賽迪前瞻2024年第40期（總880期）：“人工智能 產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的國外實踐、我國差距和對策建議 - 水印版

“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的國外實踐、我國差距和對策建議2024年諾貝爾物理學(xué)獎和化學(xué)獎接連頒發(fā)給人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家，顯示出人工智能在創(chuàng)新領(lǐng)域的巨大貢獻(xiàn)。當(dāng)前，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體依托技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢，積極推進(jìn)“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”應(yīng)用進(jìn)程，已在芯片設(shè)計、藥物研發(fā)等領(lǐng)域取得進(jìn)展。與此相比，我國在技術(shù)供給、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、要素支撐、治理體系等方面，較發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體仍存在一定差距，應(yīng)針對性補(bǔ)足短板，推動“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”融合應(yīng)用，為培育新質(zhì)生產(chǎn)力注入強(qiáng)大動力。一、全球主要國家推進(jìn)“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”呈現(xiàn)三大路徑全球主要國家，尤其是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體將人工智能作為重構(gòu)創(chuàng)新范式的關(guān)鍵變量，立足自身技術(shù)優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，持續(xù)布局“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”，初步形成三大路徑。強(qiáng)化項目引領(lǐng)，以人工智能為中心牽引創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈深度融合。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體重視人工智能在科學(xué)創(chuàng)新中的潛力，布局一系列重點項目，凝聚政產(chǎn)學(xué)研用等各方主體合力，推動創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈深度融合。一是布局國家級科研項目，支持人工智能在產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新中的深度應(yīng)用。比如，美國能源部計劃在未來五年內(nèi)為量子科學(xué)中心提供1.15億美元資助，包括支持人工智能輔助量子材料發(fā)現(xiàn)和設(shè)計等項目。日本科學(xué)技術(shù)振興機(jī)構(gòu)從2021年開始，在人工智能驅(qū)動生命科學(xué)研究領(lǐng)域公開征集項目，至今已采納并支援了17項研究課題。二是支持國防項目先行探索。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體將國防軍事作為科學(xué)創(chuàng)新的重要“試驗場”，支持重大研發(fā)項目采用人工智能技術(shù)，為“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”規(guī)?；茝V積累經(jīng)驗。比如，美國國防部在2016財年至2025財年期間，計劃在人工智能領(lǐng)域累計投入140億美元，目前已支持各軍種研發(fā)實驗室開展685個人工智能項目，涉及反無人機(jī)、衛(wèi)星圖像識別、多系統(tǒng)智能協(xié)作等前沿領(lǐng)域。三是加大公共項目投入。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體圍繞數(shù)據(jù)、算力等關(guān)鍵要素，持續(xù)布局一批公共項目，降低“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”規(guī)?；茝V的共性成本。比如，美國于2024年1月24日啟動為期兩年的國家人工智能研究資源試點項目，覆蓋國防部、能源部等14家政府機(jī)構(gòu)和微軟、谷歌等26家科技企業(yè)，圍繞人工智能研究與科研發(fā)現(xiàn)所需的計算能力、數(shù)據(jù)集等資源進(jìn)行統(tǒng)籌，以滿足創(chuàng)新需求。發(fā)揮企業(yè)優(yōu)勢，加快人工智能在產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新中的場景化應(yīng)加快人工智能在知識創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新中的擴(kuò)散應(yīng)用。一是變革研發(fā)工具。谷歌學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)表明，近3年使用人工智能的論文數(shù)量增長率超3倍，材料科學(xué)、生命科學(xué)、能源科學(xué)使用人工智能開展科研的比例超過34.5%。