全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰:呼吁制定通用人工智能發展規劃
2024全國兩會正在舉行。作為人工智能行業的從業者,全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰本次上會帶來了一份和人工智能有關的建議,他建議制定國家《通用人工智能發展規劃》,系統性加快推動我國通用人工智能發展。
國產大模型離全球最高水平有多大距離?劉慶峰以基于全國產算力訓練的訊飛星火大模型為例,“其預計在6個月內可達到GPT4/4V當前最好水平”,但隨著GPT-5的發布,這個差距可能會被拉到一年以上,如果從算力、數據、模型訓練等方面組織好資源全力追趕,這個差距也有望在1-2年內被追平到相當的水平,同時我國也在語音大模型、醫療大模型等領域形成了國際領先的比較優勢。“我們有信心在通用大模型底座上不會出現代差級落后的差距,在此基礎上結合行業場景和數據進行打磨,有望實現典型行業領域的超越”,他認為,在追趕的同時,結合全新的技術發展、競爭格局、產業賦能以及在社會生活中的各種變化,非常有必要根據新的形勢制定系統性規劃。
對此,劉慶峰建議,在2017年《新一代人工智能發展規劃》的基礎上,瞄準我國通用人工智能發展中需要重點補上的短板進行設計,圍繞自主可控算力生態構建、高質量數據開放共享、科學的評測標準制定、源頭技術前瞻研發、人才培養、法律制定和倫理人文等維度,系統性制定國家《通用人工智能發展規劃》,國家高位推動規劃的制定和落地,不斷縮小中美通用人工智能產業在通用底座平臺方面的差距,并在行業應用和價值創造上打造我國的比較優勢。(新京報)
全國人大代表、中國鐵塔董事長張志勇:推進AI硬件計算100%國產化
兩會期間,全國人大代表、中國鐵塔董事長張志勇提交了有關大模型、新能源車、邊緣算力等內容的建議。
當前以人工智能大模型為代表的技術突破廣泛應用于各個領域,推動產業升級和變革,引發了世界范圍內的研究熱潮。我國雖在基礎理論、原創模型方面較美國有一定差距,但我國是制造大國,擁有健全的工業門類和產業高端化、數字化、綠色化的迫切需求,為大模型創新發展提供了更為廣闊的實踐空間。
在《關于推進行業大模型高質量發展的建議》中,張志勇表示,隨著各級政府支持政策陸續出臺,從算力支持、場景開放、技術突破、產品生態等方面鼓勵大模型發展。但現階段算力資源不足、數據質量不高、場景開放不夠、應用部署成本高、模型數據安全風險等問題,對行業大模型的發展形成了一定制約。
對此,張志勇提出了六點建議:一是提升算力資源供給能力;二是提升行業數據供給水平;三是加快創新應用場景建設;四是降低應用部署成本;五是加強模型數據安全;六是加強產業政策扶持和人才培養。其中,為提升算力資源供給能力,張志勇建議建立算力資源公共調度平臺,促進算力資源協同共享,提升算力資源利用效能。同時,提升自主創新能力,在政策引導、品牌推廣、行業采購等層面加大對國產硬件的支持力度,推進AI深度學習框架、AI硬件計算100%國產化。加快推動能夠提供訓練和推理一體化的單體超大規模行業智算中心建設。
當前我國算力網絡“中心+邊緣”的梯次布局正在形成,特別是隨著海量終端連接和場景化應用興起,未來將有超過75%的數據會在邊緣側產生和處理,邊緣算力基礎設施的重要性也逐步凸顯。張志勇在《關于進一步推動邊緣算力協同部署和應用的建議》中提到,從調研情況看,目前算力基礎設施建設主要集中在大型集中式數據中心和算力樞紐節點,邊緣算力基礎設施建設剛剛起步,存在邊緣算力基礎設施缺乏統籌規劃、邊緣算力供需匹配不均、邊緣算力應用不足、邊緣算力基礎設施共建共享不足等幾方面挑戰。
