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(rèn)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(jìng)爭(zhēng)格局。在這個(gè)人類歷史進(jìn)程的關(guān)鍵時(shí)刻，中國如何應(yīng)對(duì)？

　　今年全國兩會(huì)，全國人大代表、科大訊飛董事長(zhǎng)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(dòng)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(chǎng)’，從國家層面聚焦資源加快追趕，同時(shí)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(shì)。”劉慶峰說。
　　制定系統(tǒng)性政策
　　補(bǔ)足短板
　　劉慶峰認(rèn)為，在2017年出臺(tái)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指引下，中國在認(rèn)知智能領(lǐng)域已具備非常扎實(shí)的技術(shù)儲(chǔ)備和成建制的團(tuán)隊(duì)，有望成為全球智慧涌現(xiàn)的第二極。
　　2024年，全球人工智能的競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)一步升級(jí)為系統(tǒng)性競(jìng)爭(zhēng)，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，中國與西方先進(jìn)國家在大模型深度應(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(zhǔn)我國通用人工智能發(fā)展中需要重點(diǎn)補(bǔ)上的短板進(jìn)行設(shè)計(jì)，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(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)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》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》），國家高位推動(dòng)規(guī)劃的制定和落地，不斷縮小中美通用人工智能產(chǎn)業(yè)在通用底座平臺(tái)方面的差距，并在行業(yè)應(yīng)用和價(jià)值創(chuàng)造上打造我國的比較優(yōu)勢(shì)。
　　持續(xù)加大
　　“主戰(zhàn)場(chǎng)”投入
　　劉慶峰提出9點(diǎn)具體建議，他認(rèn)為，在制定國家《規(guī)劃》的同時(shí)，應(yīng)加快推進(jìn)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(yàn)場(chǎng)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(qiáng)。在建議中，劉慶峰提到，要發(fā)揮舉國體制優(yōu)勢(shì)，加大并保持對(duì)通用大模型底座“主戰(zhàn)場(chǎng)”的持續(xù)投入。
　　同時(shí)，劉慶峰還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(yùn)營，支持國產(chǎn)大模型向開發(fā)者開放，開展大模型評(píng)測(cè)體系和開源社區(qū)建設(shè)等。
　　面對(duì)缺乏有公信力、標(biāo)準(zhǔn)化的科學(xué)方法來牽引和推動(dòng)行業(yè)應(yīng)用更良性發(fā)展的問題，劉慶峰表示，可以出臺(tái)更加客觀、公正、可信的評(píng)測(cè)方法，加快大模型在行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地。
　　用全新機(jī)制
　　推動(dòng)拔尖人才培養(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(rèn)為，要堅(jiān)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(jì)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(dòng)大模型與科學(xué)研究的深度結(jié)合，打造AIforScience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(chǔ)備。
　　在人才培養(yǎng)與引進(jìn)方面，劉慶峰建議加快推廣大模型賦能全學(xué)段，以全新機(jī)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(jī)制，推動(dòng)我國面對(duì)中美競(jìng)爭(zhēng)的拔尖人工智能人才培養(yǎng)。