2022年以來(lái)，人工智能大模型技術(shù)先后取得里程碑式進(jìn)展，帶動(dòng)算力資源、算法、數據等涉及芯片、信息基礎設施的信息制造技術(shù)和軟件、信息技術(shù)服務(wù)等軟技術(shù)全體系全面更新?lián)Q代升級，人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展期。我國高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在較短時(shí)間內實(shí)現了產(chǎn)值規模躍升，作為國民經(jīng)濟最重要的先導產(chǎn)業(yè)、基礎產(chǎn)業(yè)和戰略性產(chǎn)業(yè)，正在通過(guò)生產(chǎn)要素、生產(chǎn)資料更新、重組，生產(chǎn)關(guān)系、生產(chǎn)制度重塑，成為最具潛力、帶動(dòng)力和深刻影響力的新質(zhì)生產(chǎn)力引航。當前及未來(lái)一段時(shí)間，要把握機遇，緊跟甚至引領(lǐng)國際前沿，揚長(cháng)避短，力爭借人工智能之力賦能千行百業(yè)，實(shí)現經(jīng)濟換擋提質(zhì)增速，開(kāi)創(chuàng )人工智能時(shí)代發(fā)展新篇章。
人工智能正在全方位、多角度、
長(cháng)周期賦能新質(zhì)生產(chǎn)力
人工智能依托計算機語(yǔ)言、文字和圖像識別、自然語(yǔ)言處理、機器學(xué)習、計算機視覺(jué)等底層技術(shù)的革新突破，實(shí)現勞動(dòng)力、設備、資金以及大數據等新舊生產(chǎn)要素的創(chuàng )新性配置，直接帶動(dòng)人工智能芯片、大模型、各種軟件應用等產(chǎn)業(yè)規?？焖賶汛?，在發(fā)展初期就展現出知識密集、技術(shù)進(jìn)步貢獻大、指數級增長(cháng)態(tài)勢、效率效能巨大等鮮明的新質(zhì)生產(chǎn)力特征。2023年12月《科學(xué)》雜志公布的年度十大科學(xué)突破中，不僅與人工智能直接相關(guān)的兩項重大科學(xué)發(fā)現——人工智能輔助天氣預報以及百億億次超級計算機及其應用——位列其中，人工智能與生命科學(xué)、新型能源、考古、氣候變化等領(lǐng)域的深度融合也為相應方向重大科學(xué)突破提供了重要的基礎支撐。
人工智能基于哲學(xué)、邏輯學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)、計算科學(xué)以及腦科學(xué)等理論學(xué)科基礎，憑借自身及其向其他領(lǐng)域的滲透融合，強有力帶動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力蓬勃壯大的同時(shí)，作為基礎科學(xué)、底層技術(shù)也深刻改變了科學(xué)家認知研究世界的方式，顛覆了勞動(dòng)者改造客觀(guān)世界的生產(chǎn)行為模式。例如，2024年諾貝爾化學(xué)獎獲得者就是利用人工智能進(jìn)行蛋白質(zhì)設計和結構預測，物理學(xué)獎獲得者則是利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行機器學(xué)習。人工智能還創(chuàng )造了全新的生產(chǎn)工具，衍生了與傳統自然物質(zhì)資料并駕齊驅的新型生產(chǎn)資料，形成了若干不同于以往實(shí)體要素為主的全新勞動(dòng)對象。當前，越來(lái)越多的國家和地區意識到，在人工智能時(shí)代，海量數據作為可以被存儲、改造、編輯、應用的全新勞動(dòng)資料正在成為最寶貴的戰略資源，能夠留好用足數據這一新型生產(chǎn)要素的算力基礎設施，正在成為最為重要的新型基礎設施乃至新型生產(chǎn)工具，為新質(zhì)生產(chǎn)力高質(zhì)量可持續引航壯大提供堅實(shí)的硬件設施保障。
把握機遇、揚長(cháng)避短
共創(chuàng )人工智能時(shí)代發(fā)展新篇章
我國人工智能產(chǎn)業(yè)憑借海量數據資源、廣闊應用場(chǎng)景，信息基礎設施支撐較強、信息產(chǎn)業(yè)體系配套完善等優(yōu)勢展現出巨大的發(fā)展潛力。2023年，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規模達到5000億元，人工智能企業(yè)數量超過(guò)4400家，人工智能大模型呈現爆發(fā)增長(cháng)態(tài)勢，多家機構發(fā)布多模態(tài)大模型產(chǎn)品，賦能行業(yè)應用。但是也要看到，相關(guān)領(lǐng)域的基礎研究能力“短板”依然突出。例如，數據方面，我國擁有場(chǎng)景豐富、種類(lèi)多樣，規模龐大的數據資源優(yōu)勢，但是高質(zhì)量數據以及有效的數據清洗和精準的數據標注能力還需要提升;算法方面，近年來(lái)我國深度學(xué)習算法高速發(fā)展，圖像、語(yǔ)音識別等應用領(lǐng)域世界領(lǐng)先，但在模型訓練、優(yōu)化等基礎研究領(lǐng)域持續乏力;算力方面，盡管且前算力儲備基本能夠滿(mǎn)足需求，一些骨干企業(yè)也提前布局了一定算力資源，但高性能算力亟待發(fā)展。面向“十五五”乃至未來(lái)中長(cháng)期，人工智能產(chǎn)業(yè)要聚焦創(chuàng )新驅動(dòng)、需求拉動(dòng)、設施支撐，制度護航四方面發(fā)力，成為新質(zhì)生產(chǎn)力支撐高質(zhì)量發(fā)展的引航。
