人工智能已成为人类第四次工业革命的核心驱动力。
在数字经济时期，人工智能家当对付开释经济潜力，推动科技创新具有举足轻重的浸染，人工智能是引领新质生产力发展的关键引擎。

　　中国信息通信研究院数据显示，2023年我国人工智能核心家当规模达5787亿元，干系企业数量达4482家。
人工智能家当链覆盖芯片、算法、数据、平台、运用等高下游关键环节。
纵不雅观环球，中国已经成为人工智能领域的超级大国之一。

　　作为中国经济的顶梁柱，央企国企正在引领并推动人工智能家当快速发展。
2024年2月，***国资委召开“AI赋能 家当焕新”中心企业人工智能专题推进会。
会议哀求，中心企业要加快布局和发展智能家当；加快培植一批智能算力中央等。

　　在本日，大模型和天生式人工智能所带来的机遇是堪比工业革命的大机遇，这已成为行业共识，每一家企业、每一个组织都在思考如何发展并利用人工智能——这一新技能来提高自己的竞争力。

　　中国人工智能家当位居天下第一梯队

　　数据、算力和算法，是人工智能家当发展的三大关键要素。

　　国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年中国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，环球占比达10.5%，位居天下第二；截至2022年底，中国数据存储量达724.5EB，同比增长21.1%，环球占比达14.4%。

　　算力是人工智能竞争的核心。
从算力规模来看，《数字中国发展报告（2022年）》显示，截至2022年底，中国数据中央机架总规模超过650万标准机架，近5年年均增速超过30%；在用数据中央算力总规模超180EFLOPS，位居天下第二；存力总规模超过1000EB（1万亿GB），国家枢纽节点间的网络单向时延降落到20毫秒以内，算力核心家当规模达到1.8万亿元。

　　2023年7月，IDC、浪潮信息（000977）、清华大学环球家当研究院联合发布《2022—2023环球打算力指数评估报告》显示，在15个样本国家中，中国算力指数排名环球第二位，处于领跑者位置；2022年中国整体做事器市场规模仍旧保持6.9%的正增长，达到270亿美元，占环球市场25%，仅次于美国，稳居天下第二。

　　环球格局上，浙商证券（601878）发布的研报显示，环球人工智能企业呈现“中美主导”格局。
截至2023年三季度，环球人工智能企业有29542家，中美人工智能企业数占环球总数的近一半，美国有9914家（占比为34%），中国有4469家（占比为15%）。

　　中国工程院院士高文认为，中国已经成为人工智能领域的超级大国之一。
在一些关键核心技能上，中国已经走在了天下前列，例如人脸和语音识别技能。
同时，中国的人工智能发展与各行各业的结合渗透程度较高，例如百度的无人驾驶、阿里的城市大脑、腾讯的智能医疗、科大讯飞（002230）的语音识别、商汤的图像与***处理等开放平台以及华为、寒武纪、海康威视（002415）等实体经济领域平台已经创建。

　　中国移动（600941）、中国石油、国家能源集团、国家电网等中心企业也在持续发力，不断在业务场景中推广人工智能的运用。
4月2日，中国移动宣告，中国移动九天AI大模型可正式对外供应天生式人工智能做事，也成了同时通过国家“天生式人工智能做事备案”和“境内深度合成做事算法备案”双备案的首个央企研发的大模型。

　　多数研究者认为，加快推动人工智能发展，是国资央企发挥功能义务，抢抓计策机遇，造就新质生产力，推进高质量发展的一定哀求。
另一方面，中心企业具备需求规模大、家当配套全、运用处景多等上风，中心企业入局有利于加快完善我国人工智能家当发展根本底座，促进形成家当示范项目，为其他企业创新供应方向。

　　中国发展人工智能应坚持“两条腿走路”