比如，英國DeepMind公司自2018年推出AlphaFold1模型后，6年間迭代三次，2020年推出的AlphaFold2能夠預(yù)測98.5%的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，2024年推出的AlphaFold3能夠預(yù)測蛋白質(zhì)與其他分子相互作用時的結(jié)構(gòu)，有效提高藥物研發(fā)速度和準(zhǔn)確性，該成果獲得2024年諾貝爾化學(xué)獎。二是優(yōu)化智能終端性能。汽車、手機(jī)、電腦等行業(yè)的頭部廠商加快推動人工智能嵌入產(chǎn)品終端，實現(xiàn)基于自然語言的人機(jī)協(xié)智能助手Copilot采用GPT-4o大模型，支持筆記本電腦集成即時字幕、文生圖、智能搜索等功能，預(yù)估2025年搭載Copilot的筆記本電腦出貨量將達(dá)5000萬臺，約占全球人工智能電腦的50%。三是變革軟件功能體系。個人級、企業(yè)級等領(lǐng)域的軟件開發(fā)商積極引入人工智能技術(shù)，推動軟件開發(fā)流程由“流水線”向“搭積木”演進(jìn)，推動軟件服務(wù)模式從“流程驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”升級，及時內(nèi)臵于ERP產(chǎn)品及開發(fā)工具中，可支持用戶與產(chǎn)品實現(xiàn)對話溝通，并大幅改善開發(fā)者工作方式，預(yù)計可使拓展組件開發(fā)效率提開展制度探索，同步完善內(nèi)外部“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”治理體系。大模型問世之后，人工智能以前所未有的速度和規(guī)模發(fā)展，“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的邊界不斷拓展，部分領(lǐng)域超出傳統(tǒng)治理范疇。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體認(rèn)識到“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”是一把雙刃劍，針對新的亂象，正逐步探索完善科技倫理治理體系。一是完善內(nèi)部治理機(jī)制。面向內(nèi)部產(chǎn)業(yè)動態(tài)研判潛在風(fēng)險，在現(xiàn)有治理框架基礎(chǔ)上進(jìn)行完善和調(diào)整，確保“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”在可控范圍內(nèi)發(fā)展。比如，歐盟發(fā)布的《人工智能法案》是全球首部全面監(jiān)正式生效。二是探索雙多邊治理機(jī)制。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體加強(qiáng)與國際盟友的制度合作，在更廣范圍內(nèi)先行探索具有普適性的科技倫理體系，試圖搶占“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的規(guī)則制高點。比如，2024年7月，歐盟委員會、英國競爭與市場管理局、美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會和美國司法部簽署了關(guān)于人工智能競爭的聯(lián)合聲明，強(qiáng)調(diào)通過人工智能合作應(yīng)對全球挑戰(zhàn)，其中美英還宣布達(dá)成人工智能安全科學(xué)合作伙伴關(guān)系。二、我國面臨的差距與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體相比，我國“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”應(yīng)用仍處于局部探索階段，廣度和深度尚且不足，在大模型供給、技術(shù)場景融合、關(guān)鍵要素支撐、治理體系布局等方面仍存在差距。通用大模型底座較世界領(lǐng)先水平仍存在差距?！叭斯ぶ悄?產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的應(yīng)用效果一定程度上取決于通用大模型底座的性能水平。目前，我國仍然缺少能與國際一流水平相媲美的通用大模型產(chǎn)品。從國內(nèi)看，截至2024年8月，我國個大模型，存在各自為戰(zhàn)的現(xiàn)象，部分消解了大數(shù)據(jù)、大算力等基礎(chǔ)資源的規(guī)模優(yōu)勢，存在大模型行業(yè)“低水平內(nèi)卷”的隱患。從國外看，美國對我出口管制政策一直在“打補(bǔ)丁”，2024年5月份開始考慮增加大模型出口管制措施，計劃限制專有或閉源大模型向我出口，短期對國內(nèi)大模型產(chǎn)品競爭力提升產(chǎn)生影響。人工智能與研發(fā)創(chuàng)新場景結(jié)合不夠緊密?！叭斯ぶ悄?產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的應(yīng)用應(yīng)遵循“產(chǎn)品化—場景化—產(chǎn)業(yè)化”的發(fā)展路徑，目前，我國人工智能應(yīng)用與研發(fā)創(chuàng)新場景存在脫節(jié)問題。人工智能“黑箱”運(yùn)行加大企業(yè)擔(dān)憂。人工智能工具存在“黑箱”特征，使研究人員難以對實驗進(jìn)行仔細(xì)檢查、驗證和復(fù)制，導(dǎo)致大多研發(fā)機(jī)構(gòu)對“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”場景應(yīng)用存在顧慮。龍頭企業(yè)共性研發(fā)場景開放意愿不強(qiáng)。