收藏
□ 經濟發展新動能課題組
編者按
當前，中國經濟已進入高質量發展階段，正處于轉變經濟發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的關鍵時期。我國具有創新能力提升快、市場需求支撐強、產業升級空間大等優勢，這為新質生產力形成和經濟新動能培育創造了難得的歷史性機遇。為此，上海證券報與中國宏觀經濟研究院、中國經濟信息網組成聯合課題組，共同推出“經濟發展新動能”系列報告，從“人工智能+”、綠色貿易、低空經濟、新型消費、傳統產業綠色化轉型升級等方面，聚焦新動能產業發展前景，探討如何充分發揮政策、市場和技術等多方面優勢，加快發展新質生產力，加速經濟新動能培育，為經濟發展注入新的活力和動力
□ 人工智能是引領未來的戰略性技術，也是新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力。2024年政府工作報告提出，要“制定支持數字經濟高質量發展政策”，“開展‘人工智能+’行動”。這意味著“人工智能+”正式上升為國家級專項行動
□ “人工智能+”行動是順應新一輪科技革命和產業變革趨勢，積極搶占國際科技競爭主導權的重大舉措，是加快發展新質生產力的重大部署。“人工智能+”將加速人工智能賦能千行百業、惠及千家萬戶，為加快培育和發展新質生產力注入澎湃動能
□ 要確保“人工智能+”行動取得實效，應盡快完善政策支撐保障體系，適度超前建設算力基礎設施，加快推進人工智能大模型技術研發，持續提升人工智能應用深度廣度，確保人工智能在安全可用的基礎上走向深入，真正培育成為新質生產力的強力引擎
一、人工智能成為新一輪科技革命和產業變革、激活新質生產力的強力引擎
2024年政府工作報告提出，要“制定支持數字經濟高質量發展政策”，“開展‘人工智能+’行動”。實施“人工智能+”行動，是順應新一輪科技革命和產業變革趨勢，積極搶占國際科技競爭主導權的重大舉措，人工智能成為加快發展新質生產力的強力引擎。
（一）搶抓全球科技創新制高點和產業競爭新機遇的重大戰略舉措
人工智能是引領未來的戰略性技術，也是新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力。2023年以來，從ChatGPT驚艷亮相到Sora刷爆全球，從單一智能到通用智能，從單模態到多模態，人工智能大模型快速迭代，成為全球科技巨頭的“角斗場”。據預測，2035年生成式人工智能有望為全球貢獻近90萬億元的經濟價值。與此同時，一些西方國家企圖壟斷人工智能發展優勢，濫用國家安全概念，頻繁出臺關于人工智能的法案和行政命令，并試圖通過拼湊國際多邊機制等方式阻撓中國發展人工智能。當前，中國人工智能企業數量、投資金額、科研實力仍處于“追趕”階段。實施“人工智能+”行動，有利于緊緊抓牢抓實人工智能這個“牛鼻子”，靠顛覆性技術和前沿技術激發更多新質生產力，在重塑全球競爭新格局中掌握主動權和主導權。
（二）面向時代的前瞻性、系統性、整體性重大政策設計
“人工智能+”行動立足于我國海量多元數據、超大規模市場和豐富應用場景等獨特優勢，旨在大力培育人工智能新產品和新服務，有利于全面彰顯科技創新的增量器和放大器作用，賦能傳統產業升級、新興產業壯大、未來產業培育，構建科技創新和產業應用創新良性互動的發展格局，引領新質生產力形成和發展。工業和信息化部最新數據顯示，我國已建成2500多個數字化車間和智能工廠，經過智能化改造，研發周期縮短約20.7%、生產效率提升約34.8%、不良品率降低約27.4%、碳排放減少約21.2%。開展“人工智能+”行動，將深度賦能千行百業轉型升級，推動質量變革、效率變革、動力變革，加快形成新質生產力。