　　从家当链的角度看，人工智能家当的上游根本层是算力和数据，包括做事器、芯片、光模块、交流机、数据中央、液冷设备等；中游技能层是构筑在算力和数据根本上、以算法为核心能力的大模型平台，深度学习、自然措辞处理、迁移学习等是关键技能；下贱是运用层，包括游戏、传媒影视、金融、办公、医疗等各种家就地景。

　　青年经济学者贾铭在调研了十几家人工智能企业后创造，长远来看，仅从技能角度来讲，人工智能竞争的实质是算力的竞争，而算力的背后是芯片。
只管当前我国已经加大在半导体领域的研发投入，但短期内中国在芯片制造领域取得颠覆性打破的困难还比较大。

　　数据则是发展人工智能家当主要的根本性计策资源，中国是天下上数据最丰富的国家之一，但也存在缺少优质数据的问题。

　　大模型是人工智能家当链核心竞争力的来源，当前，各大科技公司都在积极投资、研发推出各自的大模型。
例如，科大讯飞研发的讯飞星火认知大模型在2023年6月就通过中国信通院组织的海内首个官方可信AIGC大模型根本能力（功能）评测，并且得到认证通过全部功能项。

　　昆仑万维（300418）于2023年8月发布海内首个AI搜索引擎——天工AI搜索，现已形成AI大模型、AI搜索、AI游戏、AI音乐、AI动漫、AI社交六大AI业务矩阵。

　　中科曙光（603019）在高端打算领域开拓了基于国产处理器的多款做事器、事情站，均通过了国家级实验室的产品质量测试；在国产化部件方面，完成面向云打算领域和人工智能领域的存储IO模块设计。

　　伴随着家当的快速发展，通用大模型和垂直大模型干系运用正在与场景结合，加速走进生产生活。
例如，上海人工智能实验室牵头研发了人工智能气候预报大模型“风乌”；中国石油集团测井有限公司联合华为打造出地质分层、储存划分、参数打算和油气识别的L2级运用大模型；山东能源集团联合华为发布了业界首个矿山大模型，目前已经运用在包括采煤、掘进、运输、安监等9个专业领域。

　　在工信部信息通信经济专家委员会委员刘兴亮看来，当前，人工智能在多数行业中的运用仍处于初期或试验阶段。
放眼环球，如果说各行各业的大模型研发是万里长征的话，我们实在已经迈出了第一步。

　　对付当前海内子工智能家当的发展，百度创始人、董事长兼首席实行官李彦宏表示，AI原生运用正在成为紧张趋势。
中国的大模型很多，但是基于大模型开拓出来的AI原生运用却非常少。
我们看国外，除了有几十个根本大模型之外，实际上已经有了上千个AI原生运用，这在中国市场上是没有的。

　　“我认为，人类进入AI时期的标志，不是产生很多的大模型，而是产生很多的AI原生运用。
大模型本身是一个根本底座，类似操作系统，开拓者该当要依赖为数不多的大模型开拓出各种各样的原生运用。
不断重复开拓根本大模型是对社会资源的极大摧残浪费蹂躏。
AI原生时期，我们须要100万量级的AI原生运用，但是不须要100万个大模型。
如果我们的家当政策能够更加鼓励基于大模型的AI原生运用，我们一定能够构建起一个繁荣的AI生态，推动新一轮的经济增长。
”李彦宏说。

　　“另一方面，由于没有智能呈现能力，专用大模型的代价实在非常有限。
”李彦宏认为，现在很多行业、企业都在买卡、囤芯片，建立智算中央，想要从头演习自己的专用大模型。
殊不知这样演习出来的大模型是没有智能呈现能力的。
大模型的家当化模式，该当是把根本模型的通用能力和行业领域的专业知识相结合。
也便是大模型套小模型，专用的小模型反应快，本钱低，大模型更智能，可以用来兜底。
强大的根本模型，会驱动AI原生运用爆发。
中国有领先的根本大模型，这是AI原生运用发展的坚实根本，是底层的能力。

