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            四方面著(zhù)力促人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

            發(fā)布時(shí)間:2024-03-21 14:26:00來(lái)源: 經(jīng)濟參考報

              人工智能是引領(lǐng)未來(lái)的戰略性通用技術(shù)和驅動(dòng)新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新引擎,對于搶占未來(lái)發(fā)展制高點(diǎn)、構建現代化產(chǎn)業(yè)體系至關(guān)重要。為此,需要準確把握人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展內在規律和基本趨勢,加快推動(dòng)形成先導優(yōu)勢、特色優(yōu)勢和綜合競爭優(yōu)勢。

              人工智能產(chǎn)業(yè)方興未艾

              作為數字化的下一個(gè)前沿,世界各國對人工智能重視程度與日俱增。中、美、日、歐等國家或地區均制定發(fā)布了人工智能發(fā)展戰略。近年來(lái),全球人工智能領(lǐng)域的投資增長(cháng)迅猛。

              人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的核心是大模型。從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來(lái)看,人工智能上游基礎層是算力和數據,包括服務(wù)器、芯片、光模塊、交換機、數據中心、液冷設備等;中游技術(shù)層是構筑在算力和數據基礎上、以算法為核心能力的大模型平臺,深度學(xué)習、自然語(yǔ)言處理、遷移學(xué)習等是關(guān)鍵技術(shù);下游是應用層,包括游戲、傳媒影視、金融、辦公、醫療等各類(lèi)產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景。其中,大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心競爭力的來(lái)源,全球各大科技公司都在積極投資、研發(fā)推出各自的大模型。

              人工智能當前在多數行業(yè)中的應用仍處于初期或試驗階段。從全球來(lái)看,人工智能為經(jīng)濟繁榮提供了新機會(huì ),也深刻影響著(zhù)國際貿易,但目前僅有少數企業(yè)開(kāi)展規模化部署或者將其部署于核心業(yè)務(wù)。受企業(yè)人工智能戰略、應用人才儲備、短期投入產(chǎn)出效益等因素影響,我國人工智能使用率與美、英、日、印等領(lǐng)先國家相比仍有較大提升空間,國內企業(yè)需要進(jìn)一步強化人工智能技術(shù)與現實(shí)業(yè)務(wù)的結合創(chuàng )新能力。

              人工智能產(chǎn)業(yè)布局趨于虛擬集聚。目前,人工智能企業(yè)主要集聚在京津冀、長(cháng)三角、珠三角區域,其中,應用層企業(yè)數量占比超過(guò)一半。產(chǎn)業(yè)布局虛擬集聚的趨勢判斷主要基于兩方面原因:一是大模型平臺的市場(chǎng)集中度趨于提升。由于模型訓練的固定成本很高以及運營(yíng)的規模效應巨大,基礎大模型的市場(chǎng)將表現出顯著(zhù)的市場(chǎng)集中趨勢。二是隨著(zhù)新一代信息通信技術(shù)的發(fā)展,技術(shù)層企業(yè)與基礎層、應用層企業(yè)將更多地采用虛擬連接的方式,地理空間上的臨近性對企業(yè)成長(cháng)演化的重要性會(huì )大大降低。

              以人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

              我國推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有三大優(yōu)勢:一是技術(shù)水平處于全球領(lǐng)先地位。我國人工智能專(zhuān)利數量全球第一,在語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)言處理和計算機視覺(jué)等領(lǐng)域均取得了不少突破,且人工智能領(lǐng)域“巴斯德象限”特征明顯。二是產(chǎn)業(yè)基礎雄厚。人工智能發(fā)展需要場(chǎng)景驅動(dòng),我國產(chǎn)業(yè)門(mén)類(lèi)齊全、經(jīng)濟規模巨大,在預測、采購、營(yíng)銷(xiāo)、定價(jià)、運營(yíng)及改善用戶(hù)體驗等方面有極大的應用潛力。同時(shí),我國人工智能企業(yè)數量亦位居世界前列。三是政策激勵持續。我國早在2017年就制定了《新一代人工智能發(fā)展規劃》,之后又相繼出臺了《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng )新以人工智能高水平應用促進(jìn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見(jiàn)》《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》等一系列政策法規,推動(dòng)國家新一代人工智能創(chuàng )新發(fā)展試驗區建設,政策支持力度明顯。

              下一步,我國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)需要從以下四個(gè)方面發(fā)力:

