南方日报网络版
7月11日,在省政协机关三楼常委会议厅,粤商·省长面对面协商座谈会召开。16名粤商代表与省长面对面,围绕“开展人工智能有组织科研攻关,拓展人工智能新赛道新场景”协商座谈,为人工智能更好赋能高质量发展建言献策。
作为经济大省、制造业大省、数字经济大省,广东区域创新能力连续7年居全国第一,形成一批以华为、腾讯、比亚迪、大疆等为代表的、具有国际竞争力的创新型企业。广东人工智能核心产业规模、核心企业数量均属全国“第一梯队”,国家级专精特新“小巨人”企业数量、综合算力指数、人工智能专利数量、国家新一代人工智能开放创新平台等都居全国首位。
在人工智能产业竞争激烈的当下,如何持续抢占人工智能发展制高点?会上,粤商代表建议,紧密围绕广东“双十”产业集群,加快构建若干工业领域的垂直大模型。
广东人工智能产业规模去年超1800亿元
省委十三届四次全会暨省委经济工作会议将“加快培育人工智能等新兴产业,大力发展新质生产力”作为今年经济工作的重心之一。
今年,省政协确定以“开展人工智能有组织科研攻关,拓展人工智能新赛道新场景”作为上半年粤商·省长面对面协商座谈会的议题。
协商座谈会前,省政协成立了调研组,组织130余名委员跨专委会、跨界别、跨专业领域,深入珠三角9市和韶关等地级以上市调研,赴北京、上海、安徽等地考察学习,向江苏、山东、浙江等7个省份开展书面调研,先后召开20多场座谈会听取有关情况介绍,并深入27家具有代表性的企业调研,向70多家关联企业广泛征求意见建议,在吸纳各方意见建议基础上形成调研报告。
报告显示,广东人工智能产业综合竞争力稳居国内第一梯队。2023年,广东人工智能核心产业产值达到1800亿元,位居全国前列;大模型数量达32个,位居全国第二;人工智能核心企业数量达1104家,居全国第二。广东的优势主要体现在芯片研发及其生态、新型算网能力、创新生态链、应用场景等方面。
广东人工智能可拓展哪些新赛道新场景?报告建议,将通用大模型、行业大模型、具身智能、智能无人系统作为广东人工智能产业发展的主攻赛道,促进人工智能与实体经济深度融合,打造一批重点行业人工智能场景应用示范,推动终端产品与服务智能化升级,形成以场景创新推动人工智能技术升级、产业增长的发展路径。
该建议受到多位粤商代表的响应。“目前,面向工业领域的垂直大模型较为缺乏,导致大模型与工业的融合应用进展相对缓慢。”广州工业投资控股集团有限公司党委书记、董事长景广军建议,紧密围绕智能家电、汽车、高端装备制造等广东“双十”产业集群,加快构建若干工业领域的垂直大模型,提升通用基础大模型的工业知识增强关键技术。
广州数字科技集团有限公司党委书记、董事长黄跃珍说,大模型尤其是通用大模型的研发及训练需要较多的资源投入及较高的技术门槛,制约其在商业场景的落地,导致应用场景单一。建议联通行业经络,实现适用性高的场景应用,选择在政务、金融、医疗、交通、制造等广东省具有一定优势和潜力的垂直行业,重点扶持大模型技术的研发和应用,推动大模型技术率先在这些领域的深度应用和创新,进而寻求跨行业、多场景及产业化的落地。
我国是全球工业门类最齐全的国家,拥有丰富的人工智能工业应用场景。人工智能在产业尤其是工业如何落地应用?这一话题受到广泛关注。
研祥高科技控股集团有限公司董事局主席陈志列建议,省发展改革委、科技厅、工业和信息化厅制定工业人工智能发展的激励政策,对工业人工智能关键技术研发突破和产品推广应用设立专项奖励,鼓励和支持由本行业高科技制造业领军企业牵头,充分发挥所依托的国家级制造业创新平台的作用,整合产、学、研、政、资的优质资源深度融合,开展关键核心技术及“卡脖子”技术的攻关和突破。
