人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性通用技術(shù)和驅(qū)動新一輪產(chǎn)業(yè)變革的新引擎,，對于搶占未來發(fā)展制高點,、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系至關(guān)重要。為此,，需要準確把握人工智能技術(shù),、產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)在規(guī)律和基本趨勢，加快推動形成先導優(yōu)勢,、特色優(yōu)勢和綜合競爭優(yōu)勢,。人工智能產(chǎn)業(yè)方興未艾作為數(shù)字化的下一個前沿，世界各國對人工智能重視程度與日俱增,。中,、美、日,、歐等國家或地區(qū)均制定發(fā)布了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略,。近年來，全球人工智能領(lǐng)域的投資增長迅猛,。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的核心是大模型,。從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看，人工智能上游基礎層是算力和數(shù)據(jù),，包括服務器,、芯片、光模塊、交換機,、數(shù)據(jù)中心,、液冷設備等；中游技術(shù)層是構(gòu)筑在算力和數(shù)據(jù)基礎上,、以算法為核心能力的大模型平臺,，深度學習、自然語言處理,、遷移學習等是關(guān)鍵技術(shù),；下游是應用層，包括游戲,、傳媒影視,、金融、辦公,、醫(yī)療等各類產(chǎn)業(yè)場景,。其中，大模型是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈核心競爭力的來源,，全球各大科技公司都在積極投資,、研發(fā)推出各自的大模型。人工智能當前在多數(shù)行業(yè)中的應用仍處于初期或試驗階段,。從全球來看,，人工智能為經(jīng)濟繁榮提供了新機會，也深刻影響著國際貿(mào)易,，但目前僅有少數(shù)企業(yè)開展規(guī)?；渴鸹蛘邔⑵洳渴鹩诤诵臉I(yè)務。受企業(yè)人工智能戰(zhàn)略,、應用人才儲備,、短期投入產(chǎn)出效益等因素影響，我國人工智能使用率與美,、英,、日、印等領(lǐng)先國家相比仍有較大提升空間,，國內(nèi)企業(yè)需要進一步強化人工智能技術(shù)與現(xiàn)實業(yè)務的結(jié)合創(chuàng)新能力,。人工智能產(chǎn)業(yè)布局趨于虛擬集聚。目前,，人工智能企業(yè)主要集聚在京津冀,、長三角、珠三角區(qū)域,，其中,，應用層企業(yè)數(shù)量占比超過一半。產(chǎn)業(yè)布局虛擬集聚的趨勢判斷主要基于兩方面原因：一是大模型平臺的市場集中度趨于提升。由于模型訓練的固定成本很高以及運營的規(guī)模效應巨大,，基礎大模型的市場將表現(xiàn)出顯著的市場集中趨勢。二是隨著新一代信息通信技術(shù)的發(fā)展,，技術(shù)層企業(yè)與基礎層,、應用層企業(yè)將更多地采用虛擬連接的方式，地理空間上的臨近性對企業(yè)成長演化的重要性會大大降低,。以人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展我國推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要有三大優(yōu)勢：一是技術(shù)水平處于全球領(lǐng)先地位,。我國人工智能專利數(shù)量全球第一，在語音識別,、自然語言處理和計算機視覺等領(lǐng)域均取得了不少突破,，且人工智能領(lǐng)域“巴斯德象限”特征明顯。二是產(chǎn)業(yè)基礎雄厚,。人工智能發(fā)展需要場景驅(qū)動,，我國產(chǎn)業(yè)門類齊全、經(jīng)濟規(guī)模巨大,，在預測,、采購、營銷,、定價,、運營及改善用戶體驗等方面有極大的應用潛力。同時,，我國人工智能企業(yè)數(shù)量亦位居世界前列,。三是政策激勵持續(xù)。我國早在2017年就制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,，之后又相繼出臺了《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等一系列政策法規(guī),，推動國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設，政策支持力度明顯,。下一步,，我國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)需要從以下四個方面發(fā)力：優(yōu)化發(fā)展策略，有序推進產(chǎn)業(yè)賦能,。一方面,，引導錯位競爭，強化區(qū)域競合,。