摘要

我國高度重視人工智能產業發展，在較短時間內實現了產值規模躍升，作為國民經濟最重要的先導產業、基礎產業和戰略性產業，正在通過生產要素、生產資料更新、重組，生產關系、生產制度重塑，成為最具潛力、帶動力和深刻影響力的新質生產力引航。當前及未來一段時間，要把握機遇，緊跟甚至引領國際前沿，揚長避短，力爭借人工智能之力賦能千行百業，實現經濟換擋提質增速，開創人工智能時代發展新篇章。面向“十五五”乃至未來中長期，人工智能產業要聚焦創新驅動、需求拉動、設施支撐，制度護航四方面發力，成為新質生產力支撐高質量發展的引航。

作者：姜江

2022年以來，人工智能大模型技術先后取得里程碑式進展，帶動算力資源、算法、數據等涉及芯片、信息基礎設施的信息制造技術和軟件、信息技術服務等軟技術全體系全面更新換代升級，人工智能產業進入快速發展期。我國高度重視人工智能產業發展，在較短時間內實現了產值規模躍升，作為國民經濟最重要的先導產業、基礎產業和戰略性產業，正在通過生產要素、生產資料更新、重組，生產關系、生產制度重塑，成為最具潛力、帶動力和深刻影響力的新質生產力引航。當前及未來一段時間，要把握機遇，緊跟甚至引領國際前沿，揚長避短，力爭借人工智能之力賦能千行百業，實現經濟換擋提質增速，開創人工智能時代發展新篇章。

人工智能正在全方位、多角度、長周期賦能新質生產力

人工智能依托計算機語言、文字和圖像識別、自然語言處理、機器學習，計算機視覺等底層技術的革新突破，實現勞動力、設備、資金以及大數據等新舊生產要素的創新性配置，直接帶動人工智能芯片、大模型、各種軟件應用等產業規?？焖賶汛?，在發展初期就展現出知識密集、技術進步貢獻大、指數級增長態勢、效率效能巨大等鮮明的新質生產力特征。2023年12月《科學》雜志公布的年度十大科學突破中，不僅與人工智能直接相關的兩項重大科學發現——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、新型能源、考古、氣候變化等領域的深度融合也為相應方向重大科學突破提供了重要的基礎支撐。

人工智能基于哲學、邏輯學、語言學、心理學、計算科學以及腦科學等理論學科基礎，憑借自身及其向其他領域的滲透融合，強有力帶動新質生產力蓬勃壯大的同時，作為基礎科學、底層技術也深刻改變了科學家認知研究世界的方式，顛覆了勞動者改造客觀世界的生產行為模式。例如，2024年諾貝爾化學獎獲得者就是利用人工智能進行蛋白質設計和結構預測，物理學獎獲得者則是利用人工神經網絡進行機器學習。人工智能還創造了全新的生產工具，衍生了與傳統自然物質資料并駕齊驅的新型生產資料，形成了若干不同于以往實體要素為主的全新勞動對象。當前，越來越多的國家和地區意識到，在人工智能時代，海量數據作為可以被存儲、改造、編輯、應用的全新勞動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工具，為新質生產力高質量可持續引航壯大提供堅實的硬件設施保障。

把握機遇，揚長避短，攜手共創人工智能時代發展新篇章

我國人工智能產業憑借海量數據資源、廣闊應用場景，信息基礎設施支撐較強、信息產業體系配套完善等優勢展現出巨大的發展潛力。2023年，我國人工智能核心產業規模達到5000億元，人工智能企業數量超過4400家，人工智能大模型呈現爆發增長態勢，多家機構發布多模態大模型產品，賦能行業應用。但是也要看到，相關領域的基礎研究能力“短板”依然突出。例如，數據方面，我國擁有場景豐富、種類多樣，規模龐大的數據資源優勢，但是高質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，近年來我國深度學習算法高速發展，圖像、語音識別等應用領域世界領先，但在模型訓練、優化等基礎研究領域持續乏力；算力方面，盡管且前算力儲備基本能夠滿足需求，一些骨干企業也提前布局了一定算力資源，但高性能算力亟待發展。面向“十五五”乃至未來中長期，人工智能產業要聚焦創新驅動、需求拉動、設施支撐，制度護航四方面發力，成為新質生產力支撐高質量發展的引航。

一是穩步提升產業核心共性技術實力。深度參與人工智能前沿技術創新活動，多措并舉與全球領先國家和地區保持密切合作。布局若干全國重點實驗室、前沿技術研究院，推進科研院所、企業科研力量優化配置，加速顛覆性技術研發。有針對性地開展高端芯片、操作系統、人工智能大模型等關鍵共性技術攻關，補齊產業基礎能力短板。加快補齊產業鏈條上基礎零部件、關鍵基礎材料、先進基礎工藝、產業技術基礎等短板，打造自主安全可控的產業鏈供應鏈網絡。

二是最大限度發揮超大規模市場優勢。面向產業數字化轉型量大面廣的需求，加大大數據分析模型、信息技術應用平臺等基礎設施建設投入力度，推動各類產業數字化轉型的重大平臺、重大項目和試點示范建設。構建多層次工業互聯網平臺體系，推進工業互聯網應用走深走實，加快先進工廠培育，鼓勵企業利用人工智能技術開展工廠數字化改造，推進新技術新場景、新模式的廣泛應用。面向制造、礦山、能源、物流、醫療等重點行業，制定數字化轉型路線圖，鼓勵制造企業數字化升級和關鍵環節的數字化改造，不斷提升企業數字技術應用、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。系統科學推進以智算中心、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，利用產業園區建設，進行算力產業集群化布局，統籌調度全國算力資源，面向全國算力服務需求優化算力資源配置。加快固態硬盤等存儲設施建設，降低存儲技術對外依存度，提升數據存儲產業競爭力。加速新一代通信網絡基站、大寬帶接入網等網絡基礎設施建設，持續推進重點園區、場所、行政村及新地域的網絡規劃建設。

四是加快健全能夠激發數據等新型生產要素活力的生產關系。推動人工智能產業政策由專項扶持手段向提升綜合治理水平、優化產業生態、構建新型生產關系轉型。加快推動數據要素市場建設，堅持安全底線、產權分割、分類分級的數據確權原則，建立全國數據統一登記確權體系；分層分類對個人數據、企業數據、公共數據進行權屬界定和流轉；制定數據定價標準，研究建立基于數據屬性的數據資本資產定價模型，統一數據資產價值評價指標體系；探索構建多層次、多樣化數據要素市場。持續完善數據市場準入制度，完善數據市場競爭政策框架，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。

（作者系中國城市和小城鎮改革發展中心副主任、研究員）

來源： 光明網-理論頻道

微信編輯：今朝

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