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推動我國人工智能健康有序發展

2025-05-14  來源: 人民日報 作者: 趙 新

  趙 新

  人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術,深刻改變人類生產生活方式。習近平總書記在主持二十屆中共中央政治局第二十次集體學習時強調:“面對新一代人工智能技術快速演進的新形勢,要充分發揮新型舉國體制優勢,堅持自立自強,突出應用導向,推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發展。”深入貫徹落實習近平總書記重要講話精神,要客觀看待我國人工智能發展形勢,在總結經驗的基礎上正視差距、找準方向、繼續努力,牢牢掌握人工智能發展和治理主動權。

  我們黨高度重視人工智能發展,近年來完善頂層設計、加強工作部署,推動我國人工智能綜合實力整體性、系統性躍升,人工智能技術的多個領域取得突破,特別是在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等方面達到國際先進水平。代表性成果包括:在大模型方面,自主國產人工智能大模型通過技術創新和低成本策略,打破了美國在人工智能領域的壟斷;在芯片與硬件方面,世界首款類腦互補視覺芯片“天眸芯”,在低帶寬和低功耗條件下,實現了高速、高精度、高動態范圍的視覺信息采集,能夠高效應對各種極端場景;在機器人技術方面,宇樹科技推出的Unitree G1人形機器人大受歡迎,應用場景廣泛;等等。同時,人工智能技術在我國千行百業的應用日益廣泛,推動了智能制造、智慧城市、智慧醫療等領域的快速發展。

  同時需要認識到,雖然當前我國已成為在全球人工智能領域領先的國家之一,但在人工智能的基礎理論、關鍵核心技術等方面還存在短板弱項。人工智能是在基礎理論、基礎硬件、核心軟件等的基礎上發展的。發達國家在這些方面有著長期的積累。特別是二戰后,美國的微電子技術與計算機技術一直保持著顯著技術優勢與創新活力。美國在數學、計算機與人工智能的基礎理論方面,以及高端芯片、核心軟件等人工智能基礎軟硬件方面,一直走在前列。與之相比,我國在人工智能領域基礎研究底子還不夠深厚,在基礎理論、方法、工具等方面還相對落后,如用于深度神經網絡訓練的圖形處理器差距還比較明顯。從數學基礎理論到計算機基礎理論、微電子技術基礎理論,再到基礎硬件平臺、核心軟件,都需要不斷積累經驗。我們要正視差距、加倍努力。推進高水平科技自立自強,在基礎理論、基礎硬件、核心軟件上尋求突破。

  還要認識到,人工智能是應用驅動的技術,我國發展人工智能具有諸多優勢。一是數據資源豐富。我國擁有14億多人口,能夠在互聯網、移動應用等多領域產生海量數據,為人工智能大模型訓練提供豐富素材,推動大模型學習、迭代和優化。二是應用場景廣闊。我國醫療、電商、物流、金融等眾多行業發展迅速,對人工智能的需求迫切,為人工智能落地提供了廣闊空間。比如,人工智能在醫療領域可以輔助醫生進行疾病診斷、藥物研發,在金融領域可用于風險評估、投資決策等,這將推動相關技術不斷升級。三是產業體系完備。制造業是人工智能技術產品落地應用的重要領域。我國擁有世界上規模最大、門類最齊全的生產制造體系,以人工智能技術賦能制造業改造提升,培育新質生產力,有巨大的空間。四是市場空間巨大。我國人工智能產品已涵蓋硬件設備、軟件開發、數據分析等多個方面。隨著5G、物聯網等技術的普及,應用場景將進一步擴大,激發更大市場潛力,從而為人工智能產業化應用提供豐富的商機。

  充分運用這些優勢,突出應用導向,補齊基礎軟硬件方面的短板,有助于將其轉化為人工智能技術發展優勢。我們要深入貫徹落實習近平總書記重要講話精神,全面推進人工智能科技創新、產業發展和賦能應用。

  充分發揮社會主義制度優勢。推動人工智能高質量發展,既需要凝聚全社會的共識,更需要充分發揮我國社會主義制度優勢,通過頂層設計與基層實踐相結合,在統籌規劃、資源整合、數據共享等方面形成強大合力。我國人工智能在短時間內快速發展,正是我國社會主義制度優勢的生動體現。要進一步發揮我國社會主義制度集中力量辦大事的優勢,持續加強基礎研究,集中力量攻克高端芯片、基礎軟件等核心技術,全面推進人工智能科技創新,構建自主可控、協同運行的人工智能基礎軟硬件系統。

  營造良好發展生態。人工智能的發展是一個不斷迭代升級的過程,離不開技術、產品、場景等所構成的生態體系的支撐。為此,要構建政府、企業、科研機構與公眾協同的創新生態體系。同時,推動人工智能技術創新與產業創新融合,構建企業主導的產學研用協同創新體系,以人工智能賦能傳統產業改造升級,發展戰略性新興產業,培育未來產業。

  加強人才隊伍建設。大力培養人工智能人才,能為我國人工智能技術發展筑牢基礎。我國擁有龐大的理工科人才隊伍,在人工智能人才培養方面需要從量的優勢逐步發展為質和量雙優勢。要推進人工智能全學段教育和全社會通識教育,源源不斷培養高素質人才;完善人工智能科研保障、職業支持和人才評價機制,為各類人才施展才華搭建平臺、創造條件。

  (作者為南開大學人工智能學院院長)

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責任編輯:牛樂耕

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