一是穩步提升產(chǎn)業(yè)核心共性技術(shù)實(shí)力。深度參與人工智能前沿技術(shù)創(chuàng )新活動(dòng)，多措并舉與全球領(lǐng)先國家和地區保持密切合作。布局若干全國重點(diǎn)實(shí)驗室、前沿技術(shù)研究院，推進(jìn)科研院所、企業(yè)科研力量?jì)?yōu)化配置，加速顛覆性技術(shù)研發(fā)。有針對性地開(kāi)展高端芯片、操作系統、人工智能大模型等關(guān)鍵共性技術(shù)攻關(guān)，補齊產(chǎn)業(yè)基礎能力短板。加快補齊產(chǎn)業(yè)鏈條上基礎零部件、關(guān)鍵基礎材料、先進(jìn)基礎工藝、產(chǎn)業(yè)技術(shù)基礎等短板，打造自主安全可控的產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈網(wǎng)絡(luò )。
二是最大限度發(fā)揮超大規模市場(chǎng)優(yōu)勢。面向產(chǎn)業(yè)數字化轉型量大面廣的需求，加大大數據分析模型、信息技術(shù)應用平臺等基礎設施建設投入力度，推動(dòng)各類(lèi)產(chǎn)業(yè)數字化轉型的重大平臺、重大項目和試點(diǎn)示范建設。構建多層次工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺體系，推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用走深走實(shí)，加快先進(jìn)工廠(chǎng)培育，鼓勵企業(yè)利用人工智能技術(shù)開(kāi)展工廠(chǎng)數字化改造，推進(jìn)新技術(shù)新場(chǎng)景、新模式的廣泛應用。面向制造、礦山、能源、物流、醫療等重點(diǎn)行業(yè)，制定數字化轉型路線(xiàn)圖，鼓勵制造企業(yè)數字化升級和關(guān)鍵環(huán)節的數字化改造，不斷提升企業(yè)數字技術(shù)應用、軟件應用、數字管理等數字化能力。
三是強化算力基礎設施支撐。系統科學(xué)推進(jìn)以智算中心、數據中心、超算中心以及邊緣數據中心為代表的算力基礎設施建設，利用產(chǎn)業(yè)園區建設，進(jìn)行算力產(chǎn)業(yè)集群化布局，統籌調度全國算力資源，面向全國算力服務(wù)需求優(yōu)化算力資源配置。加快固態(tài)硬盤(pán)等存儲設施建設，降低存儲技術(shù)對外依存度，提升數據存儲產(chǎn)業(yè)競爭力。加速新一代通信網(wǎng)絡(luò )基站、大寬帶接入網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò )基礎設施建設，持續推進(jìn)重點(diǎn)園區、場(chǎng)所、行政村及新地域的網(wǎng)絡(luò )規劃建設。
四是加快健全能夠激發(fā)數據等新型生產(chǎn)要素活力的生產(chǎn)關(guān)系。推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)政策由專(zhuān)項扶持手段向提升綜合治理水平、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)生態(tài)、構建新型生產(chǎn)關(guān)系轉型。加快推動(dòng)數據要素市場(chǎng)建設，堅持安全底線(xiàn)、產(chǎn)權分割、分類(lèi)分級的數據確權原則，建立全國數據統一登記確權體系;分層分類(lèi)對個(gè)人數據、企業(yè)數據、公共數據進(jìn)行權屬界定和流轉;制定數據定價(jià)標準，研究建立基于數據屬性的數據資本資產(chǎn)定價(jià)模型，統一數據資產(chǎn)價(jià)值評價(jià)指標體系;探索構建多層次、多樣化數據要素市場(chǎng)。持續完善數據市場(chǎng)準入制度，完善數據市場(chǎng)競爭政策框架，打造數據信用制度。健全數據治理制度，提升數字化治理效能、修訂完善數據法律法規，強化數據安全制度。
(作者姜江系中國城市和小城鎮改革發(fā)展中心研究員)