（三）基于我國科技創新優勢和融合應用潛能作出的重大行動部署
目前，我國人工智能在關鍵核心技術、產業生態體系、融合應用場景等方面已經具備了堅實的發展基礎。
在關鍵技術上，我國企業在應用算法、智能芯片、開源框架等關鍵核心技術上已取得重要突破，圖像識別、語音識別等應用技術進入國際先進行列，智能傳感器、智能網聯汽車等標志性產品有效落地應用。
在產業生態上，我國人工智能產業生態已經初步形成，智能芯片、開發框架、通用大模型等創新成果不斷涌現。據中國信通院測算，2022年中國人工智能核心產業規模達5080億元，同比增長18%；初步統計，2023年人工智能核心產業規模達到5784億元，增速達13.9%。
從應用場景看，人工智能在智慧金融、智慧醫療、智能制造、智慧能源等多個領域的應用已取得階段性成果。實施“人工智能+”行動，有利于以應用場景為先導，逐步驅動科技創新和產業升級同步推進，積極搶占國際前沿科技競爭優勢。
二、“人工智能+”行動帶來重大機遇和廣闊前景
“人工智能+”上升為國家級專項行動，意味著我國將強化頂層設計和政策支持。2024年，人工智能預計將迎來應用場景爆發式增長元年，“人工智能+”將加速人工智能賦能千行百業、惠及千家萬戶。
（一）多模態人工智能大模型步入全面應用新階段
伴隨“人工智能+”行動的開展，人工智能大模型將從市場探索和培育期邁向全面應用新階段。生成式人工智能借助自然語言處理、類腦算法、語音技術、視頻生成、人機交互、計算機識別與模式識別、安全與隱私等關鍵技術，正逐漸從單模態走向多模態。模型即服務（MaaS）將成為通用人工智能生態構建的核心，大模型廠商將加速實現預訓練模型開源，推動供給側形成“通用大模型+領域大模型+行業大模型+企業/個人小模型”的基礎業態。相關重點領域大模型應用走向深入，行業價值將持續釋放。機構預測，2024年全球將孕育出超過5億個智能化新應用，相當于過去40年間出現的應用數總和。
（二）人工智能加速賦能千行百業、惠及千家萬戶
從“人工智能”到“人工智能+”，一字之差的背后反映出從技術革命到產業變革的拓展，反映出發展的方向是以應用需求為牽引的“深科技創新”。
人工智能將深度賦能千行百業。圍繞現代化產業體系建設，人工智能將全面融入高端制造業、現代服務業和現代農業等領域重點環節和業務場景，助力國民經濟提質增效降本。比如，在智能制造領域，人工智能將在工業質檢、供應鏈管理、設備故障診斷、工業遠程控制、預測性維護、資源計劃調度、產品設計等業務環節和場景發揮更大作用，工業大腦、工業機器人、工業互聯網等典型場景將進一步助力“中國制造”邁向“中國智造”。據工業和信息化部賽迪研究院預測，2035年生成式AI對中國經濟的貢獻將有望突破30萬億元。
人工智能將全面惠及千家萬戶。面向人民美好生活新需求，人工智能將深度融入社會治理、公共服務、城鄉發展等各個環節，切實提升廣大人民群眾的獲得感、幸福感。如在城市管理領域，人工智能將加速催生城市大腦、城市物聯感知、政務數據可用不可見、數字采購等人工智能應用場景升級，涌現未來社區、無人配送、社區電商、數字餐廳等多樣化社區生活場景，讓城市更“聰明”。
（三）基礎設施建設有望加速補足算力需求新缺口