結合現有算力發展現狀及存在的問題,張志勇提出建議:加強邊緣算力基礎設施統籌規劃建設、探索建立算力供需對接機制、加大培育邊緣算力創新應用、促進邊緣算力基礎設施共建共享。(南方都市報)
全國人大代表、萬華化學董事長廖增太:加快人工智能與化工深度融合加速形成新質生產力
據悉,全國人大代表、萬華化學集團股份有限公司董事長廖增太在全國兩會上提交了一份《加快人工智能與化工行業深度融合加速形成新質生產力》的建議。
廖增太認為,中國是全球唯一擁有全部工業門類的國家,人工智能和制造業的深度融合將極大促進重點行業智能升級,高水平賦能工業制造體系,加快形成新質生產力,為制造強國、網絡強國和數字中國建設提供有力支撐。化工是國民經濟的基礎和支柱產業,廖增太為推動人工智能與化工行業的深度融合,加速培育新質生產力,提出了以下三條具體建議。
一、多方協同合作,形成國家級化工行業通用數據集。
化工行業產品品類復雜,涉及生產生活的方方面面,人工智能與化工行業的深度融合高度依賴行業數據集的建設。目前各類基礎數據(如物性庫)不足、專業文獻及實驗過程數據量龐大、數據收集整理和標注工作量巨大、行業數據標準缺乏,同時還涉及商業機密和數據安全等問題,難以形成行業通用數據集。
廖增太建議,由政府牽頭組織相關部門、高校、化工行業協會、數據標準組織,建立符合國際標準的化工行業數據標準,組織收集化工行業通用基礎數據,并進行專業數據標注,形成國家級化工行業通用數據集,為行業基礎大模型訓練及智能化建設提供數據基礎。
二、提供政策性支持,鼓勵人工智能在化工行業典型應用場景先行先試。
目前,谷歌DeepMind成功預測出220萬種晶體結構;微軟MatterGen可根據化學組成、對稱性等各種約束條件生成定制化材料結構。AI在材料設計和篩選方面表現出巨大潛力,必將給材料行業帶來顛覆性的變革。
廖增太提出,在國家層面對制造業數字化轉型編制指導性的規劃意見,尤其是在化工材料分子發現、分子逆向合成、材料大模型、工業設備故障預警、生產工藝優化等化工制造業場景。鼓勵AI技術在化工行業的廣泛應用,助力化工行業高質量發展。
第三,建立完善的人工智能人才培養戰略和引進政策,強化AI人才體系建設。
化工人工智能領域是一個復雜的交叉學科,涉及量子化學、物理、數學、藥學、化學、控制、機械工程等多個領域,人才缺乏是當下普遍面臨的問題。一方面,缺乏熟練掌握跨學科知識的人才,制約了人工智能技術的綜合應用。另一方面,行業競爭激烈導致企業難以留住人工智能高端人才。
廖增太建議,在國家層面制定人工智能人才培養戰略規劃,完善人工智能領域高端人才的引進和留用政策,提供良好的科研條件和職業發展空間。建立健全人才評價體系,充分考慮人工智能領域的特殊性,對人才成果進行科學公正評價,尊重并保護人才創新權益。(經濟觀察報)
全國人大代表、鵬城實驗室主任高文:關注人工智能低空經濟為弱勢群體提供就業機會
全國人大代表、鵬城實驗室主任高文表示,今年全國兩會期間重點關注科技方面的人工智能、數字經濟和低空經濟,以及教育方面的高層次人才培養話題。
近年來,我國對人工智能(AI)的發展高度重視,制定了一系列扶持政策,還設立了專項資金支持AI技術研發、產業化應用以及人才培養,為AI產業創造了良好的發展環境。高文在采訪中提到,今年他關注人工智能領域,期待通過科技和教育的發展推動高技術發展和高質量發展。
低空經濟是以低空空域為依托,以各種有人駕駛和無人駕駛航空器的各類低空飛行活動為牽引,輻射帶動相關領域融合發展的綜合性經濟形態。低空經濟的出現為國民經濟發展提供了新動能。在2023年的全國兩會上,高文就曾提出建議,支持深圳探索建立“低空經濟示范區”。他表示,今年也會繼續對促進低空經濟發展提出自己的建議。
高文認為,“我們要跟上科技快速發展,也要為跟不上發展速度的弱勢群體提供更多的關照,包括培訓或者其他就業機會。”他希望盡自己所能為國家為社會辦事,關注弱勢群體,提出好的建議并推動對人民利好的政策的制定和落地。(深圳新聞網)
