2023年底召開的中央經濟工作會議強調，要以科技創新引領現代化產業體系建設。要大力推進新型工業化，發展數字經濟，加快推動人工智能發展。圍繞人工智能應用與發展面臨的一系列問題，學習時報高端智庫版約請有關部門負責人、專家、企業負責人展開三方筆談。

以場景應用牽引人工智能產業高質量發展

國務院國資委規劃發展局局長 戴希 

加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。人工智能是引領產業變革的先導性使能性技術，正在開啟一場可能比工業革命速度更快、涉及面更廣、顛覆性更強的經濟社會變革，擁抱人工智能已經不是各行各業的“選修課”，而是關乎生存發展的“必答題”。加快布局發展人工智能產業，既是中央企業在新時代落實國家戰略使命、打造核心競爭力、更好服務現代化產業體系建設的必然要求，也是中央企業加快傳統產業轉型升級、培育新質生產力、實現高質量發展的戰略選擇。

2023年以來，我們積極優化人工智能產業布局，制定發展行動方案，全力以赴推動中央企業積極探索、大膽嘗試，聚焦算力、數據、大模型、場景應用等領域加大布局力度，企業主動擁抱人工智能的意識明顯增強，產業發展形成良好態勢。一是算力保障大幅提升。運營商企業啟動數個超大規模單體智算中心建設，加快與合作伙伴共建智算生態。2023年中央企業智能算力規模同比增長2倍以上，電網等領域邊端側芯片實現規模應用。二是數據供給有效增強。龍頭企業匯聚了一批通用及產業高質量數據集，數據存儲、處理、標注、治理全流程工具和體系逐步形成，初步搭建基于“數據元件”的數據交易網。三是技術體系逐步完善。中央企業發布了九天、星辰、小可等大模型產品，初步搭建訓推服務一體平臺。TeleChat語義大模型生成算法、九天自然語言交互算法已通過備案。四是行業應用加快落地。智能物流機器人、人形機器人等原型樣機研制生產，油氣、電網、客服、政務等領域行業大模型及數百個應用場景初步落地。

進一步推動人工智能發展。一方面要突出原始創新，力爭在新的技術和算法上實現原創性突破，使更大規模、更深層次的應用成為可能；另一方面，在一個個具體應用場景中解決真問題和創造生產力，驅動人工智能真正實現可持續發展。我國市場規模大、產業配套全、應用場景豐富，在大踏步邁向通用人工智能的當下，“以應用帶技術”是實現趕超的優選路徑。中央企業多是行業龍頭企業，在電信、電力、石化、能源、建筑、冶金等領域發揮了基礎保障作用，在航空、航天、船舶、汽車、軌道交通等領域帶動形成了一大批優勢產業集群，拉動供應鏈上下游企業900多萬家。中央企業豐富的應用場景，可以成為人工智能先進技術和優質產品開展競爭并加速迭代的“試練場”；人工智能技術和產品的迭代，又可以助力傳統產業占比較重的中央企業實現業務升級和產業煥新，塑造競爭優勢。當前，我們積極推動“AI賦能產業煥新”，啟動實施“AI+專項行動”，推動全部中央企業大力加強人工智能應用，為具有核心競爭力的人工智能企業加快成長創造有利條件。交通、制造、能源、石化、通信、物流、冶金、建筑、農業、金融等重點行業的中央企業簽訂“AI+應用倡議書”。

放眼全局，人工智能產業發展是一個整體性、系統性、長期性工程，追趕和超越都需要產業鏈各方主體長期協同發力。應搶抓戰略機遇，做好打人工智能“持久戰”的準備，在全球范圍開放合作中找準自身定位并長期投入、深耕發展。企業是推動產業發展的“主力軍”，必須更加主動地發揮財力、算力、工程能力、數據資源整合能力等優勢，凝聚各方合力。下一步，推動中央企業加快以應用場景帶動人工智能技術迭代，協同民營企業共促產業高質量發展，需重點做好以下四方面工作。

