中國青年報客戶端訊（中青報·中青網記者 王燁捷）正在召開的全國兩(liang) 會(hui) 上，新質生產(chan) 力成為(wei) 代表委員們(men) 關(guan) 心的重點。全國政協常委、中國工程院院士、國家流程製造智能調控技術創新中心首席科學家錢鋒提交了多份聚焦人工智能助力新質生產(chan) 力發展的提案。

　　“人工智能是助力我國製造業(ye) 高質量發展的‘加速器’。但我國目前在核心技術、產(chan) 業(ye) 賦能、數據算力、人才隊伍等方麵還存在短板。”在《關(guan) 於(yu) 讓人工智能為(wei) 新型工業(ye) 化注入新動力的提案》中，錢鋒指出，目前我國工業(ye) 智能關(guan) 鍵核心技術亟待突破，我們(men) 更多關(guan) 注人工智能的應用，但針對特定科學和工程問題的算法創新與(yu) 世界領先水平差距較大。高端工業(ye) 軟件90%以上依賴進口，被人“卡脖子”風險大。

　　他介紹，我國人工智能在工業(ye) 領域的應用仍以單個(ge) 環節、單個(ge) 企業(ye) 為(wei) 主，能夠有效運用數字技術全生命周期、全產(chan) 業(ye) 鏈提高生產(chan) 效率、降低成本消耗、提升產(chan) 品質量、減少環境汙染的企業(ye) 還不多，亟需以人工智能為(wei) 代表的新一代信息技術打通工業(ye) 生產(chan) 全過程。

　　此外，我國數據開放共享機製不完善，缺少訓練大模型的高質量工業(ye) 數據語料庫。各地、各高校院所紛紛建立智算中心，造成算力資源分散的情況。不僅(jin) 如此，國內(nei) 能將模型、算法與(yu) 應用場景匹配的人才稀缺。我國高校學科設置交叉融合程度不高，人培養(yang) 無法匹配行業(ye) 需求。

　　為(wei) 此，他建議強化工業(ye) 智能核心技術自主創新，打造人工智能物理建模、高性能計算等研發工具，構建自主可控的工業(ye) 智能軟硬件應用和生態。

　　錢鋒認為(wei) ，我國當前應布局“人工智能賦能新型工業(ye) 化”等科技創新專(zhuan) 項，加大對人工智能通用和垂直大模型支持力度。鼓勵行業(ye) 龍頭企業(ye) 開放應用場景，打造高質量工業(ye) 語料庫，構建垂直行業(ye) 人工智能訓練驗證平台。打造重點領域人工智能開源平台，降低大模型訓練成本。

　　他指出要推動科研和產(chan) 業(ye) 數據共享，依托隱私計算、區塊鏈、聯邦學習(xi) 等技術，構建安全可信的共享平台。引導行業(ye) 用戶開放核心業(ye) 務場景，對政府投入的場景數據“應采盡采”。構建國家人工智能公共算力平台，鼓勵有條件的單位貢獻剩餘(yu) 算力，探索多元異構、多卡並行的算力統籌規劃機製，攻關(guan) 大規模並行訓練等前沿領域，打造超大規模算力集群。

　　在《關(guan) 於(yu) 加快我國人工智能大模型發展的提案》中，錢鋒指出，目前國內(nei) 大模型研發的內(nei) 容大多為(wei) 低水平重複，缺少創新性強、具有革命性的基礎理論研究。開源往往僅(jin) 涉及參數，代碼或數據並不完全提供，數據采集和清洗、技術的探索研究、場景應用等趨於(yu) 同質化，難以形成合力。

　　錢鋒指出，科研人員需要算力來解決(jue) 人工智能基礎問題，如大模型背後的湧現機理、生成算法中的數學問題等，“如沒有足夠的算力資源，將導致科研人員無法突破算法瓶頸，長此以往會(hui) 對我國人工智能的持續創新產(chan) 生較大影響”。

　　他建議，一是以創新聯合體(ti) 的方式促進人工智能基礎理論和創新算法突破。這種聯合體(ti) ，由企業(ye) 和高校共建，企業(ye) 和政府共同投入數據和算力資源；二是建設具有國際競爭(zheng) 力的人工智能新型研發機構，征召一批人工智能頂尖算法和工程人才投入大模型研發競爭(zheng) 賽道，該機構提供數據、技術和算力等，並與(yu) 合作企業(ye) 聯合獲得大模型市場收益；三是建立國家算力共享平台，鼓勵有條件的單位貢獻剩餘(yu) 算力；四是發布權威大模型評測結果，製定關(guan) 鍵領域標準規範。