【政府工作报告】上证观察家 - 开展-人工智能+-行动，激活新质生产力强大引擎

　　□ 经济发展新动能课题组

　　编者案

　　当前，中国经济已进入高质量发展阶段，正处于转变经济发展方式、优化经济结构、转换增长动力的关键时期。我国具有创新能力提升快、市场需求支撑强、产业升级空间大等优势，这为新质生产力形成和经济新动能培育创造了难得的历史性机遇。为此，上海证券报与中国宏观经济研究院、中国经济信息网组成联合课题组，共同推出“经济发展新动能”系列报告，从“ 人工智能 +”、绿色贸易、低空经济、新型消费、传统产业绿色化转型升级等方面，聚焦新动能产业发展前景，探讨如何充分施展政策、市场和技术等多方面优势，加快发展新质生产力，加速经济新动能培育，为经济发展注入新的活力和动力

　　□ 人工智能 是引领将来的战略性技术，也是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。2024年政府工作报告提出，要“制定支持 数字经济 高质量发展政策”，“开展‘ 人工智能 +’行动”。这意味着“ 人工智能 +”正式上升为国家级专项行动

　　□ “ 人工智能 +”行动是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，积极抢占国际科技竞争主导权的重大举措，是加快发展新质生产力的重大部署。“ 人工智能 +”将加速 人工智能 赋能千行百业、惠及千家万户，为加快培育和发展新质生产力注入澎湃动能

　　□ 要确保“ 人工智能 +”行动取得优异成绩，应尽快完善政策支撑保障体系，适度超前建设算力基础设施，加快推进 人工智能 大模型技术研发，持续提升 人工智能 应用深度广度，确保 人工智能 在安全可用的条件上走向深入，真正培育成为新质生产力的强力引擎

　　一、 人工智能 成为新一轮科技革命和产业变革、激活新质生产力的强力引擎

　　2024年政府工作报告提出，要“制定支持 数字经济 高质量发展政策”，“开展‘ 人工智能 +’行动”。实施“ 人工智能 +”行动，是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，积极抢占国际科技竞争主导权的重大举措， 人工智能 成为加快发展新质生产力的强力引擎。

　　（一）抢抓全球科技创新制高点和产业竞争新机遇的重大战略举措

　　 人工智能 是引领将来的战略性技术，也是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。2023年以来，从ChatGPT惊艳亮相到Sora刷爆全球，从单一智能到通用智能，从单模态到多模态， 人工智能 大模型快速迭代，成为全球科技巨头的“角斗场”。据预测，2035年生成式 人工智能 有望为全球贡献近90万亿元的经济价值。这时，一些西方国家图谋垄断 人工智能 发展优势，滥用国家安全概念，频繁出台关于 人工智能 的法案和行政命令，并试图通过拼凑国际多边机制等方式阻挠中国发展 人工智能 。当前，中国 人工智能 企业数量、投资金额、科研实力仍处于“追赶”阶段。实施“ 人工智能 +”行动，有益于紧紧抓牢抓实 人工智能 这个“牛鼻子”，靠推翻性技术和前沿技术激发更多新质生产力，在重塑全球竞争新格局中掌握主动权和主导权。

　　（二）面向时代的前瞻性、系统性、整体性重大政策设计

　　“ 人工智能 +”行动立足于我国海量多元数据、超大规模市场和丰富应用场景等独特优势，旨在大力培育 人工智能 新产品和新服务，有益于全面彰显科技创新的增量器和放大器作用，赋能传统产业升级、新兴产业壮大、未来产业培育，构建科技创新和产业应用创新良性互动的发展格局，引领新质生产力形成和发展。工业和信息化部最新数据显示，我国已建成2500多个数字化车间和智能工厂，经过智能化改造，研发周期缩短约20.7%、生产效率提升约34.8%、不良品率降低约27.4%、碳排放减少约21.2%。开展“ 人工智能 +”行动，将深度赋能千行百业转型升级，推动质量变革、效率变革、动力变革，加快形成新质生产力。