一是以應用場景牽引技術突破。全面對外開放應用場景，帶動芯片和大模型技術迭代發展。協同產業合作伙伴，共同突破關鍵軟硬件“卡點”“堵點”，圍繞前沿顛覆性技術強化前瞻性布局。

二是聚焦主業強化關鍵產品供給。建設一批可提供公共算力服務的大規模智能算力中心。在多模態通用大模型方面加大協同開發力度，形成規模化商用供給能力。加快匯聚工藝設計、生產設備和運營管理等工業數據，探索形成精細化、場景化的優質數據集。

三是協同建設良好產業生態。持續加大人工智能領域的投資布局力度，支撐一批潛力大、成長性好的人工智能先進企業。探索建立一批任務導向、跨所有制的產業發展共同體。支持企業持續加大國際合作力度，積極參與國際科技交流、產業合作、開源社區建設，貢獻開源項目、參與國際標準制定。

四是努力創造更好的發展環境。人才及組織方式是企業發展人工智能的核心要素。營造更有利于創新創造的寬松氛圍，鼓勵青年科學家“挑大梁”開展開放性探索性研究，在項目、經費、激勵和容錯機制等方面提供支持。創造更多人才交流特別是國際人才交流和跨產業的人才交流機會，激發創新活力。探索更有獲得感的放權賦能模式和薪酬激勵方案，吸引全球頂尖人才。

推進“AI+”煥新向實 培育發展新質生產力

中國移動通信集團有限公司黨組成員、副總經理 高同慶  

隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，以大語言模型為代表的通用人工智能取得重大進展，人工智能正由助力千行百業提質增效的輔助手段，升級為支撐經濟社會轉型不可或缺的基礎設施和核心能力，加速從“+ AI”向“AI+”轉變。從“+AI”到“AI+”，表面上看只是符號位置的調換，背后卻蘊含著生產力和生產關系的深層次變革，未來孕育無限可能。加快推進“AI+”發展，將為新一代信息技術深度融入經濟社會各領域各環節、促進生產力變革帶來重要契機，對我國贏得全球科技競爭主動權具有重要戰略意義。

作為一項系統性工程，“AI+”是由技術、服務、生態、組織、流程、機制等一系列要素有機融合，通過變革現有生產范式所形成的社會級智力運行“大系統”。推進“AI+”產業發展煥新向實，需要把握好四個關鍵點。一是夯實基礎底座。算力、算法、數據是發展“AI+”的關鍵要素，需要堅持高水平科技自立自強，推動高性能算力、高質量算法、高價值數據融合創新，共同支撐人工智能成為新的生產工具。二是堅持價值導向。做深做透“+”號效應，推動“AI+”服務千行百業、創造社會價值，需要產業鏈上下游以開放、合作、共贏胸懷謀劃發展，將人工智能深度運用到設計研發、生產制造、經營管理、銷售服務等各領域各環節，助力生產流程再造、生產效率提升，讓人工智能既會“作詩”，更會“做事”。三是守牢安全底線。人工智能的迅猛發展帶來一系列安全問題和潛在風險，確保科技安全和向善已成為當前最緊迫的議題之一，需要統籌發展和安全，以更強大的技術自信、自治、自律，把好數據“入口關”和算法“出口關”，防范化解好人工智能的內生風險和衍生風險，讓其更好服務于社會。四是健全配套機制。生產力的發展會推動生產關系的變化，需要把握“AI+”發展重大機遇，主動變革組織機制、重構流程體系、重建運營模式，打造更有彈性的組織形態，重塑與之相適配的生產關系，推動新質生產力加快發展。

推進“AI+”產業發展煥新向實、培育發展新質生產力。中國移動將當好“AI+”的供給者、匯聚者、運營者、守護者，大力開展創新實踐，引領產業轉型升級，不斷增強核心功能、提高核心競爭力，著力發揮好科技創新、產業控制、安全支撐作用。

