中國(guó)青年報(bào)客戶端訊（中青報(bào)·中青網(wǎng)記者 王燁捷）正在召開的全國(guó)兩會(huì)上，新質(zhì)生產(chǎn)力成為代表委員們關(guān)心的重點(diǎn)。全國(guó)政協(xié)常委、中國(guó)工程院院士、國(guó)家流程制造智能調(diào)控技術(shù)創(chuàng)新中心首席科學(xué)家錢鋒提交了多份聚焦人工智能助力新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的提案。

　　“人工智能是助力我國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的‘加速器’。但我國(guó)目前在核心技術(shù)、產(chǎn)業(yè)賦能、數(shù)據(jù)算力、人才隊(duì)伍等方面還存在短板?！痹凇蛾P(guān)于讓人工智能為新型工業(yè)化注入新動(dòng)力的提案》中，錢鋒指出，目前我國(guó)工業(yè)智能關(guān)鍵核心技術(shù)亟待突破，我們更多關(guān)注人工智能的應(yīng)用，但針對(duì)特定科學(xué)和工程問題的算法創(chuàng)新與世界領(lǐng)先水平差距較大。高端工業(yè)軟件90%以上依賴進(jìn)口，被人“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn)大。

　　他介紹，我國(guó)人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍以單個(gè)環(huán)節(jié)、單個(gè)企業(yè)為主，能夠有效運(yùn)用數(shù)字技術(shù)全生命周期、全產(chǎn)業(yè)鏈提高生產(chǎn)效率、降低成本消耗、提升產(chǎn)品質(zhì)量、減少環(huán)境污染的企業(yè)還不多，亟需以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)打通工業(yè)生產(chǎn)全過程。

　　此外，我國(guó)數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制不完善，缺少訓(xùn)練大模型的高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)語(yǔ)料庫(kù)。各地、各高校院所紛紛建立智算中心，造成算力資源分散的情況。不僅如此，國(guó)內(nèi)能將模型、算法與應(yīng)用場(chǎng)景匹配的人才稀缺。我國(guó)高校學(xué)科設(shè)置交叉融合程度不高，人培養(yǎng)無(wú)法匹配行業(yè)需求。

　　為此，他建議強(qiáng)化工業(yè)智能核心技術(shù)自主創(chuàng)新，打造人工智能物理建模、高性能計(jì)算等研發(fā)工具，構(gòu)建自主可控的工業(yè)智能軟硬件應(yīng)用和生態(tài)。

　　錢鋒認(rèn)為，我國(guó)當(dāng)前應(yīng)布局“人工智能賦能新型工業(yè)化”等科技創(chuàng)新專項(xiàng)，加大對(duì)人工智能通用和垂直大模型支持力度。鼓勵(lì)行業(yè)龍頭企業(yè)開放應(yīng)用場(chǎng)景，打造高質(zhì)量工業(yè)語(yǔ)料庫(kù)，構(gòu)建垂直行業(yè)人工智能訓(xùn)練驗(yàn)證平臺(tái)。打造重點(diǎn)領(lǐng)域人工智能開源平臺(tái)，降低大模型訓(xùn)練成本。

　　他指出要推動(dòng)科研和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)共享，依托隱私計(jì)算、區(qū)塊鏈、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)，構(gòu)建安全可信的共享平臺(tái)。引導(dǎo)行業(yè)用戶開放核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)政府投入的場(chǎng)景數(shù)據(jù)“應(yīng)采盡采”。構(gòu)建國(guó)家人工智能公共算力平臺(tái)，鼓勵(lì)有條件的單位貢獻(xiàn)剩余算力，探索多元異構(gòu)、多卡并行的算力統(tǒng)籌規(guī)劃?rùn)C(jī)制，攻關(guān)大規(guī)模并行訓(xùn)練等前沿領(lǐng)域，打造超大規(guī)模算力集群。

　　在《關(guān)于加快我國(guó)人工智能大模型發(fā)展的提案》中，錢鋒指出，目前國(guó)內(nèi)大模型研發(fā)的內(nèi)容大多為低水平重復(fù)，缺少創(chuàng)新性強(qiáng)、具有革命性的基礎(chǔ)理論研究。開源往往僅涉及參數(shù)，代碼或數(shù)據(jù)并不完全提供，數(shù)據(jù)采集和清洗、技術(shù)的探索研究、場(chǎng)景應(yīng)用等趨于同質(zhì)化，難以形成合力。

　　錢鋒指出，科研人員需要算力來(lái)解決人工智能基礎(chǔ)問題，如大模型背后的涌現(xiàn)機(jī)理、生成算法中的數(shù)學(xué)問題等，“如沒有足夠的算力資源，將導(dǎo)致科研人員無(wú)法突破算法瓶頸，長(zhǎng)此以往會(huì)對(duì)我國(guó)人工智能的持續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)生較大影響”。

　　他建議，一是以創(chuàng)新聯(lián)合體的方式促進(jìn)人工智能基礎(chǔ)理論和創(chuàng)新算法突破。這種聯(lián)合體，由企業(yè)和高校共建，企業(yè)和政府共同投入數(shù)據(jù)和算力資源；二是建設(shè)具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的人工智能新型研發(fā)機(jī)構(gòu)，征召一批人工智能頂尖算法和工程人才投入大模型研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)賽道，該機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)、技術(shù)和算力等，并與合作企業(yè)聯(lián)合獲得大模型市場(chǎng)收益；三是建立國(guó)家算力共享平臺(tái)，鼓勵(lì)有條件的單位貢獻(xiàn)剩余算力；四是發(fā)布權(quán)威大模型評(píng)測(cè)結(jié)果，制定關(guān)鍵領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。