中國青年報客戶端訊（中青報·中青網(wǎng)記者 王燁捷）正在召開的全國兩會上，新質(zhì)生產(chǎn)力成為代表委員們關心的重點。全國政協(xié)常委、中國工程院院士、國家流程制造智能調(diào)控技術創(chuàng)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(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的提案。

　　“人工智能是助力我國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的‘加速器’。但我國目前在核心技術、產(chǎn)業(yè)賦能、數(shù)據(jù)算力、人才隊伍等方面還存在短板?！痹凇蛾P于讓人工智能為新型工業(yè)化注入新動力的提案》中，錢鋒指出，目前我國工業(yè)智能關鍵核心技術亟待突破，我們更多關注人工智能的應用，但針對特定科學和工程問題的算法創(chuàng)新與世界領先水平差距較大。高端工業(yè)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(yè)領域的應用仍以單個環(huán)節(jié)、單個企業(yè)為主，能夠有效運用數(shù)字技術全生命周期、全產(chǎn)業(yè)鏈提高生產(chǎn)效率、降低成本消耗、提升產(chǎn)品質(zhì)量、減少環(huán)境污染的企業(yè)還不多，亟需以人工智能為代表的新一代信息技術打通工業(yè)生產(chǎn)全過程。

　　此外，我國數(shù)據(jù)開放共享機制不完善，缺少訓練大模型的高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)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。不僅如此，國內(nèi)能將模型、算法與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(yǎng)無法匹配行業(yè)需求。

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

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

　　他指出要推動科研和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)共享，依托隱私計算、區(qū)塊鏈、聯(lián)邦學習等技術，構建安全可信的共享平臺。引導行業(yè)用戶開放核心業(yè)務場景，對政府投入的場景數(shù)據(jù)“應采盡采”。構建國家人工智能公共算力平臺，鼓勵有條件的單位貢獻剩余算力，探索多元異構、多卡并行的算力統(tǒng)籌規(guī)劃機制，攻關大規(guī)模并行訓練等前沿領域，打造超大規(guī)模算力集群。

　　在《關于加快我國人工智能大模型發(fā)展的提案》中，錢鋒指出，目前國內(nèi)大模型研發(fā)的內(nèi)容大多為低水平重復，缺少創(chuàng)新性強、具有革命性的基礎理論研究。開源往往僅涉及參數(shù)，代碼或數(shù)據(jù)并不完全提供，數(shù)據(jù)采集和清洗、技術的探索研究、場景應用等趨于同質(zhì)化，難以形成合力。

　　錢鋒指出，科研人員需要算力來解決人工智能基礎問題，如大模型背后的涌現(xiàn)機理、生成算法中的數(shù)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，長此以往會對我國人工智能的持續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)生較大影響”。

　　他建議，一是以創(chuàng)新聯(lián)合體的方式促進人工智能基礎理論和創(chuàng)新算法突破。這種聯(lián)合體，由企業(yè)和高校共建，企業(yè)和政府共同投入數(shù)據(jù)和算力資源；二是建設具有國際競爭力的人工智能新型研發(fā)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(fā)競爭賽道，該機構提供數(shù)據(jù)、技術和算力等，并與合作企業(yè)聯(lián)合獲得大模型市場收益；三是建立國家算力共享平臺，鼓勵有條件的單位貢獻剩余算力；四是發(fā)布權威大模型評測結果，制定關鍵領域標準規(guī)范。