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深化人工智能多場景應用 提升現代產業高質量發展水平

來源:高新院 achie.org 日期:2024-03-25 點擊:

  當前,以大模型為主要形式的生成式人工智能席卷全球,影響越來越廣泛和深刻。我們國家的人工智能發展迎來了新的機遇,同時也面臨嚴峻挑戰。
  
  我們發展人工智能應堅持“兩條腿走路”。一方面加強人工智能底層創新和能力建設,提升大模型的多模態通用化水平,推動認知能力更強、更具可解釋性的智能涌現。另一方面加強大模型多場景應用,特別是在產業垂直領域的深度應用,在應用中積累數據、迭代模型、創新算法。我國產業發達、市場超大、產業鏈完備,場景豐富、數據海量,人工智能在很多產業領域具備落地的優勢。這是中國產業更多趕超國際先進水平的重要路徑,對于落實中共二十大關于推動產業高端化、智能化、綠色化的要求意義重大。為此,建議:
  
  一是加快人工智能驅動的科學研究,發現和培育新的產業增長點。人工智能在科研領域已經展現了加速重大科學問題研究和知識發現的變革性潛力,如蛋白質結構預測和新材料發現等,并在新藥創制、生物育種等方向上催生一批新技術模式驅動的新興產業。要更加重視發揮人工智能在數學、物理、化學、生物、天文和基因、藥物、材料等領域研究的作用,構建以人工智能支撐基礎和前沿科學研究的新范式。當前特別要在新藥創制、材料研發、生物育種等方面加大布局力度,更有效發現新基因、新靶點、新藥物、新材料、新品種、新的化合物。整合項目、平臺、人才資源,形成政策合力,支持科研人員投身相關研究。
  
  二是推動大模型技術落地,塑造場景驅動的產業新優勢。圍繞大模型的開發成為當前人工智能研究、運用、治理的重要方向,關鍵要落實到具體的企業和產業上。要鼓勵龍頭企業牽頭提出場景驅動的人工智能整體解決方案,支持大量中小企業在細分領域形成具體安排,全場景重塑智能業務流程。各地在智慧農場、智能工廠、智能家居、自動駕駛、智能供應鏈等建設上取得了不俗的成就,要不斷完善提升和推廣。發展具身智能載體,為機器人裝上具有更強邏輯推理能力的大腦,加快機器人與多模態大模型的融合,全面提升中國機器人行業的發展水平。發揮國家人工智能示范區作用,加快打造一批可復制可推廣的人工智能示范場景,構建人工智能全面滲透賦能的新一代產業體系和生活體系。
  
  三是完善場景驅動生態,以人工智能技術的創新性運用為牽引實現新技術迭代升級和產業快速增長。加快普惠算力供給,科學布局建設公共算力平臺和算力網絡,要把中小企業和科研人員的可及性獲得感作為重要考量,特別是為年輕人提供平價算力,鼓勵他們參與大模型訓練和創業。支持地方、傳統行業等開放人工智能應用場景,支持大模型創新應用大賽,讓年輕人挖掘更多的應用領域和更細的應用方向。要有序開放數據,推進行業數據資源和基礎科學數據集共享共用,建設更多高質量訓練數據集。創新轉化政策和體制機制,支持上下游研發的配合和技術集成,促進設備提升、產品開發、產業鏈優化和產業培育。
  
  四是倫理治理能力建設要跟上,促進產業健康有序發展。治理能力提升如何與科學探索、產業應用相協調是擺在管理機構、企業、科技界面前的共同責任。要加快建立適應人工智能發展特點的敏捷治理體系,針對不同風險的場景實施分類分級治理,實現激勵發展與合理規制的均衡。加快完善智能診療、自動駕駛等重點場景的倫理規范、安全與標準體系,為企業提供更明確、穩定的規則導向,以高效能治理促進高質量發展。


 

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深化人工智能多場景應用 提升現代產業高質量發展水平

2024-03-25 來源:高新院 achie.org 點擊:

  當前,以大模型為主要形式的生成式人工智能席卷全球,影響越來越廣泛和深刻。我們國家的人工智能發展迎來了新的機遇,同時也面臨嚴峻挑戰。
  
  我們發展人工智能應堅持“兩條腿走路”。一方面加強人工智能底層創新和能力建設,提升大模型的多模態通用化水平,推動認知能力更強、更具可解釋性的智能涌現。另一方面加強大模型多場景應用,特別是在產業垂直領域的深度應用,在應用中積累數據、迭代模型、創新算法。我國產業發達、市場超大、產業鏈完備,場景豐富、數據海量,人工智能在很多產業領域具備落地的優勢。這是中國產業更多趕超國際先進水平的重要路徑,對于落實中共二十大關于推動產業高端化、智能化、綠色化的要求意義重大。為此,建議:
  
  一是加快人工智能驅動的科學研究,發現和培育新的產業增長點。人工智能在科研領域已經展現了加速重大科學問題研究和知識發現的變革性潛力,如蛋白質結構預測和新材料發現等,并在新藥創制、生物育種等方向上催生一批新技術模式驅動的新興產業。要更加重視發揮人工智能在數學、物理、化學、生物、天文和基因、藥物、材料等領域研究的作用,構建以人工智能支撐基礎和前沿科學研究的新范式。當前特別要在新藥創制、材料研發、生物育種等方面加大布局力度,更有效發現新基因、新靶點、新藥物、新材料、新品種、新的化合物。整合項目、平臺、人才資源,形成政策合力,支持科研人員投身相關研究。
  
  二是推動大模型技術落地,塑造場景驅動的產業新優勢。圍繞大模型的開發成為當前人工智能研究、運用、治理的重要方向,關鍵要落實到具體的企業和產業上。要鼓勵龍頭企業牽頭提出場景驅動的人工智能整體解決方案,支持大量中小企業在細分領域形成具體安排,全場景重塑智能業務流程。各地在智慧農場、智能工廠、智能家居、自動駕駛、智能供應鏈等建設上取得了不俗的成就,要不斷完善提升和推廣。發展具身智能載體,為機器人裝上具有更強邏輯推理能力的大腦,加快機器人與多模態大模型的融合,全面提升中國機器人行業的發展水平。發揮國家人工智能示范區作用,加快打造一批可復制可推廣的人工智能示范場景,構建人工智能全面滲透賦能的新一代產業體系和生活體系。
  
  三是完善場景驅動生態,以人工智能技術的創新性運用為牽引實現新技術迭代升級和產業快速增長。加快普惠算力供給,科學布局建設公共算力平臺和算力網絡,要把中小企業和科研人員的可及性獲得感作為重要考量,特別是為年輕人提供平價算力,鼓勵他們參與大模型訓練和創業。支持地方、傳統行業等開放人工智能應用場景,支持大模型創新應用大賽,讓年輕人挖掘更多的應用領域和更細的應用方向。要有序開放數據,推進行業數據資源和基礎科學數據集共享共用,建設更多高質量訓練數據集。創新轉化政策和體制機制,支持上下游研發的配合和技術集成,促進設備提升、產品開發、產業鏈優化和產業培育。
  
  四是倫理治理能力建設要跟上,促進產業健康有序發展。治理能力提升如何與科學探索、產業應用相協調是擺在管理機構、企業、科技界面前的共同責任。要加快建立適應人工智能發展特點的敏捷治理體系,針對不同風險的場景實施分類分級治理,實現激勵發展與合理規制的均衡。加快完善智能診療、自動駕駛等重點場景的倫理規范、安全與標準體系,為企業提供更明確、穩定的規則導向,以高效能治理促進高質量發展。


 
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