创造人工智能应用新场景

本报记者 赵姗

AI聊天机器人程序ChatGPT的横空出世，再次点燃了人工智能赛道的热度。人工智能作为未来产业、经济社会发展中一项变革性技术与关键性力量，深刻影响着未来世界竞争格局，也给人工智能行业带来前所未有的发展机遇。我国决策层、企业界和学术界都高度重视人工智能发展，其科技和产业发展模式与路径也为其他未来产业培育发展积累了有益经验。接受中国经济时报记者采访的专家表示，推动人工智能场景创新对于促进人工智能更高水平应用具有重要意义。

我国发展人工智能技术面临的挑战

2月13日，《2022年北京人工智能产业发展白皮书》正式发布。不只北京，近段时间，广东、上海、南京、成都等地已陆续发布了人工智能产业发展相关政策，提出百亿元级、千亿元级的产业发展目标，并加快智能算力基础设施建设，推动人工智能技术创新和应用落地，积极打造人工智能发展高地。天眼查数据显示，目前我国人工智能相关企业达253.1万余家，其中仅去年就新增注册企业73.5万家，增速之快、增量之高由此可见。

国务院发展研究中心产业经济研究部研究室副主任王明辉在接受中国经济时报记者采访时表示，我国发展人工智能技术面临以下四个方面的挑战。

一是人工智能高端人才储备不足。相比之下，美国人工智能前沿技术相关的人才数量更多、密度更高，而国内相关人才，特别是顶尖人才不足，严重制约了人工智能技术发展。美国制裁措施对人才引进产生负面影响，企业在开展海外高端AI人才招募时也面临障碍。二是国内在优质数据集的建设上进展落后于海外。海外拥有更多的优质数据积累，并有诸多组织协同合作共建开放、可用的数据集。三是底层技术设施不足。海外在人工智能算力平台、人工智能模型开发工具、基础人工智能开放平台等基础设施上积极建设，进而让更多的研究者、企业方能够投入到大模型的前沿技术研发、技术产业落地中，加快技术发展进程。四是美国的遏制打压迟滞人工智能技术发展。美国对我国人工智能企业的制裁，直接影响到供应链稳定、企业国际业务拓展、人才交流合作、投融资等各个方面。降低了企业领先优势及对其他科技领域的助力作用。

“芯片、传感器等关键技术‘卡脖子’依然是我国人工智能产业当下必须攻克的最大难题，尤其在国际地缘政治动荡频繁的大背景下，加强关键共性技术研发和自主知识产权体系构建是关系国家战略安全和产业安全的底层支撑。”中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端在接受中国经济时报记者采访时说。

国务院发展研究中心创新发展研究部助理研究员刘申在接受中国经济时报记者采访时表示，算法、数据、算力是当前人工智能技术发展的三大要素，我国发展人工智能技术的挑战与这三大要素的供给息息相关。比如，人工智能算法对算力的消耗巨大，特别对于拥有海量参数的大模型，训练费用动辄百万美元，成本瓶颈阻碍中小企业参与竞争。此外，美国近期采取的芯片断供措施，对我国企业获取高性能算力造成负面影响。

如何打开更多人工智能应用新场景

ChatGPT只是人工智能的一种，而真正会对各个行业产生颠覆性变革的，不是某一种机器人、某一种程序，而是整个人工智能“大潮”。

当前人工智能技术正加快融入千行百业，《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》数据显示，2022年中国人工智能在互联网、金融、政府、电信和制造等各个行业应用渗透度较2021年明显提升，其中电信行业的人工智能渗透度从2021年的45增长到51，制造行业的人工智能渗透度从40增长到45。

“推动人工智能场景创新对于促进人工智能更高水平应用具有重要意义。鼓励在制造、农业、物流、金融等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，支持开展智能社会场景应用示范，从边缘场景逐步过渡到重要场景，保持国产人工智能芯片迭代优化能力。”王明辉说。

刘申建议，一是创造有利于人工智能企业成长的良好环境。在国家新一代人工智能创新发展试验区等先行先试的地区，创新政策工具，为企业成长孵化提供融资、基础设施、市场对接推广等专业服务支持，让优秀企业脱颖而出。二是推动降低数据、算力、算法三要素的获得和使用成本。推动政府数据有层次地开放，建设基础数据平台；构建多层次数据市场，促进数据合规高效流通；加大对芯片研究开发投入，鼓励算力平台等基础设施开放共享；加快人工智能技术相关人才培养，加强产学研合作。三是发挥政府对应用场景开放的需求牵引和宣传推广作用。加强政府与企业、投资机构等各类市场主体的互动交流，构建应用场景创新的多方协作机制；举办场景创新宣传推广活动，梳理总结应用场景落地示范成果。

陈端认为，人工智能的产业化发展需要更高效的软硬件协同，芯片供应商、软件服务商、硬件制造商和不同硬件终端之间各自积累禀赋和利益边界不同，除了技术层面兼容度和协同性外，体制机制层面能否形成更好的多主体协同创新生态也很重要。人工智能面向行业的具体应用，需要把技术逻辑、业务逻辑、场景逻辑和商业逻辑打通，这是超越简单软硬件研发层面也是更富挑战性的问题。此外，人工智能的应用领域因为涉及个人隐私、社会伦理和国家安全，受政府政策和场景开放度影响也比较大，这需要技术、商业、投资和政治等不同条线人士加强沟通，强化共识，降低在创新过程中的摩擦和风险。