4月13日至14日，第十三屆“吳文俊人工智慧科學技術獎”頒獎典禮暨2023中國人工智慧産業年會在蘇州舉行，展示了我國人工智慧的發展前沿。

  一大批新突破、新技術、新應用，正在海量應用場景中“拔節生長”，昭示出新質生産力加快形成的廣闊空間。

  “算力+數據+模型”形成的

  第三次人工智慧浪潮已經到來

  從大模型與通用人工智慧，到人形機器人與具身智能……年會上，通過展望人工智慧未來趨勢，與會專家共同探究如何推動人工智慧前沿技術與産業生態協同發展。

  何謂大模型？中國工程院院士、同濟大學校長鄭慶華介紹，大模型是指參數規模在10億以上、由大規模參數構建起來的神經網絡模型，在人工智慧內容生成方面能夠完成過去只有人才能創造完成的任務。

  大模型的背後是大算力。獲得“吳文俊人工智慧最高成就獎”的中國工程院院士、鵬城實驗室主任高文表示，“算力+數據+模型”形成的第三次人工智慧浪潮已經到來。我們提出“中國算力網”研究計劃，就是希望讓用戶像用電一樣使用算力，推動中國人工智慧發展再進一步。

  人工智慧是引領未來的新興戰略性技術，是驅動新一輪科技革命和産業變革的關鍵力量。

  “2024年我國首次將‘人工智慧+’行動寫入政府工作報告，標誌著人工智慧已成為我國加快發展新質生産力的核心驅動力。”中國工程院院士、中國人工智慧學會黨委書記趙春江説。

  三條技術路線推動人工智慧從弱到強

  工信部數據顯示，我國人工智慧核心産業規模已達5000億元，企業數量超過4400家。隨著我國人工智慧技術快速發展，將為開展“人工智慧+”行動奠定堅實基礎。

  鄭慶華介紹，人工智慧從弱到強主要有三個標誌，一是人工智慧生成內容或者回答問題的水準接近人類，甚至在部分領域超越人類；二是能夠支援多種媒體，包括文本、圖片、視頻的生成；三是能夠支援不同場景，可以泛化到其他專業領域。

  “我們認為有三條技術路線推動人工智慧從弱到強。”鄭慶華表示，第一是依托大模型、大數據、大算力、強演算法來推動，第二是採用“神經+符號”協同的方式，第三是打造人腦記憶啟發的機器記憶智能模型。

  “總體上看，首先解決計算智能，然後解決感知智能，在這個基礎上進而實現認知智能。”鄭慶華説。

  “今年，通用人工智慧與其他前沿領域的融合創新有望發揮關鍵作用。”中國人工智慧學會副秘書長余有成告訴記者，我國人工智慧已廣泛賦能到智能交通、智能教育、智能社區、智慧金融、智慧醫療、智能制造、智慧能源等19個應用領域。通過加強人工智慧産業科技創新，將逐步輻射一大批面向未來的行業應用落地。

  加快推進人工智慧場景創新和高水準應用

  專家指出，海量的應用場景、超大的市場規模、龐大的人才隊伍，是我國發展人工智慧的先天優勢。但相比世界頂尖水準，我國人工智慧技術仍存在應用場景係統設計不足、重大場景開放程度不高、場景創新生態不完善等問題，在基礎性技術等方面還處于弱勢。

  為加速人工智慧核心技術攻關，著力解決人工智慧重大應用和産業化等問題，中國人工智慧學會與科技部新一代人工智慧發展研究中心4月13日正式啟動第二屆全國人工智慧應用場景創新挑戰賽。

  “只有面向地方傳統産業數字化轉型需求，推動通用人工智慧與未來産業、實體經濟的融合發展，加快推進人工智慧場景創新和高水準應用，才能打造全方位、多場景、高頻次的應用解決方案。”趙春江説。

  2024年，人工智慧産業發展有望成為全球經濟復蘇的風向標。有分析機構預測，我國人工智慧市場規模將接近8000億元。

  清華大學教授、中國人工智慧學會副理事長孫富春表示，我國人工智慧發展應強化整體設計和前瞻部署，發揮新型舉國體制優勢，全面提升科技創新能力，健全安全治理體係，開拓人工智慧新領域新賽道，構建支撐未來産業發展的創新生態，促進技術與産業更快更好發展。（記者 胡喆）