全國人大代表、方大集團董事長熊建明:加強人工智能在公共安全領域應用
人工智能等新技術正加速賦能各行業,在公共安全中應用越來越廣泛。全國人大代表、方大集團董事長熊建明建議,充分發揮人工智能技術在公共安全領域的重要作用,以達到消除安全隱患、有效降低安全事故的發生。
“人工智能等新技術是新質生產力的引擎,在公共安全領域可以發揮重要作用。”熊建明表示,人工智能在信息安全、食品安全、衛生安全、出行安全、人員疏散場地安全、礦山生產安全、建筑及施工安全、防火消防安全等領域具有廣闊的應用前景,它能夠實現全天候24小時在線檢測、監測、識別、分析各種公共安全的實時情況。事實證明,AI、5G、物聯網、大數據等新興技術是當下實現全方位公共安全管理的有力抓手,實際應用效果顯著。
熊建明表示,建議國家有關部門加強人工智能在這些公共安全領域的監控、檢測、培訓、安全管理人員定位與軌跡追蹤、危險源監測及管理與預警、安全事故溯源與分析等系統的開發和應用,充分發揮人工智能技術在公共安全領域的重要作用,以達到消除安全隱患、有效降低安全事故的發生。(深圳特區報)
全國政協常委,中國工程院院士錢鋒:人工智能要緊密切合產業升級需求
3月4日,全國政協十四屆二次會議在北京開幕。全國政協委員、常委,中國工程院院士錢鋒建議,人工智能賦能新型工業化,要樹立目標導向觀念,人工智能技術固然重要,但更重要的是將人工智能技術與產業升級需求密切結合,給工廠、產業、行業裝上高質量發展的“工業大腦”。
錢鋒表示:“很多人講人工智能賦能新型工業化,會把人工智能幾個字看得很重。但在我看來,人工智能賦能新型工業化,說到底是如何以數據、算法、算力來賦能制造業高質量發展中亟待解決的難題。這其中人工智能只是工具和手段,關鍵在于搞清楚制造業的需求、難點和短板是什么,并把人工智能技術與其緊密結合、尋求破解之路,而不是人工智能和制造業發展‘兩張皮’。”
在錢鋒看來,傳統產業轉型升級,更重要的是對現有生產方式、生產模式進行變革,包括生產過程數字孿生、智能計劃、智能調度、智能地工藝實時優化、智能調控等等。“通過這些方式,改變原有的粗放式的發展方式和生產模式,實現生產、管理、營銷模式的變革。”錢鋒說道。
傳統產業的智能化改造、數字轉型,需要借助現代服務業來實現。在錢鋒看來,這些為傳統制造業提質增效的行業,就是“新質生產力”的來源。例如,當前我國大多數大中型原材料企業生產操作的“手和腳”(即自動控制裝備和系統,如執行器、DCS、PLC、SIS等)和“眼睛”(即各類傳感器、檢測儀器儀表等)都已比較先進,“神經中樞”(即各類網絡通訊等)也已日趨完善,亟須為企業裝上“集市場需求、研發設計、產品營銷、資源配置、生產制造、綠色低碳為一體,需求快速感知和供需精準匹配”的“智慧大腦”。
而如何給傳統產業轉型升級,錢鋒認為,從內涵上講,就是將產業鏈供應鏈價值鏈、資源能源利用、生產制造過程等與工業互聯網、人工智能等現代信息技術深度融合,以高值化高端化、數字化智能化、綠色化低碳化為目標,創新物質加工和轉化制造過程中物質流、能量流、價值流的自主智能協同調控技術,實現既有生產方式和模式的變革。也就是說,引導實體企業與人工智能技術深度融合,深度挖掘數據價值、高效配置資源能源、精準管控安全環保質量、基于數據實施高效決策、為產業鏈條深度賦能,從而打造“智造新實體”。
除此之外,錢鋒還強調了制造業升級改造過程中產業鏈安全可控的重要性。錢鋒表示:“數智技術與產業變革深度融合,工業軟件很重要,工業軟件‘定義制造裝備’,它既可以助力新產品開發、新材料創制,也可以支撐生產制造過程高端高效、降本增效、節能環保等,必須自主可控。”(中國電子報)
全國政協常委、中國移動董事長楊杰:建議在國家層面推動“AI+”行動加快形成新質生產力
隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展,如何推進AI全方位、深層次融入實體經濟?2024年全國兩會期間,全國政協常委、中國移動董事長楊杰帶來了關于全面推進“AI+”行動、加快形成新質生產力的提案,建議在國家層面推動“AI+”行動,加快前瞻性基礎研究、引領性原創成果的重大突破,打造企業為主體、產學研用深度融合的創新聯合體,構建可控可信的安全防護體系,充分發揮人工智能的巨大潛能,推動新質生產力加快發展。
楊杰指出,當前,AI大模型取得實質性突破、加速邁入規模應用的新階段,推動人工智能從助力千行百業提質增效的輔助手段,升級為支撐經濟社會轉型升級不可或缺的基礎設施和核心能力,加快從“+AI”向“AI+”轉變。
對此,楊杰建議在國家層面推動“AI+”行動,強化頂層設計和整體規劃,統籌發展和安全,明確發展目標、主攻方向和關鍵任務,構建技術、服務和應用齊頭并進、蓬勃發展的新局面,充分發揮人工智能在推動科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升方面的巨大潛能,為強國建設、民族復興偉業提供有力支撐。具體建議如下:
第一,統籌推進計算智能、感知智能、認知智能、運動智能的協同發展,夯實“AI+”發展根基。目前,以邏輯運算分析為代表的計算智能、以感官信息交互為代表的感知智能、以人類思維模擬為代表的認知智能、以動作協調和復雜任務完成為代表的運動智能,正在成為全球AI創新突破的前沿方向。要強化“四類智能”的有機融合與系統創新,加快前瞻性基礎研究、引領性原創成果的重大突破,促進AI具備更強大的認知力、判斷力、創造力,為形成新質生產力注入強勁動能。
第二,加快推動人工智能惠及千家萬戶、賦能千行百業,打造“AI+”產業高地。當前,新型工業化正在成為新質生產力形成的主陣地,AI等戰略性新興產業正在成為新質生產力形成的關鍵領域。要以推進AI全方位、深層次融入實體經濟重點領域、核心環節為方向,聚焦人民群眾在教育、醫療、養老、娛樂等領域的美好生活需要,加快布局超大型智算中心、人形機器人、無人駕駛、未來生物等戰略性新興產業和未來產業新賽道,培育多模態人機交互、智能助手、工業理解計算及代碼生成等一批有需求、有效益、有前景的創新應用,讓人工智能不僅會“做詩”、更要會“做事”,以產業的高質量發展帶動生產力的深層次變革。
第三,探索打造企業為主體、產學研用深度融合的創新聯合體,厚植“AI+”創新沃土。AI發展是“大科學+大工程”的系統創新,涉及跨學科的交叉融合,以及基礎研究、技術開發、產品培育等環節的貫通。要充分發揮企業科技創新主體作用,打造國有企業、民營企業、高校及科研院所等廣泛參與的產學研用創新聯合體和新型研發機構,整合生產、教育、科研等優勢資源,協調上、中、下游創新關鍵環節,完善科創評價體系和激勵機制,營造鼓勵創新、勇于突破、包容試錯的良好氛圍,廣泛吸引全球AI領軍人才和知名學者,培育一批面向國民經濟重點行業的示范標桿應用,促進創新鏈、產業鏈、資金鏈、人才鏈深度融合,加速AI技術突破和應用普及。
第四,深化構建可控可信的人工智能安全防護體系,筑牢“AI+”安全屏障。AI的快速發展也將帶來一系列安全問題和潛在風險,防范化解好AI安全風險,讓AI更好服務于社會,已成為當前最緊迫的議題之一。要以AI高水平安全保障AI高質量發展,全面審視技術基礎架構、數據、模型、應用的安全規范和技術策略,系統鍛造AI安全能力,布局內生安全、隱私計算、區塊鏈等新型技術,增強內容風險管理、數據隱私保護、科技倫理規范等方面的治理效能,形成一體化全程可信的“AI+”安全體系。
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