一是當好供給者，筑牢“AI+”發展根基。強化企業科技創新主體地位，系統打造新型信息基礎設施，創新構建新型信息服務體系，加快提升“大算力、大模型、大數據”供給能力。供給大算力，完善算力基礎設施，建強通用、智能和超級算力的供給體系，為社會提供普惠、安全、高效的算力服務。供給大模型，構建通專結合的大模型體系，自主研發安全可信、可控易用的通用大模型，加快構建面向多樣場景、復雜任務的行業級大模型，體系化沉淀人工智能通專能力。供給大數據，構建高質量數據集和精細化標注平臺，為社會提供安全合規的數據共享、流通和交易等系列服務。

二是當好匯聚者，促進“AI+”產業融通。秉承開放共贏理念，牽頭構建聯合創新生態，開展多主體協同、產業鏈貫通、跨專業融合的聯合創新，探索大中小企業融通發展新模式。強化優勢資源與能力的開放共享，圍繞基礎設施共通、核心能力共用、應用服務共創原則促進產業繁榮共生。聯合產業各方共同提高國產化替代水平和應用規模，聚力開展“卡脖子”關鍵核心技術攻關，推動產業向價值鏈中高端邁進。

三是當好運營者，放大“AI+”賦能成效。全面擁抱“AI+”時代，深化全方位、系統性、深層次融合創新，加強“算、網、智、AI+應用”一體化服務與運營，推動人工智能融入百業、創造價值、服務社會。推動行業數據沉淀共享，推動人工智能能力與產業經營的核心環節有機結合、深度融通，重塑產品形態、交互方式、客戶體驗。打造行業應用標桿，推動傳統企業重視人工智能、引入人工智能、應用人工智能，實現“AI+”行業應用的規模復制推廣。

四是當好守護者，護航“AI+”健康發展。系統鍛造“AI+”安全能力，全面審視技術基礎架構、數據、模型、應用的安全規范和技術策略，著力打造可控可用、內生安全的人工智能能力。布局新型安全技術，推動內生安全、隱私計算、區塊鏈技術在內容風險防控、算法歧視監管等領域的深度應用，筑牢一體化全程可信的“AI+”安全屏障。

加強生成式人工智能的應用與治理

清華大學智能社會治理研究院院長 蘇竣

以人工智能技術為核心的新一輪科技革命和產業變革，正快速推動著全球創新版圖的重構、文明秩序的重塑和人類社會的智能化轉型。近年來，生成式人工智能正逐漸成為人工智能技術產生顛覆性變革的“新潮頭”，已經能夠實現從文本到圖像再到視頻內容合成的領域跨越。接下來，應以生成式人工智能產業應用推廣和技術治理為抓手，釋放創新效能，把握好發展機遇。

早期的人工智能主要作為一種支持工具或服務存在，提供數據處理、簡單自動化任務等功能。這一階段，人工智能主要被視為加強既有信息產業基礎設施的一部分。2006年，人工智能領域的發展取得極大進展，為后續生成式人工智能技術的發展奠定了基礎。之后，隨著自然語言處理、計算機視覺、機器學習等關鍵技術的突破，人工智能的能力大幅提升，使得生成式人工智能從單純的技術基礎設施轉變為能夠獨立完成復雜創作任務的各類應用。近年來，生成式人工智能技術開始進入商業應用并不斷深入。與此同時，市場對于高質量、高效率內容的需求日益增長，生成式人工智能開始轉變為直接面向終端用戶的服務和產品提供者。生成式人工智能從此不再僅僅是技術或工具，而是一個涵蓋內容創作、分發、版權管理等一系列服務的完整產業鏈。它也被應用于更廣泛的創意內容市場，涵蓋文學創作、圖像和視頻制作、音樂創作等領域，促成了圍繞生成式人工智能技術的全新生態系統的形成。

