徐彬称, “人工智能 +”行动借由技术跟产业、社会场景等深度融合, 会给我国经济社会高质量发展带来一系列难得机遇, 人工智能科技创新与产业创新深度融合, 能促使传统产业改造升级, 开拓战略性新兴产业以及未来产业发展新赛道, 借此培育并壮大新质生产力, 多项研究表明, 到2030年, 人工智能或许为全球经济贡献超百万亿元, 是最重要的增长点之一。
借助人工智能技术, 能够创造出更为智能的工作方式, 推行更加富有成效的学习方式, 打造更具品质的美好生活, 达成民生改善朝着普惠化、精准化、高效化方向发展, 构建更具智能且更有温度的智能社会。在2025世界人工智能大会上, 各界推出了智慧养老平台、智能护理机器人等多项产品, 正在打造涵盖文化娱乐、订餐服务、医疗保健、生活照料等全场景的养老服务。
9月5日起, 至9月8日, 2025世界智能展示会在重庆举行, 得以开展。此届展示会着重关注“人工智能+”以及“智能网联新能源汽车”这两个主题, 把人工智能科技创新同产业创新深度融合等方面的最新成果, 进行了集中的展现。有一幅图, 是观众于展示会上参观并体验电动空中出租车。由新华社记者唐奕所拍摄/摄得此图记录下来。
“人工智能 +”这项科学技术, 还对构建新型科研范式有帮助, 能加快“从 0 到 1”的重大科学发现的进程, 以及让“从 1 到 N”的技术实现落地和迭代突破, 促进技术研发、工程实现、产品落地形成一体化。比如说, 人工智能模型已经预测出了超过 100 万个物种的 2 亿多个蛋白质三维结构, 差不多涵盖了地球上所有已知的蛋白质, 这样子就让一些药物靶点的发现周期从几年缩短到了几个月, 当前已经有上百种由人工智能设计的新药进入到了临床试验阶段。
而且, 凭借人工智能技术来推动精准地实施策略丶协同地共同治理, 能够达成政府决策的科学化以及公共服务的精准化地步，进而进一步提高社会治理的能力。比如说, 人工智能平台借助监测分析重点河道流域的气象因素丶地质状况丶人口分布情形丶救援资源等多方面的数据, 能够预先察觉汛情隐患等异常情形, 给出措施方面的建议, 达成从被动地进行应急处置转向主动地进行前瞻防范这个转变。又比如说，经由城市大脑赋予能量, 政府部门针对项目的全流程审批时间从9个工作日猛然间大幅压缩到9.5小时, 引人注目地改善工作效率以及质量。
余晓晖表示, 从技术演进的角度来看, 人工智能的发展, 它不单单是技术方面的突破, 更是人类认识世界以及改造世界的能力实现了飞跃, 它拓展了人类认知的边界, 使得我们对于自然、社会以及自身有了更为深刻的理解, 引发了人类社会从借助工具到自主做出决策, 从效率工具到智能要素层面的革命性突破。从产业变革方面来说, 深入地推行“人工智能 +”行动, 能够加快人工智能与实体经济的深度融合进度, 催生出大量全新的产业、全新的业态以及全新的模式, 诸如智能机器人、无人驾驶、智能家居等等。人工智能为传统产业的转型升级赋予能量, 促使“中国制造”步入“中国智造”阶段, 达成制造业在效率、质量以及能力等方面质地的飞跃。从民生福祉角度而言, 伴随人工智能同社会民生各个领域、各个环节广泛且深度的融合, 它正转变成提升人民生活品质、推动社会借助智能实现跃升的全新动力装置。深入推进“人工智能 +”助力民生福祉, 能够凭借更为精准且高效以及普惠的方式, 去提升教育、医疗、养老、就业等关键民生领域的服务质量, 进而破解资源不均、成本高昂等传统难题, 最终让优质的社会服务更为公平地惠及每一个人。
记者, 《意见》作出要求, 要加紧推进“人工智能 +”产业发展, 当下, 人工智能步入产业应用关键阶段, 怎样加速促进人工智能转化为现实生产力呢?
