刚刚闭幕的全国两会上，人工智能（AI）再度成为热词。《政府工作报告》不仅三次提到“人工智能”，更是首次提出“人工智能+”行动，提出“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”。前不久，国务院国资委专门召开中央企业人工智能专题推进会，要求中央企业主动拥抱人工智能带来的深刻变革，把加快发展新一代人工智能摆在更加突出的位置，带头抢抓人工智能赋能传统产业，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。这表明国家将强化人工智能的顶层设计，加快形成以人工智能为引擎的新质生产力。
我们邀请政产学研用各方嘉宾，组织召开研讨会，就是希望通过共同探讨人工智能大模型的前沿技术、应用场景和发展趋势，深入贯彻落实全国两会精神和“人工智能+”行动要求，更好推动广大企业抓住人工智能技术发展的战略机遇，赋能企业转型升级和高质量发展。
借此机会，我谈四点意见，抛砖引玉，供大家参考。
一是聚焦人工智能新机遇，着力转型升级。党的十八大以来，习近平总书记在不同场合多次谈及人工智能的重要性与人工智能的发展路径，专门强调“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源”。
今年《政府工作报告》中提出的“人工智能+”对企业意味着无限机遇，无限可能。
人工智能+制造业，将促使制造业企业改变生产模式和经济形态，提高生产效率，降低生产成本，实现个性化定制，提升产业国际竞争力；人工智能+交通，将为有物流、运输需求的企业打开智慧交通新世界，提供更加敏捷、高效、绿色、安全的出行环境；人工智能+教育，将为企业培养高素质人才形成全新模式，有效提升教育质量，大大提高培训效率。人工智能与大模型的深度融合势必为广大企业提供加快转型升级的全新机遇。
二是聚焦人工智能新方向，着力再造优势。新一代人工智能是科技革命和产业变革的核心引擎，而大模型是人工智能的技术方向，通用大模型等更是各类行业模型和人工智能应用的技术先导，是发挥超级功能的硬核技术，决定企业乃至国家数字经济发展的未来。
目前，国内大模型产业百花齐放，随着大模型及产品相继发布并持续迭代，行业应用正取得更多成果，但与国际顶尖的认知智能大模型相比，仍存在一定差距。企业唯有正视差距，充分利用我国独特优势，争取在大模型硬核技术上实现自主突破。尽管在核心芯片和底层技术的若干领域还与先进企业存在不小差距，但我国拥有门类齐全的产业体系、丰富的应用市场、巨大的科技资源，只要把国家战略科技力量和企业及社会科技力量结合起来，坚持不懈，就可能在应用创新的一些领域率先形成突破。
企业要充分发挥中国式道路的独特优势，政府和市场共同发力，统筹推进数据、算法和算力发展，不仅在行业模型、应用场景开发上，更要在通用大模型开发方面，瞄准世界先进水平，持续投入、协同攻关，力争早日在核心技术方面取得自主突破，培育形成我国在全球新一轮通用人工智能大模型领域的新优势。
三是聚焦人工智能新特点，着力融合发展。近年来，我国人工智能领域的技术创新成果逐步从实验室走向产业实践，“人工智能+”产业化进程不断加快，在制造业、能源、交通、医疗、农业、生活服务等领域得到了较好应用，实现了许多以前难以想象的创新和改进。
中国信息通信研究院和赛迪研究院公布的数据显示，2023年我国人工智能核心产业规模达5784亿元，增速13.9%。我国生成式人工智能的企业采用率已达15%，市场规模约为14.4万亿元。
据不完全统计，截至2023年10月，我国累计发布200余个人工智能大模型，科研院所和企业成为开发主力军。人工智能的蓬勃发展正在全新赋能各行各业，为企业与个人的发展带来新机遇。
3月13日，李强总理在北京调研指出，人工智能是发展新质生产力的重要引擎。要抓住算力、数据、算法等关键环节攻坚突破，多路径布局前沿技术，努力实现弯道超车、换道超车。对广大制造业企业来说，要充分认识应用场景的战略价值和意义，以应用场景为载体，与人工智能服务企业深度合作，协同创新，加快迭代培育适应行业特性的应用大模型，拓展企业发展新空间，努力实现人工智能科技与产业深度融合。
四是聚焦人工智能新模式，着力协同奋进。人工智能技术和大模型构建需要政产学研用和金融等多方协同努力。当前，包括广东省在内的多级地方政府不仅出台了人工智能发展相关规划和支持政策，成立了相关机构；而且着力营造鼓励创新、包容失败的体制机制环境，使得一批有实力的企业和有抱负的企业家敢于冒险、勇于创新，前景看好。
面对严峻的挑战，要不断利用制度优势推动人工智能创新形成新的体制机制，充分发挥企业创新主体作用，以政府引导和市场机制来组织创新资源，发挥政产学研用金的协同力量，打造人工智能技术完整创新链；同时，充分发挥行业协会、社会组织的桥梁纽带作用，有效连接供给侧和需求侧，加快培育人工智能相关新产业，尽快形成人工智能大模型创新发展的良好生态。
另外，企业还要清醒认识到，人工智能大模型的发展还处于探索阶段，技术进步和迭代速度都很快，距离大规模商业化应用还有一段路要走，在这个过程中将面临许多意想不到的困难和挑战，比如数据安全、隐私保护、伦理规范等。
因此，企业一方面要紧跟发展趋势，将人工智能技术创新应用作为战略性行动予以确立，在关键领域战略性、前瞻性投入和布局；另一方面要用好已有的平台和沟通交流渠道，遵循科学规律和价值创造导向，不冒进，不跟风，循序渐进，务实创新，努力形成创新投入与创新回报的良性循环，携手共进。
