学表达2024年10月12日发布:【代表委员议热点】如何抢抓人工智能新机遇

关于如何实现关键核心技术自主可控，特别是促进芯片产业高质量发展，邓中翰委员也提出了他的看法，“注重标准制定和产业生态建设是重要法宝，也是我们可以从发达国家借鉴的成熟经验”。要实现行业自立自强，就必须拥有坚实的底层“硬科技”，其中尤其重要的就是技术标准，它既是科技创新和经济社会发展的重要支撑，又是技术规则和产业基础的重要载体，核心标准又可以衍生出全新的产业链条。

此外，关键核心技术领域的竞争不仅是技术竞争，更是国家的综合竞争，不仅需要设计、工艺、设备、材料等各领域的创新积累，也需要国家在标准体系、高端人才、学术交流、产业市场等方面的投融资支持。政府应出台更多的人才吸引政策，加大保障力度，确保全方位高水平人才供给源源不断。（经济日报记者李子娇）

刘庆峰代表：推动源头创新

今年的政府工作报告提出，加快推动高水平科技自立自强。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰说，2024年，全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争。他建议制定国家“通用人工智能发展规划”，系统性加快推动我国通用人工智能发展。“我们要正视差距，聚焦自主可控的底座大模型‘主战场’，从国家层面整合资源加快追赶，系统性构建通用人工智能生态和应用，打造综合优势。”

刘庆峰代表建议，坚持源头核心技术系统性创新，在战略性、前瞻性基础研究领域做好布局。相关单位要布局投入大模型的宽基础研究，在大模型能力涌现机理、大模型可信训练推理、强化学习技术、自主学习技术等方面形成突破。他建议加快脑科学与类脑智能、量子计算等领域和人工智能关键研究的协同攻关，形成交叉学科的突破，助力我国通用人工智能弯道超车；推动大模型与科学研究深度结合，研究基于科学数据的AI建模和科学知识提取技术，助力科研人员更高效地进行科研探索；在生命科学、化学、制药、物理、材料等多个学科领域，引入人工智能通识课，培养一批具备专业科研能力及高水平通用人工智能理解能力的人才。

针对通用人工智能技术可能带来的社会风险、伦理挑战和人类文明变化，刘庆峰代表表示，要坚持科学、独立原则，进行开放式课题研究。对于未来可能被人工智能替代的行业和岗位，应对劳动力培养及再就业做好专项理论研究，提前、主动做好应对。关注通用人工智能对社会各行业带来的影响，加快建设新的人才能力素质模型和课程培养体系，特别是加快用通用人工智能赋能软件代码、语言学习、艺术创意等的应用型人才培养，助力软件行业和数字经济发展。

此外，刘庆峰代表建议，未来5年应加大对通用大模型研发攻关的支持力度，鼓励有条件的地方政府以专项债形式支持通用和行业大模型研发及应用生态发展所需的算力基础设施建设。通过制定相关政策，推动大模型在工业和民生等领域的应用，让“底座大模型+行业应用”形成相互促进的良好局面。（经济日报记者梁睿）

贾少谦代表：厚植产业基础

今年的政府工作报告提出，深入推进数字经济创新发展。“发展数字经济，关键要落到具体产业上。”全国人大代表、海信集团控股股份有限公司董事长贾少谦在接受记者采访时表示，以新一代信息技术产业为核心的数字经济，正成为促进经济高质量发展的新增长点。

“大数据、人工智能等技术的快速发展给中国企业带来了挑战，也创造了新的发展机遇。”贾少谦代表表示，中国企业尤其是制造业企业要进行产业升级和转型，不断进行技术创新，强化数字化、人工智能应用，为经济发展和社会进步作出贡献。

贾少谦代表认为，在生成式大模型的技术支持下，屏幕作为连接真实世界和虚拟世界的界面，未来的使用场景会更加丰富。“从随身携带的手机屏到移动的车载屏，再到家用电视屏，屏幕贯穿生活的方方面面。”贾少谦代表说，海信将借助屏幕优势，构建家庭、汽车、社区、城市等更多空间下的智慧生活新场景。

“生成式语言大模型将人工智能从感知阶段带到了决策阶段，让智慧家电具有主动决策能力，也将为用户带来智能体验上的重大突破，并有望在家庭娱乐场景率先实现应用与推广。”贾少谦代表说，人工智能的应用将打通家庭、社区和城市的全场景全业态全智能的新生活方案。

“海信将通过‘AI科技赋能’向高端产业布局，大力发展智慧城市、智慧社区。”贾少谦代表表示，未来海信将持续围绕新型智慧城市、城市大脑、智慧交通建设，进一步加大力度支持人工智能国产软硬件技术及智能大模型研发，形成以科技领军企业为主体的产学研用创新体系。深入挖掘智能大模型在政务服务、智慧出行、智慧文旅、医疗健康等领域的应用场景，强化智能大模型技术的行业示范应用。（经济日报记者李盛丹歌）

张晓宏代表：注重人才培养

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，近年来发展迅速，市场对相关人才需求旺盛。“我国人工智能人才队伍总量大，但顶尖人才不足，远远满足不了需求。”全国人大代表、苏州大学党委书记张晓宏说，当前中国高校和产业界都急需人工智能人才，人才供给与市场需求不匹配，必须加强人才队伍建设。

苏州大学于2017年成立人工智能研究院，牵引产学研建设，开展创新产业转型升级，促进人工智能科研应用。张晓宏代表介绍，“苏州大学和产业界合作，共同引进、培养人工智能人才，一方面使人才了解产业需求、清楚未来应用场景，另一方面充分利用大学的学术平台，取得了良好效果”。

苏州大学是我国最早开展人工智能研究的大学之一，注重人工智能交叉学科建设，拥有计算机科学、物理学、生物医学工程等优势学科，并建立了一批优秀科研团队。“学校坚持引育并举，不断创新引才策略和育才举措。”张晓宏代表说，在引才方面，学校坚持全球视野和战略眼光，实行更加开放的人才政策，聚天下英才而用之；在育才方面，学校坚持全方位、多维度精准规划人才职业发展通道，全力打造近悦远来的人才发展新生态，建立健全从博士生到“大先生”的人才成长体系。

“总的来说，就是要按照让高端更尖端、让青年更拔尖的原则，遵循人才成长规律和国际惯例，从政策、资金、平台等方面给予人才精准支持。”张晓宏代表认为，我国人工智能人才队伍建设目前面临两个重要任务，一是给青年人才压担子，加速培养青年人才，二是从全球范围引进顶尖的人工智能领军人才。（经济日报记者佘惠敏）

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