行業(yè)龍頭企業(yè)是開展“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”應(yīng)用的主力軍，但是這些企業(yè)出于商業(yè)機(jī)密、數(shù)據(jù)安全等考慮，不愿開放共性研發(fā)場景，加大了鏈上企業(yè)看樣學(xué)樣的難度，阻礙了“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的產(chǎn)業(yè)化推廣。數(shù)據(jù)、人才等關(guān)鍵要素結(jié)構(gòu)性不足。數(shù)據(jù)質(zhì)量不高?？茖W(xué)數(shù)據(jù)普遍規(guī)模大、類型多，如衛(wèi)星遙感等領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)總量可達(dá)數(shù)百萬億字節(jié)，但可直接用于人工智能的高質(zhì)量數(shù)據(jù)較少，降低2030年我國面臨對人工智能熟練的人才缺口將達(dá)到400萬左右，不足以支撐“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的大范圍推廣。適應(yīng)人工智能的科技倫理體系亟待完善。人工智能更新速度快，“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”模式持續(xù)創(chuàng)新，傳統(tǒng)監(jiān)管體系亟待優(yōu)化革新。在價值觀對齊方面，訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏審查機(jī)制，若包含社會和文化偏見，應(yīng)用人工智能的創(chuàng)新成果會存在違背社會主義核心價值觀的危害。在深度偽造方面，人工智能降低專業(yè)人員技能門檻的同時，也會降低偽造行為成本，并增加偽造行為的識別難度，會沖擊科研誠信體系。在責(zé)任邊界方面，“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”領(lǐng)域尚無明確的法律法規(guī)，一旦出現(xiàn)錯誤或不當(dāng)行為時，難以確定不同主體的責(zé)任邊界。三、幾點建議筑牢創(chuàng)新底座，聚力發(fā)展一批具有國際競爭力的通用大模型。一是結(jié)合各地優(yōu)勢資源和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，在全國范圍內(nèi)統(tǒng)籌布局優(yōu)化共性服務(wù)供給，降低大模型產(chǎn)品創(chuàng)新成本。二是鼓勵不同大模型廠商之間加強(qiáng)技術(shù)協(xié)作，探索訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、高端人才、應(yīng)用場景等關(guān)鍵資源的集聚共享，共同打造一批國際一流的通用大模型。三是引導(dǎo)高等院校、龍頭企業(yè)等主體，加強(qiáng)在大模型基礎(chǔ)理工智能+”行動，分行業(yè)梳理“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”重點需求，形成“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”場景指引清單，布局一批重大標(biāo)志性項目，引導(dǎo)企業(yè)探索“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”落地路徑。二是鼓勵龍頭企業(yè)開放“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”共性場景，向外輸出成熟解決方案，降低上下游開展“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”實踐的資金成本和技術(shù)門檻。三是定期編制并發(fā)布“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”優(yōu)秀案例集，帶動更多企業(yè)看樣學(xué)樣，加快打造以人工智能為引擎的“新技術(shù)—新產(chǎn)品—新業(yè)態(tài)”產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新閉環(huán)。強(qiáng)化要素供給，支撐“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”規(guī)?；茝V。一是培育發(fā)展一批數(shù)據(jù)服務(wù)商，完善數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注等專業(yè)服務(wù)體系，優(yōu)化海量科學(xué)數(shù)據(jù)質(zhì)量，筑牢“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的應(yīng)用基礎(chǔ)。二是面向“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”技能需求，著力構(gòu)建全方位的高端人才供給體系，加強(qiáng)重點實驗室、實訓(xùn)基地等載體建設(shè)，培養(yǎng)和引進(jìn)一批理論與實踐相結(jié)合的復(fù)合型人才隊伍。三是鼓勵地方定期摸排重點企業(yè)開展“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”的痛點需求，及時調(diào)整政策手段，優(yōu)化公共服務(wù)供給，充分釋放“人工智能+產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新”價值潛力。完善治理體系，加強(qiáng)研判和防范新