無論是ChatGPT的誕生還是Sora引發(fā)的全球關注，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鍵時刻，中國如何應對？

　　今年全國兩會，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)性構建通用人工智能生態(tài)和應用，打造綜合優(yōu)勢。”劉慶峰說。
　　制定系統(tǒng)性政策
　　補足短板
　　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，中國在認知智能領域已具備非常扎實的技術儲備和成建制的團隊，有望成為全球智慧涌現(xiàn)的第二極。
　　2024年，全球人工智能的競爭將進一步升級為系統(tǒng)性競爭，各國在基礎大模型、行業(yè)應用、硬件、產(chǎn)業(yè)鏈等方面開始全面較量，中國與西方先進國家在大模型深度應用和戰(zhàn)略需求上角逐，今年將是關鍵期。
　　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計，圍繞自主可控算力生態(tài)構建、高質(zhì)量數(shù)據(jù)開放共享、科學的評測標準制定、源頭技術前瞻研發(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》（以下簡稱《規(guī)劃》），國家高位推動規(guī)劃的制定和落地，不斷縮小中美通用人工智能產(chǎn)業(yè)在通用底座平臺方面的差距，并在行業(yè)應用和價值創(chuàng)造上打造我國的比較優(yōu)勢。
　　持續(xù)加大
　　“主戰(zhàn)場”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，應加快推進通用大模型的相關工作，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。
　　同時，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)建設等。
　　面對缺乏有公信力、標準化的科學方法來牽引和推動行業(yè)應用更良性發(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)領域的應用落地。
　　用全新機制
　　推動拔尖人才培養(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系統(tǒng)性創(chuàng)新，在戰(zhàn)略性、前瞻性的基礎研究領域做好布局。他建議，要加快腦科學與類腦智能、量子計算等領域與人工智能關鍵研究的協(xié)同攻關，形成交叉學科的突破，助力我國通用人工智能彎道超車；推動大模型與科學研究的深度結合，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)。如設立國家人工智能學院，以“核心+基地”的組織形式和全新機制，推動我國面對中美競爭的拔尖人工智能人才培養(yǎng)。