              優(yōu)化發(fā)展策略,有序推進(jìn)產(chǎn)業(yè)賦能。一方面,引導錯位競爭,強化區域競合。目前,全國多地紛紛布局人工智能,加強對全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)、市場(chǎng)等的理解,共同推動(dòng)計算機視覺(jué)、智能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理、生物特征識別、VR/AR等領(lǐng)域技術(shù)的突破,積極開(kāi)展機器學(xué)習、知識圖譜、類(lèi)腦智能計算等通用技術(shù)的聯(lián)合攻關(guān),同時(shí)在產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節各有側重、有序競爭、持續發(fā)力。另一方面,完善應用策略和推進(jìn)路線(xiàn)。人工智能技術(shù)需要在應用中不斷迭代發(fā)展,應遵循先易后難、先簡(jiǎn)單后復雜的原則,明確在不同行業(yè)部署的優(yōu)先級和應用重點(diǎn),加快構建人工智能應用的試錯機制。比如,制造業(yè)應用首先進(jìn)入人力成本或綜合成本較高的簡(jiǎn)單重復勞動(dòng)環(huán)節,優(yōu)先探索機器人協(xié)助制造、機器視覺(jué)工業(yè)檢測等智能場(chǎng)景,進(jìn)而改造全流程。

              加強人才培養,搭建產(chǎn)業(yè)應用橋梁。一方面,加強復合型人才培養。應用驅動(dòng)是我國發(fā)展人工智能的重要策略路徑。相對于軟件工程師、數據科學(xué)家、產(chǎn)品經(jīng)理等,熟悉產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景和實(shí)際業(yè)務(wù)并能將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉化成解決方案的人工智能轉譯人才更為關(guān)鍵。應以行業(yè)人才再培養為主要著(zhù)力點(diǎn),夯實(shí)大模型在產(chǎn)業(yè)中應用的要素支撐。特別是要鼓勵企業(yè)加強內部挖潛,堅持外引內育并舉。另一方面,完善人才培養方案。高校、高職院校在人才培養上應加強電子、材料、機械、光學(xué)等現有學(xué)科專(zhuān)業(yè)與人工智能科學(xué)的有效融合。強化校企人才聯(lián)合培養力度,豐富應用場(chǎng)景驅動(dòng)人才成長(cháng)。三是促進(jìn)跨區域人工智能人才交流。創(chuàng )新人才招引和使用方式,注重團隊招引,探索人才共享方式。

              完善政策舉措,有力支持應用驅動(dòng)。一是抓緊制定細化人工智能產(chǎn)業(yè)鏈地圖,進(jìn)行全面深度產(chǎn)業(yè)掃描,對人工智能發(fā)展關(guān)鍵點(diǎn)的特征屬性、政策需求等開(kāi)展系統、深入研究。二是完善頂層設計,整合短期政策。成立全球范圍內的人工智能產(chǎn)業(yè)專(zhuān)家咨詢(xún)委員會(huì ),形成對產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體戰略、實(shí)施方案的決策支持。加強政策的普惠性、包容性、協(xié)調性和延續性,注重對需求端的補貼。三是引導上下游協(xié)同發(fā)展,開(kāi)展大模型創(chuàng )新應用大賽,編制優(yōu)秀案例集,給予國內優(yōu)秀大模型企業(yè)應用迭代的機會(huì ),鼓勵大模型企業(yè)與生態(tài)企業(yè)打造創(chuàng )新共同體和利益共同體,構建開(kāi)放動(dòng)態(tài)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。四是尊重企業(yè)成長(cháng)的差異性,用中長(cháng)期戰略眼光真正重視人工智能領(lǐng)域目前尚處于初創(chuàng )期、規模較小、貢獻不大的企業(yè)。

              注重發(fā)展安全,營(yíng)造良好發(fā)展環(huán)境。一方面,適度超前布局支撐人工智能發(fā)展的基礎設施體系。現代人工智能的發(fā)展主要依賴(lài)人力資本、數據和算力。除了優(yōu)化升級網(wǎng)絡(luò )連接類(lèi)基礎設施、提升傳統基礎設施的智能化水平,還要加強功能類(lèi)基礎設施的建設,特別是加強大數據基礎設施和高效能計算基礎設施的統籌布局及建設利用,積極推進(jìn)高質(zhì)量數據集、智能算力集群等相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)攻關(guān),為大型人工智能模型訓練提供海量數據和強大算力支持。另一方面,完善人工智能治理。加強人工智能治理的國際交流與合作,規范數據管理和算法管理,提升技防水平,如研發(fā)人工智能風(fēng)險管控軟件、安全大模型等,不斷提高人工智能的安全性、包容性和公眾信任度,降低人工智能應用的風(fēng)險以及可能對公平競爭、知識產(chǎn)權、社會(huì )平等、個(gè)人隱私、信息決策等產(chǎn)生的不利影響。

              (作者系南京大學(xué)長(cháng)江產(chǎn)經(jīng)院特任研究員,江蘇省社科院區域現代化研究院副院長(cháng)、研究員)

            (責編:郭爽)

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