣提供示范引領。
三是堅持安全可控。一方面，要提升人工智能基礎軟硬件及關鍵技術的自主能力，確保“人工智能+”行動深入推進安全可控。另一方面，要強化人工智能技術應用的宣傳解讀和風險引導，創造積極、理性、健康的輿論環境。
（作者系上海人工智能實驗室主任、首席科學家）
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