賽迪前瞻2024年第40期（總880期）：“人工智能 產業(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年諾貝爾物理學獎和化學獎接連頒發(fā)給人工智能領域的科學家，顯示出人工智能在創(chuàng)新領域的巨大貢獻。當前，發(fā)達經濟體依托技術領先優(yōu)勢，積極推進“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”應用進程，已在芯片設計、藥物研發(fā)等領域取得進展。與此相比，我國在技術供給、產業(yè)應用、要素支撐、治理體系等方面，較發(fā)達經濟體仍存在一定差距，應針對性補足短板，推動“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”融合應用，為培育新質生產力注入強大動力。一、全球主要國家推進“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”呈現三大路徑全球主要國家，尤其是發(fā)達經濟體將人工智能作為重構創(chuàng)新范式的關鍵變量，立足自身技術優(yōu)勢和產業(yè)基礎，持續(xù)布局“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”，初步形成三大路徑。強化項目引領，以人工智能為中心牽引創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈深度融合。發(fā)達經濟體重視人工智能在科學創(chuàng)新中的潛力，布局一系列重點項目，凝聚政產學研用等各方主體合力，推動創(chuàng)新鏈和產業(yè)鏈深度融合。一是布局國家級科研項目，支持人工智能在產業(yè)科技創(chuàng)新中的深度應用。比如，美國能源部計劃在未來五年內為量子科學中心提供1.15億美元資助，包括支持人工智能輔助量子材料發(fā)現和設計等項目。日本科學技術振興機構從2021年開始，在人工智能驅動生命科學研究領域公開征集項目，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)達經濟體將國防軍事作為科學創(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，為“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”規(guī)?；茝V積累經驗。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、衛(wèi)星圖像識別、多系統(tǒng)智能協(xié)作等前沿領域。三是加大公共項目投入。發(fā)達經濟體圍繞數據、算力等關鍵要素，持續(xù)布局一批公共項目，降低“人工智能+產業(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家政府機構和微軟、谷歌等26家科技企業(yè)，圍繞人工智能研究與科研發(fā)現所需的計算能力、數據集等資源進行統(tǒng)籌，以滿足創(chuàng)新需求。發(fā)揮企業(yè)優(yōu)勢，加快人工智能在產業(yè)科技創(chuàng)新中的場景化應加快人工智能在知識創(chuàng)新、產品創(chuàng)新、服務創(chuàng)新中的擴散應用。一是變革研發(fā)工具。谷歌學術數據表明，近3年使用人工智能的論文數量增長率超3倍，材料科學、生命科學、能源科學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能夠預測98.5%的蛋白質結構，2024年推出的AlphaFold3能夠預測蛋白質與其他分子相互作用時的結構，有效提高藥物研發(fā)速度和準確性，該成果獲得2024年諾貝爾化學獎。二是優(yōu)化智能終端性能。汽車、手機、電腦等行業(yè)的頭部廠商加快推動人工智能嵌入產品終端，實現基于自然語言的人機協(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，預估2025年搭載Copilot的筆記本電腦出貨量將達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)級等領域的軟件開發(fā)商積極引入人工智能技術，推動軟件開發(fā)流程由“流水線”向“搭積木”演進，推動軟件服務模式從“流程驅動”向“數據驅動”升級，及時內臵于ERP產品及開發(fā)工具中，可支持用戶與產品實現對話溝通，并大幅改善開發(fā)者工作方式，預計可使拓展組件開發(fā)效率提開展制度探索，同步完善內外部“人工智能+產業(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+產業(yè)創(chuàng)新”的邊界不斷拓展，部分領域超出傳統(tǒng)治理范疇。發(fā)達經濟體認識到“人工智能+產業(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。一是完善內部治理機制。面向內部產業(yè)動態(tài)研判潛在風險，在現有治理框架基礎上進行完善和調整，確?！叭斯ぶ悄?產業(yè)創(chuàng)新”在可控范圍內發(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制。發(fā)達經濟體加強與國際盟友的制度合作，在更廣范圍內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)邦貿易委員會和美國司法部簽署了關于人工智能競爭的聯(lián)合聲明，強調通過人工智能合作應對全球挑戰(zhàn)，其中美英還宣布達成人工智能安全科學合作伙伴關系。