數據、算力、算法是人工智能技術的“三大基石”。算力是大模型訓練的“燃料”。隨著人工智能從單一智能向通用智能邁進，算力需求急劇增長，算力缺口擴大，供需矛盾凸顯，算力基礎設施建設成為迫切需要解決的現實問題。伴隨大模型發展如火如荼，訓練算力需求有望擴張到原來的10倍至100倍，算力需求的指數級增長曲線將更加陡峭。比如，在同等訓練時長下，GPT-4對于算力的需求比GPT-3增長445倍。開展“人工智能+”行動，我國有望加快算力基礎設施建設進程，加速推動芯片、操作系統、應用軟件和計算架構創新，服務器、芯片、CPU、GPU、IDC、量子計算、光通信等算力設施將加速布局，拉動算力產業鏈上下游建設提升和質量升級。
三、推動“人工智能+”行動，激活新質生產力動能
人工智能發展仍面臨政策支撐不足、算力基礎設施緊缺、關鍵核心技術“卡脖子”、應用深度廣度不夠等一系列問題，亟須系統部署、精準施策，確保人工智能在安全可用的基礎上走向深入。
（一）完善健全政策支撐保障體系
實施“人工智能+”行動，應率先從加快完善政策、人才、資金等基礎要素支撐著手。盡快出臺“人工智能+”行動專項方案，系統性制定國家層面的通用人工智能發展規劃。政府和企業都需要加大對人工智能領域的研發投入，提高在人工智能技術創新、跨界人才等資源的儲備力度。瞄準基礎理論研究等人才缺口較大的領域，集中探索深度融合的學科建設和人才培養新模式。加快推廣大模型賦能全學段教育，探索設立國家人工智能學院，加強人工智能相關學科發展和高層次人才培養。
（二）適度超前建設算力基礎設施
建立健全算力調度標準規范體系，以算力節點能力度量、多元異構算力并網調度、算網可信交易等核心環節為重點，統籌推進計算智能、感知智能、認知智能、運動智能的協同發展，統籌通用算力、智能算力、超級算力協同計算，持續完善各項標準規范，實現業界認可的算力度量標準。加快構建聯網調度、普惠易用、綠色安全的全國一體化算力網，促進全國范圍內各類算力資源高比例、大規模一體化調度運營，實現多地算力資源的共享和最優利用。制定推廣面向通用人工智能時代的智算基礎設施評價體系，以評促建、以評促優，提升智算中心服務水平。
（三）推進人工智能大模型技術研發
瞄準算法、硬件、安全等技術方面短板，鼓勵支持更多自主創新成果。加強高性能AI芯片的研發力度，加深對深度學習、強化學習等前沿算法的研究與創新，加快算法的優化和適應性改進，從源頭和底層解決關鍵技術“卡脖子”問題。探索構建企業為主體、產學研用深度融合的創新聯合體。支持國有企業加強人工智能領域關鍵核心技術攻關，帶動產業鏈創新鏈各類主體。鼓勵民營企業探索適應多元應用場景的通用、行業、企業、個人等大模型，激活平臺企業、中小企業等不同類型企業的創新積極性。
（四）提升人工智能應用深度廣度
開發更加適合行業應用的數字化解決方案，推動與傳統產業進行“數轉智改”結合。搭建多層次應用場景供需對接平臺，為市場提供“看得見、摸得著”的應用場景。在全國范圍實施大模型賦能千行百業示范應用推進計劃，鼓勵有關垂直領域行業企業主動擁抱人工智能技術，推出一批“人工智能+”融合應用場景和示范案例，抓緊在生物、新材料、新能源汽車等重點領域形成標志性成果。推進大模型應用生態建設，構建開放共享協同的產業生態體系。
（五）重視科技倫理與數據安全
提升AI系統的安全性和隱私保護技術，做好對抗性攻擊防御、數據加密等工作，夯實人工智能治理技術基礎。對人工智能生成內容進行顯著標識，防范人工智能帶來的虛假信息、偏見歧視乃至意識滲透等問題。正確處理好人和人工智能的關系，加強人工智能發展的潛在風險研判和防范。推動出臺“人工智能法”，完善人工智能相關領域立法。在守住安全底線的前提下，積極推行包容審慎監管，給予新技術足夠的創新空間和必要的試錯空間。
（執筆人：中國宏觀經濟研究院 徐策；中國經濟信息網 左登基）
