近日,第十四届全国人民代表大会第二次会议和中国人民政治协商会议第十四届全国委员会第二次会议,在北京相继开幕。一年一度的「两会时间」也随之正式拉开帷幕,作为事关国计的大事件,上到国家发展规划,下到民生民情,都是广大市民热议的话题。
其中,科技创新不仅是政治外交层面的顶梁柱之一,更是改善民生的重要推动力。所以,人工智能、 5G 等新兴技术既是政府工作报告中必谈的议题,同时也是社会各界的人大代表、政协委员在建言提案中的重点话题。
总理在 3 月 5 日的政府工作报告中回顾 2023 年工作时提到,我国科技创新实现新的突破。国家实验室体系建设有力推进。关键核心技术攻关成果丰硕,航空发动机、燃气轮机、第四代核电机组等高端装备研制取得长足进展,人工智能、量子技术等前沿领域创新成果不断涌现。技术合同成交额增长 28.6% 。创新驱动发展能力持续提升。
2024 年政府工作任务也明确提出要积极培育新兴产业和未来产业。其中提到,要巩固扩大智能网联新能源汽车等产业领先优势,加快前沿新兴氢能、新材料、创新药等产业发展,积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎。制定未来产业发展规划,开辟量子技术、生命科学等新赛道,创建一批未来产业先导区。
此外,总理还提到要深入推进数字经济创新发展。其中明确指出要深化大数据、人工智能等研发应用,开展「人工智能+」行动,打造具有国际竞争力的数字产业集群。同时也要适度超前建设数字基础设施,加快形成全国一体化算力体系。
毫无疑问,政府工作报告一方面肯定了 2023 年我国科技创新工作的进展,另一方面也为新一年的科技行业发展提供了指引。同时,作为躬身于科技发展一线的企业家,科技圈的各位大佬对于科技创新发展的落脚点与途径也有一番领悟与见解。所以,我们可以看到,在两会期间,来自科技圈的多位政协委员及人大代表都围绕 AI 、大数据、数据安全等方面献言献策。
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰建议,在 2017 年《新一代人工智能发展规划》的基础上,系统性制定国家「通用人工智能发展规划」,不断缩小中美通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距,并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。此外,刘庆峰还围绕加快推动通用人工智能的相关工作带来了 9 条建议:
* 建议发挥举国体制优势,加大并保持对通用大模型底座 “主战场” 的持续投入。
* 建议加快形成围绕国产大模型的自主可控产业生态。
* 建议推动国家级高质量训练数据开放和共享。
* 建议出台更加客观、公正、可信的评测方法,加快大模型在行业领域的应用落地。
* 建议坚持源头核心技术系统性创新,在战略性、前瞻性的基础研究领域做好布局。
*建议加快推广大模型赋能全学段,以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养。
* 建议研究通用人工智能时代人才能力素质模型和培养方案,加快应用型人才培养。
* 建议加速通用人工智能技术相关的法律法规制定与审议。
* 建议设立软课题进行通用人工智能相关的伦理人文研究。
其中,面向战略性、前瞻性的基础研究领域布局,刘庆峰提出,推动大模型与科学研究的深度结合,打造 AI for Science 的科研新范式,研究基于科学数据的 AI 建模和科学知识提取技术,助力科研人员更高效地进行科学研究和探索。在生命科学、化学、制药、物理、材料等多个科研领域,引入人工智能通识课,培养一批具备专业科研能力以及高水平通用人工智能理解能力的人才,为可能涌现的交叉学科重大突破做储备。
全国人大代表、小米集团创始人雷军围绕低碳和智能,向大会提交了 4 份建议:
* 加快建设制造业绿色低碳供应链。
* 加强培养人工智能人才满足科技变革需求。
* 进一步规范智能驾驶产品安全应用。