二、我國面臨的差距與發(fā)達經濟體相比，我國“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”應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、技術場景融合、關鍵要素支撐、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先水平仍存在差距?！叭斯ぶ悄?產業(yè)創(chuàng)新”的應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品。從國內看，截至2024年8月，我國個大模型，存在各自為戰(zhàn)的現象，部分消解了大數據、大算力等基礎資源的規(guī)模優(yōu)勢，存在大模型行業(yè)“低水平內卷”的隱患。從國外看，美國對我出口管制政策一直在“打補丁”，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，短期對國內大模型產品競爭力提升產生影響。人工智能與研發(fā)創(chuàng)新場景結合不夠緊密?！叭斯ぶ悄?產業(yè)創(chuàng)新”的應用應遵循“產品化—場景化—產業(yè)化”的發(fā)展路徑，目前，我國人工智能應用與研發(fā)創(chuàng)新場景存在脫節(jié)問題。人工智能“黑箱”運行加大企業(yè)擔憂。人工智能工具存在“黑箱”特征，使研究人員難以對實驗進行仔細檢查、驗證和復制，導致大多研發(fā)機構對“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”場景應用存在顧慮。龍頭企業(yè)共性研發(fā)場景開放意愿不強。行業(yè)龍頭企業(yè)是開展“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”應用的主力軍，但是這些企業(yè)出于商業(yè)機密、數據安全等考慮，不愿開放共性研發(fā)場景，加大了鏈上企業(yè)看樣學樣的難度，阻礙了“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”的產業(yè)化推廣。數據、人才等關鍵要素結構性不足。數據質量不高?？茖W數據普遍規(guī)模大、類型多，如衛(wèi)星遙感等領域的科學數據總量可達數百萬億字節(jié)，但可直接用于人工智能的高質量數據較少，降低2030年我國面臨對人工智能熟練的人才缺口將達到400萬左右，不足以支撐“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”的大范圍推廣。適應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，訓練數據缺乏審查機制，若包含社會和文化偏見，應用人工智能的創(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。在責任邊界方面，“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”領域尚無明確的法律法規(guī)，一旦出現錯誤或不當行為時，難以確定不同主體的責任邊界。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。一是結合各地優(yōu)勢資源和產業(yè)基礎，在全國范圍內統(tǒng)籌布局優(yōu)化共性服務供給，降低大模型產品創(chuàng)新成本。二是鼓勵不同大模型廠商之間加強技術協(xié)作，探索訓練數據集、高端人才、應用場景等關鍵資源的集聚共享，共同打造一批國際一流的通用大模型。三是引導高等院校、龍頭企業(yè)等主體，加強在大模型基礎理工智能+”行動，分行業(yè)梳理“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”重點需求，形成“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”場景指引清單，布局一批重大標志性項目，引導企業(yè)探索“人工智能+產業(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+產業(yè)創(chuàng)新”實踐的資金成本和技術門檻。三是定期編制并發(fā)布“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”優(yōu)秀案例集，帶動更多企業(yè)看樣學樣，加快打造以人工智能為引擎的“新技術—新產品—新業(yè)態(tài)”產業(yè)科技創(chuàng)新閉環(huán)。強化要素供給，支撐“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”規(guī)模化推廣。一是培育發(fā)展一批數據服務商，完善數據采集、清洗、標注等專業(yè)服務體系，優(yōu)化海量科學數據質量，筑牢“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”的應用基礎。二是面向“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”技能需求，著力構建全方位的高端人才供給體系，加強重點實驗室、實訓基地等載體建設，培養(yǎng)和引進一批理論與實踐相結合的復合型人才隊伍。三是鼓勵地方定期摸排重點企業(yè)開展“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”的痛點需求，及時調整政策手段，優(yōu)化公共服務供給，充分釋放“人工智能+產業(yè)創(chuàng)新”價值潛力。完善治理體系，加強研判和防范新