科大訊飛董事長劉慶峰：加快推動我國通用人工智能發展

石青川

今年的政府工作報告提出，要“深入推進數字經濟創新發展。制定支持數字經濟高質量發展政策，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。深化大數據、人工智能等研發應用，開展‘人工智能+行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群”。

對此，科大訊飛董事長劉慶峰倍感振奮。

近兩年，人工智能技術的快速進步在全球掀起熱潮，尤其是ChatGPT、Sora等大模型創新不斷涌現。在他看來，以大模型為代表的人工智能技術，或將改變當前以人力和時長為主要商業模式的產業形態，根本上重塑產業的全球競爭力。

“時間緊，任務重?！眲c峰向《中國經濟周刊》記者表示，“我國若想在這個領域快速趕上，有必要根據新的形勢制定系統性規劃?！?h3>建議制定國家通用人工智能發展規劃

我國曾于2017年出臺過《新一代人工智能發展規劃》。劉慶峰表示，在此規劃的指引下，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，有望成為全球智能涌現的第二極。但他同時表示，當前時代背景下，發展規劃也到了需要升級的時刻。

當前，通用人工智能是全球科技競爭的焦點，在這個技術領域內的“主戰場”就是在通用底座能力上持續進行對標。劉慶峰透露，目前OpenAI的GPT-4/4V代表全球通用大模型底座能力的最先進水平，DALL-E3、Whisper、Sora等都是基于GPT-4/4V的底座能力平臺所延伸出來的特定領域的成功實踐。

國產大模型離全球最高水平有多大距離？劉慶峰表示，以訊飛星火大模型為例，“其預計在6個月內可達到GPT-4/4V當前最好水平”，但隨著GPT-5的發布，這個差距可能會被拉到一年以上，如果從算力、數據、模型訓練等方面組織好資源全力追趕，這個差距也有望在一到兩年內被追平到相當的水平。

不過，我國在通用大模型領域也有自己的優勢。劉慶峰透露，我國在語音大模型、醫療大模型等領域也形成了國際領先的比較優勢?！拔覀冇行判脑谕ㄓ么竽Ｐ蜕喜粫霈F代差級落后的差距，在此基礎上結合行業場景和數據進行打磨，有望實現典型行業領域的超越?！眲c峰說，“但在追趕的同時，結合全新的技術發展、競爭格局、產業賦能以及在社會生活中的各種變化，非常有必要根據新的形勢制定系統性規劃?！?/p>

劉慶峰判斷，2024年全球人工智能的競爭將進一步升級為系統性競爭，各國在基礎大模型、行業應用、硬件、產業鏈等各方面將開始全面較量，中美在大模型深度應用和戰略需求上角逐，今年將是關鍵期。為此，他建議在2017年《新一代人工智能發展規劃》的基礎上，制定出全局性的通用人工智能發展規劃。

“瞄準我國通用人工智能發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構建、高質量數據開放共享、科學的評測標準制定、源頭技術前瞻研發、人才培養、法律制定和倫理人文等維度，系統性制定國家通用人工智能發展規劃?！眲c峰表示，“國家高位推動規劃的制定和落地，不斷縮小中美通用人工智能產業在通用底座平臺方面的差距，并在行業應用和價值創造上打造我國的比較優勢?！?h3>人工智能發展受制于算力與人才

今年2月，美國OpenAI公司發布的首個文本生成視頻人工智能模型Sora再次引起全球熱議。

“我們并沒有那么驚訝。我覺得它是被很多不是太了解的人神化了?！眲c峰認為，Sora底層的認知還是GPT-4，因為有了GPT-4V的視頻模型，它可以對海量的視頻做更生動更全面的標注，有了GPT-4的底層能力，加上GPT-4未來用機器幫助人進行標注，就使得海量視頻的學習具備了可能性。

但在破除技術差距焦慮的同時也讓科大訊飛意識到，未來以Sora為代表的多模態模型需要更大量的音視頻數據和更大規模算力的支撐。

據介紹，目前國內大模型在小樣本快速訓練、多模態深度學習訓練、超復雜深度理解等領域距離GPT-4的最好水平還有差距，這幾塊也相應是技術上的難點。此外，隨著大模型參數和訓練數據的不斷增長，算力的考驗也愈發嚴峻。更具挑戰的是，對于國內大模型來說，AI芯片等軟硬件已成為當前“卡脖子”的底層基礎設施，而國產智算芯片和軟件生態與國際一流水平也有一定差距。

在劉慶峰看來，對于未來大模型多模態與多語言、海量數據的高質量處理、系統性創新、軟硬一體國產化等技術發展方向，國內通用大模型行業需要產業鏈條所有環節的能力提升?！懊鎸π袠I沖擊和勞動力市場變化，需要建立更有前瞻性的應對機制?！?劉慶峰表示，人工智能領域人才輸送與市場需求存在不對等，基礎算法和創新型領軍人才的培養需求進一步加大，同時產業復合型創新人才也非常緊缺。在本輪通用人工智能對千行百業的深度賦能和沖擊過程中，也要提前研究社會救助體系以及各領域相應的法律法規。

此外，劉慶峰建議，要加快運用大模型的現有能力打造教師和學生的“助手”，賦能從中小學到職業教育和大學教學的提質增效。同時，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拔尖人工智能人才培養。

考慮到人工智能對社會勞動力結構的影響，劉慶峰還建議，關注通用人工智能對社會各行業帶來的沖擊，加快建設新的人才能力素質模型和課程培養體系，特別是加快用通用人工智能賦能軟件代碼、語言學習、藝術創意等應用型人才的培養。

責編：謝瑋? xiewei@ceweekly.cn

美編：孫珍蘭