　　国家外国专家局局长李萌认为，中国发展人工智能应坚持“两条腿走路”：一方面加强人工智能底层创新和能力培植，提升大模型的多模态通用化水平，推动认知能力更强、更具可阐明性的智能呈现；另一方面加强大模型多场景运用，特殊是在家当垂直领域的深度运用，在运用中积累数据、迭代模型、创新算法。

　　提升人工智能原始创新能力是重中之重

　　“提升真正意义的人工智能原始创新能力，是重中之重。
跟随当代人工智能热点的发展模式既不可持续，更无法形成未来的引领机遇。
我国在算力和数据根本举动步伐上仍需补短板，促进差异化发展，特殊是要扶植创新型研发机构、初创企业，以加强人工智能的原始创新。
”谈到中国人工智能家当，中国科学院自动化研究所研究员、联合国人工智能高层顾问机构专家曾毅如是说。

　　颠覆性技能创新的核心要素是“人”，这也是当下中国发展人工智能家当最明显的短板。
据统计，中国最顶级的人工智能人才数量只有美国的20%。

　　曾任深圳市科技局副局长，现任国家外洋人才离岸创新创业基地（深圳）总裁的周路明也有相似不雅观点。

　　近期，美国人工智能源头创新的成果迭出，继GPT（Generative Pre-Trained Transformer，天生式预演习模型）之后，SORA（美国人工智能研究公司OpenAI发布的人工智能文生视比年夜模型）横空出世，每一轮都搅动着中国科研、家当界的神经，也引发了我们对付核心技能掉队的担忧。

　　周路明认为，对核心技能掉队的担忧，部分源于我们对核心技能形成路径的片面认识，以为成果转化的路径模式才是核心技能形成的必由之路，这种路径依赖已经支配了中国科技计策政策设计者、科学家和部分企业家数十年。
GPT问世之后，海内子工智能家当涌现了“百模大战”，但GPT很快又有被新事物取代的趋势。
中国人工智能发展如果完备随着美国起舞，结果恐怕很糟糕。

　　“实在，当代家当核心技能的绝大部分都是企业环绕家当问题、市场需求开展运用真个研发逐步形成。
过去二十年，在电动汽车家当的发展过程中，海内产学研环绕家当的真问题开展产学研协同，用并联分工的办法办理家当提出的各种问题，在电池、电控等系统的关键环节形成了领先环球的核心技能。
这对纠正海内核心技能发展的路径依赖是一个很有说服力的案例。
”周路明说。

　　在周路明看来，人工智能领域的爆炸性发展正在产生一系列颠覆性的变革，我们真正须要认识到的问题是，中美在源头创新方面的真正差距不是技能、知识、金钱，而是方法论层面的差距。
这一轮美国人工智能创新在方法论方面涌现了一些新的动向：它不再沿着“根本研究—运用根本研究—开拓研究”的线性办法组织源头创新，而是根本研究直接瞄准家当问题开展，把根本研究、运用根本研究、产品研究一整套创新链直接压缩在一个组织（OPEN AI）里，把产学研浓缩在一个产品形态上开展协同。
这个动向值得中国研究，如果我们在人工智能领域的创新计策还沿用成果转化那套模式去组织，既摧残浪费蹂躏钱财，还会错失落家当发展机会。
中国该当发挥运用端上风，挖掘家当真问题，组织产学研并联式协同创新。

　　从技能层面看，人工智能已成为信息技能发展最生动的领域之一。
在以大模型为代表的创新浪潮带动下，人工智能技能、家当、运用等各环节将迎来快速迭代演进和探索打破的关键期间。
对此，中国信息通信研究院院长余晓晖表示，现阶段，人工智能家当的发展重点已从软硬件单点技能打破向系统协同侧重，未来须要更加强调运用、算法、关键软件栈、底层硬件全方位协同发展。
同时，须要从政策勾引、标准规范、监管手段等方面提前做好应对支配，确保大模型等人工智能技能在我国经济社会高质量发展中发挥更大浸染。

来源： 企业不雅观察报 作者：张宁