徐彬表示, 人工智能朝着现实生产力进行转化, 通常来讲要历经三个阶段。其一为技术验证, 就是把实验室所研发出来的算法模型转变为服务以及产品, 以此验证技术方向是可行的, 风险是可控的, 还具备应用价值。其二是场景适配, 在技术获得可行性验证的基础之上, 把技术与真实的业务场景进行深度适配, 推动构建高质量的行业知识库以及数据集, 训练行业垂类模型, 并且嵌入到实际的使用流程当中, 达成场景应用的智能化升级。最后是规模化应用。把已经适配好的场景, 提炼成为能够复制并且可以推广的应用模式, 进而设计出商业落地模式。
当前, 我国多数应用仍处于场景适配这个阶段。新事物存在一个试错的时期、完善的时期, 人工智能相关应用同样需要持续迭代方可形成好用的服务以及产品。要基于不断应用完善的状况推动构建人工智能服务和产品相关标准规范, 并且形成合规性的共识, 以此确保规模化应用稳定且可靠。
余晓晖表示, 每一回通用技术实现突破, 就会衍生出一批得以充分应用适配该项技术的产品, 还会发展出一批能够充分应用适配该项技术的服务, 以及一批能够充分应用适配该项技术的企业, 还有一批能够充分应用适配该项技术的商业模式, 进而促进释放技术当中所蕴含的红利, 开启全新的商业模式, 推动整个经济社会不断进步。当下, 真正要让人工智能从“技术进步增量”转变为“经济发展增量”, 亟待更深层次地着力去提升生产力。
《意见》被推出继而实施, 这给人工智能转向变成现实生产力提供了指引方向。一部分, 着重于科技、产业、消费等生产力得以提高的关键领域, 安排“人工智能 +”关键行动, 促使产业所有要素实现智能化发展情形, 造就出以人工智能应用带领生产力提高、生产力提高反过来促进人工智能科技创新的双向赋予能量方式。另一方面, 从民生福祉方面, 提出创造更加智能工作方式的举措, 用以进一步推动人工智能技术迭代更新突破, 实现开创社会治理人机共生新图景, 共建人工智能全球治理体系, 推动构建适配先进生产力的生产关系, 还从治理能力、全球合作等方面也相应地提出了类似举措。
促使人工智能技术同各行各业以及各种应用场景深度相融合, 这对于推动经济社会高质量地发展而言有着重要的意义。呈现的图片是在2024年11月29日, 智能育种机器人“吉儿”于处于北京的一座现代化商业温室里开展番茄自动杂交授粉的操作。此图片由新华社发布, 由中国科学院遗传与发育生物学研究所提供图片。
记者称, 基础支撑能力乃人工智能发展之基石, 《意见》围绕强化此基础支撑能力提出了若干举措。面对人工智能带来的挑战, 关键在于把核心技术紧紧地掌握于自身手中。于人工智能领域里，哪些环节或者技术是必须达成自主可控的? 围绕核心技术的突破, 又该如何进一步去夯实基础支撑能力?
马源: 当下, 世界百年一遇的大变局正加速向前发展, 外部环境愈发复杂且严峻, 极有可能对我国贸易、科技等方面造成更为巨大的冲击, 打造自主可控、协同运用的人工智能基础软硬件系统是一项关键任务。人工智能涵盖智算芯片、算力基础设施、数据集、基础算法、框架、大模型等诸多环节, 并且该技术仍处在持续不断的迭代创新进程之中。说起自主可控的内涵, 其一, 不是自己关起门干活, 而是要去接纳所有的先进技术；其二，不是说所有环节都得本国独自完成, 这既没必要, 经济效率上也不划算, 得充分把自身的比较优势给发挥出来；其三, 着重在关键环节、关键领域掌握核心技术能力, 有选择权, 保障产业安全与国家安全, 防止在极端状况下被人控制。
当下看来, 那些已被国外列入或者存在可能被管控的环节、空间, 都 requisite 提升自主可控能力, 涵盖几个范畴: 其一为先进算力芯片, 像芯片设计软件、芯片制造的先进制程以及封装技术；其二是与智算芯片相配套的领域方面, 涵盖高带宽内存、跟芯片直接配套的计算平台以及编程模型；其三是超大规模算力设施, 诸如智算服务器、冷却技术、大规模计算集群对应的调度技术等；其四是根基大模型, 它是人工智能时期的“操作系统”与“通用技术”, 得要结合中国数据集, 培育出带有中国风格的基础大模型。
在了除了前面所提到的那些领域之外, 针对于人工智能的中长期发展而言, 还需要提前去布局一些关键的要素或者前沿的领域, 其中包括, 其一, 高质量的数据集, 我国正大力推动高质量数据集的建设工作, 然而在这方面依旧存在着短板, 当前国际上存在不少开源的数据集, 国内企业正在广泛地使用这些数据集, 业界对于构建国内高质量的数据集尤其是行业数据集的需求十分旺盛, 并且非常迫切；其二, 基础理论和方法, 这一轮人工智能的创新主要是基于Transformer架构开展的, 未来朝着通用人工智能迈进仍然存在着很大的未知探索空间, 而这恰恰是能够占领先机、获得优势的关键之处；其三, 应用于重要行业或者关键领域的人工智能系统, 比如说关键基础设施领域, 它关系到国计民生以及国家安全, 同样需要进行统筹的考虑。
徐彬表示, 围绕达成核心技术的突破, 要在如下方面进一步强化基础支撑能力, 在算力方面, 支持人工智能芯片攻坚获取新成果及打造使能软件生态环境向着培育方向发展, 加快实现超大规模智算集群技术进展及推进工程创新步伐, 降低智算运用所需成本；在数据方面, 完备适配人工智能发展进程里的数据产权之规定办法, 推动促使数据能够开放供以运用, 支持助力发展数据标注、数据合成等相关技术, 持续不断强化人工智能高质量数据集来进行建设；在算法方面, 加大力度强化人工智能基础理论的研究工作, 其中涵盖人工智能与脑科学融合创新内容, 支持多种路径技术开展探索以及模型基础架构实现创新, 积极主动推动理论层面创新、技术领域创新、工程方面创新协同实现发展。除此以外, 还需要加速塑造开放、安全、可持续的开源生态环境, 扶持企业、高校以及科研机构探寻开源全新方式路, 破除技术方面构成的壁垒障碍, 促使模型、工具、数据集等等达成开放着共享, 助力削减缩短技术创新周期时间。
战略性领域是人工智能, 其发展难度大, 竞争很激烈, 这使得各类创新要素需往人工智能领域集中汇聚。在人才这块, 要加大高层次人才培养力度, 以超常规方式构建领军人才培养新模式, 提高顶尖人才密度, 让青年科技人才在国家重大科技任务里挑大梁、当主角, 更好发挥领军人才作用, 支持企业规范运用股权、期权等中长期激励方式来引才留才用才。在资金方面, 增大人工智能科技创新、应用创新项目支持力度, 培育壮大长期资本、耐心资本、战略资本。
