我国人工智能产业如何实现弯道超车

在众多国家中，中国的实体产业基础尤为雄厚，正在加速构建现代化产业体系。对于人工智能技术与行业应用的深度融合，中国有着更庞大、更迫切的实际需求，为人工智能技术的创新提供了广阔的空间。尤其在大模型时代，国内产业在人工智能领域迎来了难得的机遇。

随着国内生成式人工智能的飞速发展，相关的监管政策逐步落地实施。国家互联网信息办公室等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》于8月15日正式生效，这是我国首份针对生成式人工智能的规范性监管文件。该《办法》以促进生成式人工智能的健康发展及规范应用为目标，明确国家坚持发展和安全并重，推动创新和依法治理相结合的原则，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。

在日益严格的监管之下，我国人工智能产业迎来了合规发展的新阶段。正如众多专家所言，不发展才是最大的不安全。运用监管科技激活人工智能市场活力，ChatGPT的出现引发了新一轮的人工智能革命。南方财经全媒体集团合规科技研究院院长虞伟指出，技术创新给人类社会文明秩序带来了挑战。

当前，全球正在进行智力话语竞赛，掀起新一轮AI监管潮。虞伟介绍，欧洲正在谋求AI监管领域的主导权，早早将立法提上日程，发布了《人工智能准则》和《人工智能白皮书》。今年6月，欧盟议会通过了欧盟人工智能法案草案，预示着该领域的严格监管即将到来。对此，我国可以借鉴欧洲的监管经验，建立基于应用场景的制度，明确的主导作用并协同社会多方治理，科学应用技术工具。

王俊建议，我国需要根据风险类型和场景进行精细化监管。针对单一治理技术和多元治理场景的矛盾，我们可以采取分级治理的模式，为中低风险领域留出试错和发展空间。建立有区分度的监管措施是关键。例如，欧盟的人工智能法案草案根据风险级别对不同类型的AI进行了区分规制。我们必须关注AI热潮中伴生的风险，包括数据层面的风险、法律问题以及道德的挑战等。

《办法》也提到了算力的重要性。随着国内大模型数量的激增，算力的需求也随之增长。构建算力生态支撑人工智能产业发展至关重要。据工信部数据显示，我国算力总规模逐年增长，近五年年均增速近30%。中国工程院院士刘韵洁表示，中国的算力产业前景广阔，得益于中国的实体经济及消费领域对算力的巨大需求。未来，随着政策的支持和技术的发展，我们有望实现算力的随取随用。

但为了满足大模型的需求，各方面的协同发展至关重要。保护、利用和管理行业数据是建立通用大模型或行业大模型的基石。只有全面协同发展才能满足日益增长的人工智能需求并确保其持续发展。掌握技术脉搏，引领行业大模型实践新篇章

随着人工智能技术的深入发展，生成式人工智能已超越信息内容服务的范畴，蜕变成为金融、医疗、自动驾驶等行业领域的“技术基座”，预示着其未来在社会中扮演“技术基础设施”的重要角色。最近颁布的《办法》明确鼓励生成式人工智能技术在各领域的广泛应用，旨在创造积极健康、向上向善的优质内容，同时积极探索优化应用场景，构建繁荣的应用生态体系。

在ChatGPT等通用大模型的浪潮下，我国面临的挑战与机遇并存。正如刘韵洁在2023中国算力大会中所言，我国的优势在于行业大模型的挖掘与研发。通用大模型虽在多个领域大放异彩，但行业大模型针对特定垂直行业的深度应用，更具针对性和效率。这类模型结合行业知识和业务场景需求，进行专项训练，旨在提高模型在该行业中的准确性和效率。例如，金融行业的风控模型便是行业大模型的典型代表。

刘韵洁进一步指出，基于通用大模型的基础能力，发展行业大模型已成为技术演进的必然趋势。这不仅可应用行业积累的知识和经验来提升模型质量，而且通过不断学习更新，帮助企业和组织更深刻地洞察行业趋势，制定更为精明的商业决策。

值得骄傲的是，我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的系统化研发能力，并涌现出一批具有影响力的预训练大模型，紧跟世界技术前沿。以华为云盘古大模型为例，该模型已在多个行业推出针对性大模型，落地创新项目超千个。通过提供先进算法和解决方案，推动大模型全栈自主创新，加速国产化算力的崛起。

我国庞大的实体产业基础和正在构建的现代化产业体系，为人工智能技术与行业应用的深度融合提供了广阔的空间和实践机会。实际需求庞大、迫切且价值连城，这成为国内产业在人工智能领域抓住大模型时代机遇的独特优势。