目前,，全國多地紛紛布局人工智能，加強對全產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù),、市場等的理解,，共同推動計算機視覺、智能語音、自然語言處理,、生物特征識別,、VR/AR等領(lǐng)域技術(shù)的突破，積極開展機器學習,、知識圖譜,、類腦智能計算等通用技術(shù)的聯(lián)合攻關(guān)，同時在產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)各有側(cè)重,、有序競爭,、持續(xù)發(fā)力。另一方面,，完善應用策略和推進路線,。人工智能技術(shù)需要在應用中不斷迭代發(fā)展，應遵循先易后難,、先簡單后復雜的原則,，明確在不同行業(yè)部署的優(yōu)先級和應用重點，加快構(gòu)建人工智能應用的試錯機制,。比如,，制造業(yè)應用首先進入人力成本或綜合成本較高的簡單重復勞動環(huán)節(jié)，優(yōu)先探索機器人協(xié)助制造,、機器視覺工業(yè)檢測等智能場景,，進而改造全流程。加強人才培養(yǎng),，搭建產(chǎn)業(yè)應用橋梁,。一方面，加強復合型人才培養(yǎng),。應用驅(qū)動是我國發(fā)展人工智能的重要策略路徑,。相對于軟件工程師、數(shù)據(jù)科學家,、產(chǎn)品經(jīng)理等,，熟悉產(chǎn)業(yè)場景和實際業(yè)務并能將業(yè)務問題轉(zhuǎn)化成解決方案的人工智能轉(zhuǎn)譯人才更為關(guān)鍵。應以行業(yè)人才再培養(yǎng)為主要著力點,，夯實大模型在產(chǎn)業(yè)中應用的要素支撐,。特別是要鼓勵企業(yè)加強內(nèi)部挖潛，堅持外引內(nèi)育并舉,。另一方面,，完善人才培養(yǎng)方案。高校,、高職院校在人才培養(yǎng)上應加強電子,、材料,、機械、光學等現(xiàn)有學科專業(yè)與人工智能科學的有效融合,。強化校企人才聯(lián)合培養(yǎng)力度,，豐富應用場景驅(qū)動人才成長。三是促進跨區(qū)域人工智能人才交流,。創(chuàng)新人才招引和使用方式,，注重團隊招引，探索人才共享方式,。完善政策舉措,，有力支持應用驅(qū)動,。一是抓緊制定細化人工智能產(chǎn)業(yè)鏈地圖,，進行全面深度產(chǎn)業(yè)掃描，對人工智能發(fā)展關(guān)鍵點的特征屬性,、政策需求等開展系統(tǒng),、深入研究。二是完善頂層設計,，整合短期政策,。成立全球范圍內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)專家咨詢委員會，形成對產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體戰(zhàn)略,、實施方案的決策支持,。加強政策的普惠性、包容性,、協(xié)調(diào)性和延續(xù)性,，注重對需求端的補貼。三是引導上下游協(xié)同發(fā)展,，開展大模型創(chuàng)新應用大賽,，編制優(yōu)秀案例集，給予國內(nèi)優(yōu)秀大模型企業(yè)應用迭代的機會,，鼓勵大模型企業(yè)與生態(tài)企業(yè)打造創(chuàng)新共同體和利益共同體,，構(gòu)建開放動態(tài)產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。四是尊重企業(yè)成長的差異性,，用中長期戰(zhàn)略眼光真正重視人工智能領(lǐng)域目前尚處于初創(chuàng)期,、規(guī)模較小、貢獻不大的企業(yè),。注重發(fā)展安全,，營造良好發(fā)展環(huán)境。一方面,，適度超前布局支撐人工智能發(fā)展的基礎設施體系?，F(xiàn)代人工智能的發(fā)展主要依賴人力資本,、數(shù)據(jù)和算力。除了優(yōu)化升級網(wǎng)絡連接類基礎設施,、提升傳統(tǒng)基礎設施的智能化水平,，還要加強功能類基礎設施的建設，特別是加強大數(shù)據(jù)基礎設施和高效能計算基礎設施的統(tǒng)籌布局及建設利用,，積極推進高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,、智能算力集群等相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)攻關(guān)，為大型人工智能模型訓練提供海量數(shù)據(jù)和強大算力支持,。另一方面,，完善人工智能治理。加強人工智能治理的國際交流與合作,，規(guī)范數(shù)據(jù)管理和算法管理,，提升技防水平，如研發(fā)人工智能風險管控軟件,、安全大模型等,，不斷提高人工智能的安全性、包容性和公眾信任度,，降低人工智能應用的風險以及可能對公平競爭,、知識產(chǎn)權(quán)、社會平等,、個人隱私,、信息決策等產(chǎn)生的不利影響。（作者系南京大學長江產(chǎn)經(jīng)院特任研究員,，江蘇省社科院區(qū)域現(xiàn)代化研究院副院長,、研究員）作者：程俊杰來源：經(jīng)濟參考報