中國青年報客戶端訊（中青報·中青網記者 王燁捷）正在召開的全國兩會上，新質生產力成為代表委員們關心的重點。全國政協常委、中國工程院院士、國家流程制造智能調控技術創新中心首席科學家錢鋒提交了多份聚焦人工智能助力新質生產力發展的提案。

　　“人工智能是助力我國制造業高質量發展的‘加速器’。但我國目前在核心技術、產業賦能、數據算力、人才隊伍等方面還存在短板。”在《關于讓人工智能為新型工業化注入新動力的提案》中，錢鋒指出，目前我國工業智能關鍵核心技術亟待突破，我們更多關注人工智能的應用，但針對特定科學和工程問題的算法創新與世界領先水平差距較大。高端工業軟件90%以上依賴進口，被人“卡脖子”風險大。

　　他介紹，我國人工智能在工業領域的應用仍以單個環節、單個企業為主，能夠有效運用數字技術全生命周期、全產業鏈提高生產效率、降低成本消耗、提升產品質量、減少環境污染的企業還不多，亟需以人工智能為代表的新一代信息技術打通工業生產全過程。

　　此外，我國數據開放共享機制不完善，缺少訓練大模型的高質量工業數據語料庫。各地、各高校院所紛紛建立智算中心，造成算力資源分散的情況。不僅如此，國內能將模型、算法與應用場景匹配的人才稀缺。我國高校學科設置交叉融合程度不高，人培養無法匹配行業需求。

　　為此，他建議強化工業智能核心技術自主創新，打造人工智能物理建模、高性能計算等研發工具，構建自主可控的工業智能軟硬件應用和生態。

　　錢鋒認為，我國當前應布局“人工智能賦能新型工業化”等科技創新專項，加大對人工智能通用和垂直大模型支持力度。鼓勵行業龍頭企業開放應用場景，打造高質量工業語料庫，構建垂直行業人工智能訓練驗證平臺。打造重點領域人工智能開源平臺，降低大模型訓練成本。

　　他指出要推動科研和產業數據共享，依托隱私計算、區塊鏈、聯邦學習等技術，構建安全可信的共享平臺。引導行業用戶開放核心業務場景，對政府投入的場景數據“應采盡采”。構建國家人工智能公共算力平臺，鼓勵有條件的單位貢獻剩余算力，探索多元異構、多卡并行的算力統籌規劃機制，攻關大規模并行訓練等前沿領域，打造超大規模算力集群。

　　在《關于加快我國人工智能大模型發展的提案》中，錢鋒指出，目前國內大模型研發的內容大多為低水平重復，缺少創新性強、具有革命性的基礎理論研究。開源往往僅涉及參數，代碼或數據并不完全提供，數據采集和清洗、技術的探索研究、場景應用等趨于同質化，難以形成合力。

　　錢鋒指出，科研人員需要算力來解決人工智能基礎問題，如大模型背后的涌現機理、生成算法中的數學問題等，“如沒有足夠的算力資源，將導致科研人員無法突破算法瓶頸，長此以往會對我國人工智能的持續創新產生較大影響”。

　　他建議，一是以創新聯合體的方式促進人工智能基礎理論和創新算法突破。這種聯合體，由企業和高校共建，企業和政府共同投入數據和算力資源；二是建設具有國際競爭力的人工智能新型研發機構，征召一批人工智能頂尖算法和工程人才投入大模型研發競爭賽道，該機構提供數據、技術和算力等，并與合作企業聯合獲得大模型市場收益；三是建立國家算力共享平臺，鼓勵有條件的單位貢獻剩余算力；四是發布權威大模型評測結果，制定關鍵領域標準規范。