国常会部署“人工智能+”，重磅文件将带来哪些变化？|free嫩白的1516性hd
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文/刘育英
7月31日的国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，部署深入实施“人工智能+”行动。接受采访的专家认为，这是对AI+实现路径的一次梳理，必然会加速中国AI+的推进。
AI创新迎来关键机遇期
2015年7月4日，国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，成为发展“互联网+”的顶层设计。
10年之后，人工智能技术快速演进，加速迭代，正迎来创新突破和产业变革的关键机遇期和窗口期，“AI+”接棒“互联网+”，预示着一个新的时代到来。
经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林接受采访时表示，这十年，AI突破了一个奇点，在性能上达到了一个新高度，基本上达到了图灵测试的要求，大语言模型能够实现类人的思维方式，又可以应用在自动驾驶、制造和具身智能等领域，让AI和传统产业结合成为可能，AI颠覆产业和行业的科技进步会越来越普遍，还将缔造大量新兴产业。
中国已经站到全球人工智能竞争的第一梯队，形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整的产业体系，开源大模型已在国际舞台上大放异彩，算力规模也位居世界前列。
国务院常务会议提出，要充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。
“此次国常会通过《关于深入实施‘人工智能+’行动的意见》，是对AI+实现路径的一次梳理，必然会加速中国AI+的推进，加速AI+多元应用场景的出现，同时，也是中国AI产业的重大利好。”盘和林表示。
赛迪顾问人工智能与大数据研究中心常务副总经理邹德宝接受采访时表示，“人工智能+”政策的出台，标志着中国进一步将“人工智能+”确定为促进构建新质生产力与经济发展的核心引擎之一，其战略意义远超单一技术扶持，而是涵盖科技创新、产业创新和系统性重构产业生态、治理体系的关键。
加快AI规模化商业化落地
国务院常务会议提出，要深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用。
“目前，社会各界应用需求强烈，处在应用落地的关键窗口期。”国家发展改革委政策研究室主任、新闻发言人蒋毅8月1日表示。
一方面，中国智能化新产品新场景竞相涌现，智能网联汽车、智能穿戴、智能家居等新一代智能终端丰富多彩，智能机器人进工厂、进家庭渐成趋势，各类智能设备开始走进生产生活各个方面。
另一方面，面临激烈竞争，智能化转型成为企业“降本增效”的必然路径。
盘和林表示，从中国的实际情况看，加快人工智能的应用和商业落地尤为重要。一方面，中国场景丰富，和应用融合能够更快“AI+”发挥提高生产力水平的作用，另一方面，AI和应用融合能够充分利用中国在AI应用领域的人才优势。
人工智能与各行各业不同场景的融合，还处于早期，面临多重挑战。以工业为例，浪潮云洲工业互联网总经理庞松涛表示，人工智能大模型进入工业核心场景面临数据、技术、生态应用等难点。数据上多源异构整合难、安全与共享有矛盾、中小企业数据能力弱；技术上机理与数据模型融合不足、具身智能落地难、迭代成本高；生态应用上产业协同有壁垒、中小企业落地门槛高、价值量化难。
邹德宝认为，在商业化落地方面，要解决“算力+算法+数据”三位一体协同与互通。这包括：破除数据壁垒与提升数据质量，加快数据流通与高质量数据集建设；平衡技术创新与数据隐私保护；优化算力从单点应用到生态协同等。
打造开源开放生态体系
国务院常务会议提出，要着力优化人工智能创新生态，强化算力、算法和数据供给，加大政策支持力度，加强人才队伍建设，构建开源开放生态体系，为产业发展壮大提供有力支撑。
数据显示，2024年中国人工智能产业规模突破7000亿元人民币，连续多年保持20%以上的增长率。
盘和林认为，中国AI产业发展仍面临一些挑战，一是芯片方面仍存在一些短板，需要进一步攻克；二是AI+的跨国技术交流需要找到新的途径，或建立独立的AI圈；三是需要协调好安全和发展的关系。
中国电子信息产业发展研究院副院长刘文强撰文表示，中国要切实抓好人工智能核心技术创新，包括强化人工智能底层技术原理研究、加快国产算力基础设施建设、加强AI大模型技术研发创新等。
邹德宝认为，在短期，以异构调度和并行优化突破算力瓶颈；在中期，围绕医药、能源、制造等高价值领域打造行业大模型，推动“超智融合”落地；在长期，构建“软硬协同开源生态+动态治理”，实现从科技创新到产业创新的跨越。
目前中国构建开源开放生态体系步伐加快，多个有竞争力的大模型相继开源，国家级AI开源开放创新平台“焕新社区”启动，为产业界伙伴提供“算力、模型、数据、国产、场景、专区”六大类核心功能。
北京大学计算机学院教授、北京智源人工智能研究院理事长黄铁军表示，基于大模型技术上的“不可解释性”，最后一定是开源模式更能赢得信任，此外开源能让更多开发人员参与创新，人工智能必然是开放、开源不断发展的过程。
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