　　（三）基于我国科技创新优势和融合应用潜能作出的重大行动部署

　　目前，我国 人工智能 在关键核心技术、产业生态体系、融合应用场景等方面已经具备了坚实的发展基础。

　　在关键技术上，我国企业在应用算法、智能芯片、开源框架等关键核心技术上已取得重要突破，图像识别、语音识别等应用技术进入国际顶尖行列，智能 传感器 、智能网联汽车等标志性产品有效落地应用。

　　在产业生态上，我国 人工智能 产业生态已经初步形成，智能芯片、开发框架、通用大模型等创新成果不断涌现。据中国信通院测算，2022年中国 人工智能 核心产业规模达5080亿元人民币，同比增长18%；初步统计，2023年 人工智能 核心产业规模达到5784亿元人民币，增速达13.9%。

　　从应用场景看， 人工智能 在智慧金融、智慧医疗、智能制造、智慧能源等多个领域的应用已取得阶段性成果。实施“ 人工智能 +”行动，有益于以应用场景为先导，逐步驱动科技创新和产业升级同步推进，积极抢占国际前沿科技竞争优势。

　　二、“ 人工智能 +”行动造成重大机遇和广阔前景

　　“ 人工智能 +”上升为国家级专项行动，意味着我国将强化顶层设计和政策支持。2024年， 人工智能 预计将迎来应用场景爆发式增长元年，“ 人工智能 +”将加速 人工智能 赋能千行百业、惠及千家万户。

　　（一）多模态 人工智能 大模型步入全面应用新阶段

　　随同“ 人工智能 +”行动的开展， 人工智能 大模型将从市场探索和培育期迈向全面应用新阶段。生成式 人工智能 借助自然语言处理、类脑算法、语音技术、视频生成、人机交互、计算机识别与模式识别、安全与隐私等关键技术，正逐渐从单模态走向多模态。模型即服务（MaaS）将成为通用 人工智能 生态构建的核心，大模型厂商将加速实现预训练模型开源，推动供给侧形成“通用大模型+领域大模型+行业大模型+企业/个人小模型”的条件业态。相关重点领域大模型应用走向深入，行业价值将持续释放。机构预测，2024年全球将孕育出超过5亿个智能化新应用，相当于过去40年间出现的应用数总和。

　　（二） 人工智能 加速赋能千行百业、惠及千家万户

　　从“ 人工智能 ”到“ 人工智能 +”，一字之差的背后反映出从技术革命到产业变革的拓展，反映动身展的方向是以应用需求为牵引的“ 深科技 创新”。

　　 人工智能 将深度赋能千行百业。围绕现代化产业体系建设， 人工智能 将全面融入高端制造业、现代服务业和现代农业等领域重点环节和业务场景，助力国民经济提质增效降本。好比，在智能制造领域， 人工智能 将在工业质检、供应链管理、设备故障诊断、工业远程操控、预测性维护、资源计划调度、产品设计等业务环节和场景施展更大作用，工业大脑、工业 机器人 、 工业互联 网等典型场景将进一步助力“中国制造”迈向“中国智造”。据工业和信息化部赛迪研究院预测，2035年生成式AI对我国经济的贡献将有望突破30万亿元人民币。

　　 人工智能 将全面惠及千家万户。面向人民美好生活新需求， 人工智能 将深度融入社会治理、公共服务、城乡发展等各个环节，切实提升广大人民群众的获得感、幸福感。如在城市管理领域， 人工智能 将加速催生城市大脑、城市物联感知、政务数据可用不可见、数字采购等 人工智能 应用场景升级，涌现未来社区、无人配送、社区电商、数字餐厅等多样化社区生活场景，让城市更“聪明”。

　　（三）基础设施建设有望加速补足算力需求新缺口

　　数据、算力、算法是 人工智能 技术的“三大基石”。算力是大模型训练的“燃料”。随着 人工智能 从单一智能向通用智能迈进，算力需求急剧增长，算力缺口扩大，供需矛盾凸显，算力基础设施建设成为迫切需要处理的现实问题。随同大模型发展热火朝天，训练算力需求有望扩张到之前的10倍至100倍，算力需求的指数级增长曲线将更加陡峭。好比，在同等训练时长下，GPT-4对于算力的切实需求比GPT-3增长445倍。开展“ 人工智能 +”行动，我国有望加快算力基础设施建设进程，加速推动芯片、操作系统、应用软件和计算架构创新，服务器、芯片、CPU、GPU、IDC、量子计算、光通信等算力设施将加速布局，拉动算力产业链上下游建设提升和质量升级。

