推动人工智能技术转化为生产力

文/王轶辰

12月16日，由中国新闻社主办的“国是论坛：2025年会”在京召开。工业和信息化部原副部长王江平指出，“十五五”规划建议特别强调科技创新和产业创新的深度融合以及高水平科技自立自强。在当前AI（人工智能）时代，需要努力把AI的科学发现转化为生产力。

王江平表示，当前AI的预测成果呈现指数级迅猛增长，但人类的验证能力和产业化能力却呈线性增长，两者之间差距巨大。AI一天的预测结果，人类需要10年甚至更长的时间来验证，这种矛盾就像“堰塞湖”一样堵塞了科学发现转化为实际应用的通道，不仅导致海量预测成果无法及时得到实验验证和产业化应用，还占用了大量科研资源和算力资源。

针对上述难题，王江平提出一些对策和建议。一是加强数据集、高价值知识中心和AI预测结果评估标准体系的建设。他分析，当前重点行业的高精度、长序列、多模态的数据集仍然欠缺，亟须建立公共的高价值数据中心，减少重复工作，并构建权威性的预测结果评估体系。

二是加快AI自主实验室的建设。王江平认为，当前AI自主实验室建设仍有诸多工作待推进。要倡导开源与模块化发展，降低自主实验室建设门槛。

要探索“人在回路中”的混合增强智能，当前完全无人化的“AI科学家”尚难实现，仍需人类参与，因此“人在回路中”的增强智能在现阶段不可或缺。要发展数字孪生与通用知识模型。要探索多智能体协作的“联合科学家”模式。

三是加强中试平台的建设，发挥我国应用场景的优势，推动工程化的创新。此外，还要推动学术界和产业界合作等。

全国社保基金理事会原副理事长、中国责任投资论坛名誉理事长王忠民表示，AI（人工智能）算力的尽头是电力，电力的尽头是绿电。绿电不仅是风光水发电，其自身的生产流程和产业链过程也需要少用能量、少用自然资源。

王忠民说，AI的尽头是ESG（环境、社会和公司治理）。零碳园区、零碳城市、零碳产业首先要有算力中心，算力中心是当前全球竞争的制高点。算力产业链前端受电力约束，如果电力不够，人工智能的算力就没有办法有效地服务前端，如果所有的电都来自化石能源，ESG目标就会延缓。

他指出，算力中心由过去依靠水冷降温变为液冷降温，用可循环使用的液体改变了高耗能的算力中心的用水问题。如果在算力中心的用电环节引入ESG工具，能耗会大幅降低，当这样的要求融入零碳园区、零碳城市、零碳产业等当中时，无论产品端还是利用端都会发生基于ESG要求带来的时代进步。(经济日报)