广州瑞松智能科技股份有限公司董事长兼总裁孙志强建议,加强工业人工智能技术的应用和创新,积极建立工业领域新场景示范应用,实施工业场景成效导向考核机制,推动新成果新技术快速应用到生产实践中,达到优化生产流程、提升生产效率的目的。
广东省科技厅厅长王月琴在回应时表示,企业家们关心的人工智能基础设施建设、人工智能在垂直行业应用等问题,省科技厅正在紧锣密鼓推进,希望通过项目的形式,推动广东人工智能在自研芯片、夯实自主安全算力底座的基础上,长出一片蓬勃的产业生态。
建议推动高质量训练数据的开放和共享
报告指出,拓展人工智能新赛道新场景,还面临智算产业整体实力有待增强、数据开发利用机制有待健全、场景价值转化路径有待探索、科技创新生态体系有待优化、部分领域制度建设有待完善等问题。
对此,报告从夯实技术底座,打造引领性攻关策源地;强化算力布局,构建集群化智算领先地;创新数据供给,形成高价值转化标杆地;深化场景应用,培育新质生产力示范地;营造一流生态,塑造强磁场环境优选地;激励自由探索,构筑年轻AI人才汇聚地等六方面提出20条建议。
在协商座谈会上,粤商代表也纷纷从不同角度提出相关建议。
数据是人工智能之基。如何完善数据开发利用机制,受到广泛关注。
“大模型是典型的平台赋能型技术。但目前来说,数据质量是平台赋能作用的重要制约因素。”科大讯飞股份有限公司副总裁、科大讯飞华南有限公司总裁黄飞云建议,推动包括公共数据、电子图书、音视频、行业数据等高质量训练数据的开放和共享,优先支持人工智能开放创新平台、重点实验室和行业领军企业等单位以揭榜挂帅形式低成本使用。
广东华韶数智科技有限公司董事长耿颢认为,目前垂直领域数据集挖掘与交易程度较低,工业行业垂直大模型面临无数据可用的困境。建议从省级层面强化布局,深入开展“AI+制造”试点,构建粤企智能制造场景应用案例库,持续打造一批智能制造示范企业;大力推动“模型+场景+产业”融合创新应用,率先打造一批特色化行业级大模型,动态发布本土大模型推广应用清单,建设一批典型应用示范场景。
发展人工智能,需要从投融资生态、人才生态等方面营造良好生态环境。
广州文远知行科技有限公司创始人兼首席执行官韩旭建议,要增强投资机构对投资人工智能企业风险的容忍度,促进人工智能技术和自动驾驶产业的发展。他建议,政府要进一步引导国有资本和社会资本,加大对人工智能领域的投资与支持,鼓励企业家精神,给予市场主体、国资投资机构足够的宽容和试错空间,为人工智能技术研发打造坚实后盾。
“高科技领域的竞争首先是人才密度的竞争。因此,要优先重视人才的竞争。”云从科技集团联合创始人姚志强说,要利用好粤港澳大湾区面向国际的优势,集聚数据、算力优势,建立对外开放的研究机构,解决科学家缺乏AI研究基础条件的问题,吸引国际人才交流、合作。
截至2023年底,广东约有66所高校开设人工智能专业或学院,建设人工智能相关领域博士学位点14个、硕士学位点34个。
美的集团蓝橙实验室副主任奚伟建议,在人工智能人才方面,建立常态化校企联合培养制度,加速年轻人梯队建设。
对此,广东省教育厅党组书记、厅长朱孔军在作回应交流时表示,人工智能发展快速,对紧缺人才培养要有超常规的理念,希望高校打开“校门”,与科研院所、企业携手培养急需顶尖人才。广东将推进申办国家级人工智能学院等工作,希望打破学校和企业的“围墙”,真正形成协同育人机制,超常规培养人才。