　　三、推动“ 人工智能 +”行动，激活新质生产力动能

　　 人工智能 发展仍面临政策支撑不足、算力基础设施紧缺、关键核心技术“卡脖子”、应用深度广度不够等一大堆问题，亟须系统部署、精准施策，确保 人工智能 在安全可用的条件上走向深入。

　　（一）完善健全政策支撑保障体系

　　实施“ 人工智能 +”行动，应率先从加快完善政策、人才、资金等基础要素支撑着手。尽快出台“ 人工智能 +”行动专项方案，系统性制定国家层面的通用 人工智能 发展规划。政府和企业都需要加大对 人工智能 领域的研发投入，提高在 人工智能 技术创新、跨界人才等资源的储蓄力度。瞄准基础理论研究等人才缺口较大的领域，集中探索深度融合的学科建设和人才培养新模式。加快推广大模型赋能全学段教育，探索设立国家 人工智能 学院，强化 人工智能 相关学科发展和高条理人才培养。

　　（二）适度超前建设算力基础设施

　　建立健全算力调度标准规范体系，以算力节点能力度量、多元异构算力并网调度、算网可信交易等核心环节为重点，统筹推进计算智能、感知智能、认知智能、运动智能的协同发展，统筹通用算力、智能算力、超级算力协同计算，持续完善各项标准规范，实现业界认可的算力度量标准。加快构建联网调度、普惠易用、绿色安全的全国一体化算力网，增进全国范围内各类算力资源高比例、大规模一体化调度运营，实现多地算力资源的共享和最优利用。制定推广面向通用 人工智能 时代的智算基础设施评价体系，以评促建、以评促优，提升智算中心服务水平。

　　（三）推进 人工智能 大模型技术研发

　　瞄准算法、硬件、安全等技术方面短板，鼓励支持更多自主创新成果。加强高性能 AI芯片 的研发力度，加深对深度学习、强化学习等前沿算法的研究与创新，加快算法的优化和适应性改进，从源头和底层解决关键技术“卡脖子”问题。探索构建企业为主体、产学研用深度融合的创新联合体。支持国有企业加强 人工智能 领域关键核心技术攻关，带动产业链创新链各类主体。鼓励民营企业探索适应多元应用场景的通用、行业、企业、个人等大模型，激活平台企业、中小企业等不同类型公司的创新积极性。

　　（四）提升 人工智能 应用深度广度

　　开发更加适合行业应用的数字化解决方案，推动与传统产业进行“数转智改”结合。搭建多条理应用场景供需对接平台，为市场提供“看得见、摸得着”的应用场景。在全国范围实施大模型赋能千行百业示范应用推进计划，鼓励有关垂直领域行业企业主动拥抱 人工智能 技术，推出一批“ 人工智能 +”融合应用场景和示范案例，抓紧在生物、 新材料 、 新能源 汽车等重点领域形成标志性成果。推进大模型应用生态建设，构建开放共享协同的产业生态体系。

　　（五）重视科技伦理与 数据安全

　　提升AI全面的安全性和隐私保护技术，做好对抗性攻击防御、数据加密等工作，夯实 人工智能 治理技术基础。对 人工智能 生成内容进行明显标识，防范 人工智能 造成的虚假信息、偏见歧视甚至意识渗透等诸多问题。正确处理好人和 人工智能 的关系，强化 人工智能 发展的潜在风险研判和防范。推动出台“ 人工智能 法”，完善 人工智能 相关领域立法。在守住安全底线的条件下，积极推行包容审慎监管，给予新技术充分的创新空间和必要的试错空间。

　　（执笔人：中国宏观经济研究院徐策；中国经济信息网左即位）