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浙江移動(dòng)總經(jīng)理?xiàng)顒τ睿杭涌靽?guó)產(chǎn)大模型發(fā)展,壯大我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)

2024年3月5日 17:28  人民郵電報(bào)  

今年政府工作報(bào)告提出,要深入推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展。深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用,開(kāi)展“人工智能+”行動(dòng),打造具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。

“建議加快國(guó)產(chǎn)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展,壯大我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)!苯衲耆珖(guó)兩會(huì),全國(guó)人大代表,中國(guó)移動(dòng)浙江公司黨委書(shū)記、董事長(zhǎng)、總經(jīng)理?xiàng)顒τ罹劢谷斯ぶ悄埽ㄗh從加強(qiáng)技術(shù)攻關(guān)、優(yōu)化資源布局、完善市場(chǎng)機(jī)制、強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理等方面入手,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

人工智能是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)和重要驅(qū)動(dòng)力量,大模型作為生成式人工智能的基礎(chǔ),日益成為國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。楊劍宇表示,我國(guó)大模型在起步較晚的情況下奮起直追,目前已位居世界第一梯隊(duì),初步建立以通用大模型為基礎(chǔ)、以垂直行業(yè)服務(wù)為主體的商業(yè)模式,在多個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域開(kāi)始快速普及。

“國(guó)產(chǎn)大模型發(fā)展迅猛,但整體水平相較美國(guó)還存在代際差,大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展的規(guī);、價(jià)值化還處于起步階段,仍然面臨一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)!睏顒τ钫J(rèn)為,國(guó)產(chǎn)大模型主要在自主創(chuàng)新能力、算力資源供給、原生應(yīng)用落地、數(shù)據(jù)流通治理四個(gè)方面存在問(wèn)題。

自主創(chuàng)新能力亟待提升,核心算法和架構(gòu)的自研創(chuàng)新不足,開(kāi)源生態(tài)發(fā)展薄弱,核心技術(shù)人才缺口大;大模型算力資源供給緊張、成本高,算力資源面臨“供不上、用不起”的問(wèn)題,發(fā)達(dá)國(guó)家不斷加碼智算算力出口管制令,GPU/CPU市場(chǎng)“一芯難求”,采購(gòu)或租用算力資源的高昂成本提高了行業(yè)進(jìn)入門(mén)檻;大模型原生應(yīng)用落地不足,大模型的應(yīng)用需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,目前我國(guó)針對(duì)垂類(lèi)行業(yè)場(chǎng)景的大模型系統(tǒng)設(shè)計(jì)不足,企業(yè)基本采用“一個(gè)場(chǎng)景一個(gè)模型”的小作坊模式,導(dǎo)致應(yīng)用周期長(zhǎng)、成本高、效率低;數(shù)據(jù)流通和治理問(wèn)題突出,數(shù)據(jù)資源的共享開(kāi)放和融合利用不夠,數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)急劇上升,社會(huì)輿論對(duì)于算法黑箱、算法歧視、算法推薦等算法倫理問(wèn)題爭(zhēng)議不斷。

對(duì)此,楊劍宇從以下四個(gè)方面提出建議:一是加快國(guó)產(chǎn)大模型技術(shù)攻關(guān)。發(fā)揮科技創(chuàng)新舉國(guó)體制優(yōu)勢(shì),鼓勵(lì)產(chǎn)學(xué)研協(xié)同打造國(guó)產(chǎn)開(kāi)源開(kāi)放基礎(chǔ)大模型;在浙江等基礎(chǔ)較好的地區(qū)設(shè)立國(guó)家綜合性科學(xué)中心,加快技術(shù)攻關(guān)和成果轉(zhuǎn)化;加強(qiáng)開(kāi)源社區(qū)治理水平,加大建設(shè)投入和政策扶持力度;制定人才培養(yǎng)計(jì)劃,完善人才發(fā)現(xiàn)、培養(yǎng)、流動(dòng)機(jī)制。

二是進(jìn)一步優(yōu)化算力資源布局。完善全國(guó)算力網(wǎng)絡(luò)一體化規(guī)劃,適度超前統(tǒng)籌建設(shè)智算中心和超算中心,構(gòu)建國(guó)家級(jí)算力智能調(diào)度體系,推動(dòng)建設(shè)布局合理、資源多樣、覆蓋全面的先進(jìn)算力供給體系;針對(duì)長(zhǎng)三角等算力需求旺盛的重點(diǎn)區(qū)域,加大對(duì)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)、邊緣算力等方面的政策、資金配套支持力度;支持開(kāi)展智算技術(shù)研發(fā)重大工程,持續(xù)提升國(guó)產(chǎn)通用處理器性能。

三是完善戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)機(jī)制。依托國(guó)家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)等重大創(chuàng)新載體,推動(dòng)形成一批好用、實(shí)用的大模型產(chǎn)品,分行業(yè)出臺(tái)AI大模型的落地指引,加速大模型技術(shù)和產(chǎn)業(yè)孵化成熟;加快推動(dòng)制造業(yè)向“AI+”轉(zhuǎn)型,將“AI+”場(chǎng)景應(yīng)用納入未來(lái)工廠評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),設(shè)立AI+新型工業(yè)化先行示范基地,鼓勵(lì)智能制造模式的集群式發(fā)展。

四是堅(jiān)持?jǐn)?shù)據(jù)開(kāi)放和安全并舉。完善數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)確權(quán)授權(quán)使用的標(biāo)準(zhǔn)體系,鼓勵(lì)構(gòu)建行業(yè)通用大模型數(shù)據(jù)集,推進(jìn)數(shù)據(jù)要素交換平臺(tái)市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng),強(qiáng)化數(shù)據(jù)的合規(guī)使用和監(jiān)管,積極營(yíng)造“向善”網(wǎng)絡(luò)文明,平衡好發(fā)展與安全、風(fēng)險(xiǎn)與效率之間的關(guān)系。

編 輯:馬秋月
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