中國發(fā)展網(wǎng)訊 無論是ChatGPT的誕生還是Sora引發(fā)的全球關(guān)注,，大模型呈現(xiàn)出來的智慧涌現(xiàn)能力,，被認為不亞于PC和互聯(lián)網(wǎng)的誕生,，將徹底改變產(chǎn)業(yè)形態(tài)和競爭格局,。在這個人類歷史進程的關(guān)鍵時刻,，中國如何應(yīng)對,？全國人大代表,、科大訊飛董事長劉慶峰帶來了一份沉甸甸的建議，他建議制定國家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》,，系統(tǒng)性加快推動我國通用人工智能發(fā)展,。“我們要正視差距,，聚焦自主可控的底座大模型‘主戰(zhàn)場’,，從國家層面聚焦資源加快追趕，同時系統(tǒng)性構(gòu)建通用人工智能生態(tài)和應(yīng)用，打造綜合優(yōu)勢 ”,，他說,。制定國家《通用人工智能規(guī)劃》，應(yīng)對全球AI“系統(tǒng)性競爭”劉慶峰認為,，在2017年出臺的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指引下,，中國在認知智能領(lǐng)域已具備非常扎實的技術(shù)儲備和成建制的團隊，有望成為全球智慧涌現(xiàn)的第二極,。當前,，通用人工智能是全球科技競爭的焦點，當前 OpenAI的GPT-4/4V代表全球通用大模型底座能力的最先進水平,，DALL-E3,、Whisper、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平臺所延伸出來的特定領(lǐng)域的成功實踐,。國產(chǎn)大模型離全球最高水平有多大距離,？劉慶峰以我國首個基于全國產(chǎn)算力訓(xùn)練的全民開放大模型——訊飛星火大模型為例，“其預(yù)計在6個月內(nèi)可達到GPT4/4V當前最好水平”,，但隨著GPT-5的發(fā)布,，這個差距可能會被拉到一年以上，如果從算力,、數(shù)據(jù),、模型訓(xùn)練等方面組織好資源全力追趕，這個差距也有望在1-2年內(nèi)被追平到相當?shù)乃?，同時我國也在語音大模型,、醫(yī)療大模型等領(lǐng)域形成了國際領(lǐng)先的比較優(yōu)勢?！拔覀冇行判脑谕ㄓ么竽Ｐ偷鬃喜粫霈F(xiàn)代差級落后的差距,，在此基礎(chǔ)上結(jié)合行業(yè)場景和數(shù)據(jù)進行打磨，有望實現(xiàn)典型行業(yè)領(lǐng)域的超越”,，他認為,，在追趕的同時，結(jié)合全新的技術(shù)發(fā)展,、競爭格局,、產(chǎn)業(yè)賦能以及在社會生活中的各種變化，非常有必要根據(jù)新的形勢制定系統(tǒng)性規(guī)劃,。2024年,，全球人工智能的競爭將進一步升級為系統(tǒng)性競爭，各國在基礎(chǔ)大模型,、行業(yè)應(yīng)用,、硬件、產(chǎn)業(yè)鏈等方面開始全面較量，而在大模型深度應(yīng)用和戰(zhàn)略需求上角逐,，今年將是關(guān)鍵期,。劉慶峰建議，在2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的基礎(chǔ)上,，瞄準我國通用人工智能發(fā)展中需要重點補上的短板進行設(shè)計,，圍繞自主可控算力生態(tài)構(gòu)建、高質(zhì)量數(shù)據(jù)開放共享,、科學(xué)的評測標準制定,、源頭技術(shù)前瞻研發(fā)、人才培養(yǎng),、法律制定和倫理人文等維度,，系統(tǒng)性制定國家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》（下文簡稱《規(guī)劃》），國家高位推動規(guī)劃的制定和落地,，不斷縮小通用人工智能產(chǎn)業(yè)在通用底座平臺方面的差距,，并在行業(yè)應(yīng)用和價值創(chuàng)造上打造我國的比較優(yōu)勢。發(fā)揮舉國體制優(yōu)勢,，加大并保持對通用大模型底座“主戰(zhàn)場”持續(xù)投入劉慶峰提出9點具體建議,，他認為，在制定國家《規(guī)劃》的同時,，應(yīng)加快推進通用大模型的相關(guān)工作,，盡快追趕。今年是中國第一顆原子彈在中國西部羅布泊試驗場爆炸成功60周年,，舉全國之力“集中力量辦大事”,，曾讓國家突破科技封鎖，由弱變強,。在建議中,，劉慶峰提到，要發(fā)揮舉國體制優(yōu)勢,，加大并保持對通用大模型底座“主戰(zhàn)場”的持續(xù)投入,。如以專項的形式從算力、數(shù)據(jù),、算法上在未來5年內(nèi)持續(xù)支持我國通用大模型的研發(fā)攻關(guān)，支持有條件的地方政府以專項債的形式支持通用和行業(yè)大模型研發(fā)以及應(yīng)用生態(tài)發(fā)展所需的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),。劉慶峰提出,，加快形成圍繞國產(chǎn)大模型的自主可控產(chǎn)業(yè)生態(tài)，如加快我國大模型開發(fā)者生態(tài)體系建設(shè)和運營,，支持國產(chǎn)大模型向開發(fā)者開放,，開展大模型評測體系和開源社區(qū)建設(shè)等。 “推動國家級高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)開放和共享”也被提到，劉慶峰建議推動國家層面高質(zhì)量數(shù)據(jù)平臺的設(shè)立和資源共享,，支持國家實驗室,、全國重點實驗室、國家人工智能開放創(chuàng)新平臺等國家戰(zhàn)略科技力量以揭榜掛帥形式優(yōu)先,、低成本使用,。面對缺乏有公信力、標準化的科學(xué)方法來牽引和推動行業(yè)應(yīng)用更良性發(fā)展的問題,，劉慶峰表示,，可以出臺更加客觀、公正,、可信的評測方法,，加快大模型在行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地。用全新機制推動拔尖人工智能人才培養(yǎng)通用人工智能發(fā)展離不開源頭核心技術(shù)創(chuàng)新和頂尖人才培養(yǎng),。劉慶峰認為,，要堅持源頭核心技術(shù)系統(tǒng)性創(chuàng)新，在戰(zhàn)略性,、前瞻性的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域做好布局,。他建議，要加快腦科學(xué)與類腦智能,、量子計算等領(lǐng)域與人工智能關(guān)鍵研究的協(xié)同攻關(guān),，形成交叉學(xué)科的突破，助力我國通用人工智能彎道超車,；推動大模型與科學(xué)研究的深度結(jié)合,，打造AI for Science的科研新范式，并培養(yǎng)一批具備專業(yè)科研能力以及高水平通用人工智能理解能力的人才,，為可能涌現(xiàn)的交叉學(xué)科重大突破做儲備,。在人才培養(yǎng)與引進方面，劉慶峰建議加快推廣大模型賦能全學(xué)段,，以全新機制加快探索我國人工智能拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng),。如設(shè)立國家人工智能學(xué)院，以“核心+基地”的組織形式和全新機制推動我國拔尖人工智能人才培養(yǎng),。同時,，要研究通用人工智能時代人才能力素質(zhì)模型和培養(yǎng)方案，加快應(yīng)用型人才培養(yǎng),。面對應(yīng)對機制和法律法規(guī)滯后的問題,，要加速通用人工智能技術(shù)相關(guān)的法律法規(guī)制定與審議。此外,，劉慶峰還建議,，要設(shè)立軟課題進行通用人工智能相關(guān)的倫理人文研究,。