* 加大智能制造支持力度,加快融合先进技术发展。
其中,雷军围绕教育的建议引发了广泛讨论,他表示,从长期趋势看,各行各业对掌握人工智能基本技能的人力需求正急剧增长,以我国生成式人工智能的实际技术水平来看,特别是在顶尖人工智能人才储备方面还存在明显不足,人工智能复合型人才更加短缺。
所以,他建议从义务教育阶段普及人工智能素质教育,大力推进高校人工智能相关专业的建设,并支持大型科技企业和教培机构培育人工智能应用型人才。
今年是全国政协委员、 360 集团创始人周鸿祎履职的第 7 年,他准备了 3 份提案,聚焦 AI 和安全两件事。
在《关于深化人工智能多场景应用 支持大模型向垂直化、产业化方向发展的提案》中,周鸿祎表示,企业用大模型不能冒进,而是要用 AI 逐步改造业务,循序渐进,积小胜为大胜。在实践中要拆分场景具体分析,在业务流程上找准切入点,选择与大模型成熟能力匹配的业务环节切入,切入点虽小,但纵深推进,对业务影响很大,改造收效更大。
在《关于鼓励兼具「安全和 AI」能力的企业解决通用大模型安全问题的提案》中,周鸿祎建议国家更加重视通用大模型安全问题,给予兼具「安全和 AI」能力的企业专项扶持政策,更好发挥其解决通用大模型安全问题的重要作用。他表示,通用大模型深刻影响经济社会的方方面面,安全问题至关重要,而目前国内的大模型安全问题不容乐观。一方面,国内大模型企业不熟悉内容安全、数据安全、科技伦理、网络安全等人工智能带来的安全挑战;另一方面,大部分安全公司又很少真正有能力深入大模型研究。
在《关于全面建设安全云、推广数字安全云化服务的提案》中,周鸿祎提出三点建议,一是统筹建设数字安全公共服务基础设施,集中数字安全能力。二是改变重建设轻效果的思路,鼓励各单位购买数字安全云化服务,作为传统网络安全建设的升级路径。三是鼓励网络安全企业积极转型,以安全即服务的方式来为国家整体数字安全水平提升做出贡献,尤其是鼓励具备核心技术的龙头企业发挥更大作用。
全国政协常委、中国移动董事长杨杰在今年两会期间提出了《全面推进「AI+」行动、加快形成新质生产力》的提案,而这也与政府工作报告中提到的「开展人工智能+ 行动」不谋而合。
杨杰提出,第一是统筹推进计算智能、感知智能、认知智能、运动智能的协同发展,筑牢「AI+」发展根基。
他建议,要强化「四类智能」的有机融合与系统创新,加快前瞻性基础研究、引领性原创成果的重大突破,促进 AI 具备更强大的认知力、判断力、创造力,为形成新质生产力注入强劲动能。
第二是加快推动人工智能惠及千家万户、赋能千行百业,打造「AI+」产业高地。杨杰认为,要让人工智能不仅会「做诗」、更要会「做事」,以产业的高质量发展带动生产力的深层次变革。
他提出,要以推进 AI 全方位、深层次融入实体经济重点领域、核心环节为方向,聚焦人民群众在教育、医疗、养老、娱乐等领域的美好生活需要,加快布局超大型智算中心、人形机器人、无人驾驶、未来生物等战略性新兴产业和未来产业新赛道。
第三是探索构建企业为主体、产学研用深度融合的创新联合体,厚植「AI+」创新沃土。
杨杰认为,AI 发展是「大科学+大工程」的系统创新,涉及跨学科的交叉融合,以及基础研究、技术开发、产品培育等环节的贯通。需要整合生产、教育、科研等优势资源,协调上、中、下游创新关键环节,完善科创评价体系和激励机制,有助于营造鼓励创新、勇于突破、包容试错的良好氛围,广泛吸引全球 AI 领军人才和知名学者,从而培育出一批面向国民经济重点行业的示范标杆应用,促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合,加速 AI 技术突破和应用普及。
全国人大代表、中国铁塔董事长张志勇围绕张行业大模型高质量发展、边缘算力协同部署和应用、应急保障系统完善、新能源锂电池全生命周期监控溯源,为 2024 年的两会准备了 4 项建议。
其中,在大模型发展方面,张志勇提出,现阶段算力资源不足、数据质量不高、场景开放不够、应用部署成本高、模型数据安全风险等问题,对行业大模型的发展形成了一定制约。
