锻造人工智能创新优势

  工业和信息化部前不久公布数据显示，我国人工智能产业创新活跃、发展迅速，人工智能企业数量已超4500家，智能制造装备产业规模逾3.2万亿元。智能芯片、通用大模型等创新成果加速涌现，智能基础设施不断夯实，数字化车间和智能工厂加快建设，为新质生产力持续赋予强大动能。

  党的十八大以来，我国大力发展人工智能产业，相关核心产业规模持续增长，智能芯片、开发框架、通用大模型等创新成果不断涌现，算力规模居全球第二位。人工智能领域发表论文数量已居全球首位，高被引论文与美国差距进一步缩小；一些科技企业推出了不同设计架构、不同应用场景的芯片加速卡，国产人工智能开发框架逐步成长，生成式人工智能在“百模大战”中不断迭代升级。有统计显示，2023年我国人工智能核心产业规模达5784亿元，增速达13.9%。目前，我国工业机器人销量已占全球一半以上，连续10年居世界首位。人工智能赋能产业发展的典型场景更加真实生动，打造AI仿真模型，大幅缩短研发周期。

图片来源于网络，如有侵权，请联系删除

  产业创新得益于战略的指引推动。科技部、教育部、工信部等6部门于2022年7月份出台的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》提出，以促进人工智能与实体经济深度融合为主线，以推动场景资源开放、提升场景创新能力为方向，加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模式新路径；科技部于2022年8月份出台的《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》明确提出，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。《新一代人工智能发展规划》等推出，将人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，打造竞争新优势，开拓发展新空间。

  也要看到，我国人工智能创新水平虽已进入世界前列，但依旧面临一些短板弱项。比如，从“0到1”的基础理论和原创算法研究不足，限制了突破性、颠覆性自主创新；深度神经网络训练所需的图形处理器（GPU）等高端器件研发能力的不足，限制了高性能计算和大数据处理能力；人工智能开源开放平台等重要基础设施平台的匮乏，限制了技术创新和迭代能力；创新领军型人工智能人才的短缺，限制了对国际前沿技术和产业领域的创新。此外，人工智能与实体经济的深度融合，也有待进一步深化、优化，以形成对高质量发展的体系化支撑。基于此，应多措并举，围绕增加人工智能创新的源头供给，面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，汇聚高质量训练数据，加快推动智能芯片、大模型算法、框架等基础性关键核心技术和产品突破。

  一方面，持续强化人工智能对新质生产力发展的体系化支撑，在质量变革、效率变革、动力变革中发挥作用。进一步促进数字技术与制造技术深度融合、数字经济与实体经济深度融合、信息化与工业化深度融合、人工智能与制造业深度融合，形成对推进新型工业化的关键支撑。发挥新型举国体制优势，更好促进移动应用发达、数据资源丰富、应用场景多元、人工智能产业链完整度高等各领域优势的深入融合，发生“化学反应”，以智能制造为主攻方向，以场景应用为牵引，锻造人工智能产业生态优势。

  另一方面，加速推出更好满足人民群众实际需求的人工智能产品。企业要积极应用人工智能提升研发、中试、生产、服务、管理等环节的智能化水平，不断丰富智慧工厂、矿山、港口、交通、家居、教育、诊疗、零售、农场、社会治理等应用场景，转变组织方式和生产方式，抓住机遇，推出越来越“聪明”的产品，有效激发新质生产力。（作者系中国社会科学院法学研究所研究员 支振锋）