生成式人工智能產業發展帶來的影響不僅體現在技術層面，也帶來了全新的風險和挑戰。一是需警惕其帶來的壟斷、失業、貧富分化等經濟風險。有報告指出，現有職業的一半可在2030年至2060年間實現自動化。在制造業等傳統行業，通過引入人工智能驅動的機器視覺和機器人技術，能夠實現生產線的自動化和智能化，促進勞動力從簡單勞動向更為復雜的技術和服務崗位轉移，推動勞動力轉型，為全要素生產率增長開辟新路徑。但是，智能經濟下的超級平臺具有贏者通吃、網絡合并的基因，在某些情況下會使得小型創業公司難以競爭，加劇市場集中度，形成壟斷格局。二是需有效應對其帶來的意識形態潛在風險。它能夠通過生成定制化的信息和內容，生成多元化的觀點和論述，從而促進更開放、更包容的公共討論空間，鼓勵更多人參與到政治過程中來。但精準推送產生的信息繭房，也會在一定程度上導致在線極端主義、虛假宣傳等問題。三是注意社會風險管控。它可通過智能算法分析數據訪問模式，識別潛在的數據泄露和隱私侵犯行為，輔助設計更為安全的數據處理和存儲方案，以系統性思維紓解社會風險，構建更安全、更可持續的社會。但是，人工智能系統的訓練數據也可能被惡意篡改，以致其學習到錯誤信息。另外，生成式人工智能技術將在推動能源生產和消費革命方面發揮巨大作用，大幅降低能源消耗和碳排放。但是，數字化與綠色化發展之間仍存在夾角，其作用還需進一步優化。

面對生成式人工智能等新興技術所帶來的潛在風險與挑戰，應緊密跟蹤、深入分析，并以積極、審慎的態度加以應對和管理，確保能夠有效控制并化解伴隨而來的風險，促進新技術在更廣泛領域的健康發展。

加強基礎研究，增強自主創新能力。基礎研究是推動科技進步和創新的根基，為長遠的科技發展奠定了理論和實驗基礎。雖然新興技術的變革性應用往往是市場需求驅動的，但技術背后的基礎設施卻是長周期、高風險基礎研究的成果轉化。因而需要堅持長遠視角和戰略耐心，鼓勵科學家探索未知領域，重視核心技術的自主研發和保護，確保在關鍵領域和技術上的自主可控。同時密切關注市場動態，及時獲取新興技術和市場需求的信息，對國際科技發展趨勢保持敏感，在基礎研發方向與實際應用需求之間進行協同調適。

合理規劃生成式人工智能產業布局，修正市場失靈風險。技術的發展不是一蹴而就的，需要基于先行先試的廣泛探索，經歷長周期、寬領域、跨學科的研究推廣，在可控風險的前提下，應對市場短周期波動的不確定性風險。各地可持續推進依托生成式人工智能技術的人工智能社會實驗，在實踐中探索和驗證生成式人工智能技術的應用模式、風險管控方法以及社會影響。此外，可以通過政府引導基金等政策工具，為初創企業和創新項目提供必要的資金支持，助力這一產業成功跨越創新的死亡之谷。同時，還可通過提供研發補貼、稅收優惠等政策干預，以應對知識產權保護不足、技術創新正外部性的不充分內化，修正市場失靈。

建立多元主體參與的治理機制，加強國際合作與交流。探索政府監管、行業自律、企業自治、社會監督的監管體系，引入行業、社會等監督力量，鼓勵企業自治，在重點發展領域側重監管資源的配置，形成具有包容性和敏捷性的監管框架，防止技術濫用等衍生風險發生，建立安全可控的生成式人工智能產業體系。與其他國家和國際組織建立多邊合作與對話機制，以有效應對生成式人工智能技術全球化發展帶來的地緣挑戰。建立生成式人工智能技術與產業發展的統一技術標準、倫理準則和行為規范，引導技術的發展方向。促進不同行業和不同規模企業間的協同和互信，引導企業開展負責任創新，保障用戶權益和數據安全，下好智能社會國際競爭的“先手棋”，推動生成式人工智能產業健康、可持續發展。