对此,他建议要提升算力资源供给能力。建立算力资源公共调度平台,促进算力资源协同共享,提升算力资源利用效能。同时,提升自主创新能力,在政策引导、品牌推广、行业采购等层面加大对国产硬件的支持力度,推进 AI 深度学习框架、 AI 硬件计算 100% 国产化。加快推动能够提供训练和推理一体化的单体超大规模行业智算中心建设。
同时,张志勇还建议要提升行业数据供给水平、加快创新应用场景建设、降低应用部署成本、加强模型数据安全、加强产业政策扶持和人才培养。
全国人大代表、万华化学董事长廖增太在今年全国两会上带来了「人工智能与化工行业深度融合的建议」。他建议,多方协同合作,形成国家级化工行业通用数据集,并提供政策性支持,鼓励人工智能在化工行业典型应用场景先行先试,同时还应建立完善的人工智能人才培养战略和引进政策,强化 AI 人才体系建设。
在行业通用数据集方面,廖增太表示,化工行业产品品类复杂,涉及生产生活的方方面面,人工智能与化工行业的深度融合高度依赖行业数据集的建设。目前各类基础数据(如物性库)不足、专业文献及实验过程数据量庞大、数据收集整理和标注工作量巨大、行业数据标准缺乏,同时还涉及商业机密和数据安全等问题,难以形成行业通用数据集。
所以,他建议,政府牵头组织相关部门、高校、化工行业协会、数据标准组织,建立符合国际标准的化工行业数据标准,组织收集化工行业通用基础数据,并进行专业数据标注,形成国家级化工行业通用数据集,为行业基础大模型训练及智能化建设提供数据基础。
数字经济时代,科技创新是牵引行业发展的重要引擎,而在创新、突破的背后,人才无疑是重中之重。其实,除了雷军之外,还有多位人大代表、政协委员围绕人才培养带来了建言提案,不仅是建议将人工智能、集成电路等前沿技术的相关学科更早地引入教学中,同时也希望能够给予青年科研人员与相关从业者更多发展空间。
对此,科技部党组书记、部长阴和俊在两会首场「部长通道」采访活动中介绍道,科技部在国家重大科技任务中,给年轻人提供机会、提供平台。如在国家自然科学基金项目中,80% 的项目由 45 岁以下的青年人员承担。在国家重点研发计划项目中,到目前已有 1100 多项由 40 岁以下的青年科学家牵头负责,这个数量已经达到了总数的 20% 以上。在北斗导航、探月工程、中国「天眼」这些大工程中,许多项目团队的平均年龄刚过 30 岁。
在加强培养方面,阴和俊表示,科技部出台政策,鼓励有条件的单位,把一半以上的基本科研业务费投到 35 岁以下年轻人身上;在重点实验室的评估中,科技部把对青年人的培养作为重要的指标。同时,想办法提高稳定支持力度,尽量减少考核频次,让他们心无旁骛,沉下心来潜心科研。
如今,无论是 AI+ 科研,还是围绕 AI 基础设施的研究,都已经成为 AI 在我国应用的重要落脚点,而越来越多的活跃力量的加入,也势必将为我国 AI 弯道超车贡献燃料。
参考资料:
1.https://mp.weixin.qq.com/s/04J18G6x_VzOonQ-FBK50A
2.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1792604567012298725&wfr=spider&for=pc
3.https://mp.weixin.qq.com/s/LV4yndQcX0_XGxgoQaMb1g
4.https://www.cnii.com.cn/rmydb/202403/t20240305_548639.html
5.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1792674591761777908&wfr=spider&for=pc
6.https://finance.sina.cn/2024-03-05/detail-inamheup0055776.d.html
7.https://news.sina.cn/2024-03-05/detail-inamheup0052375.d.html