特稿十五五我国AI家当成长形势研判及建议

《“十五五”前期研究成果汇编》分为高下两篇，上篇为综合篇，分别从制造业、数字化转型、家当科技创新、中小企业、工业绿色发展、数字经济、网络安全、数据管理、国际互助等9个角度进行了剖析；下篇为行业篇，选取了高端装备制造业、氢能、安全应急装备、原材料、新材料、生物制造、新型储能、历史经典、医药工业、电子信息、前辈打算、量子、集成电路、光伏、显示、软件、未来家当、低空经济、人工智能等19个行业进行剖析。

《“十五五”期间我国人工智能家当发展形势研判及思路建议》重点剖析研判“十五五”期间人工智能发展面临的形势、可以设定的目标任务以及该当办理的关键问题。

文 | 赛迪未来家当研究中央

人工智能家当是新一代信息技能家当的创新前沿，是推动未来家当发展的核心动能，是打造新质生产力的关键。
在云打算、大数据、深度学习等关键技能的持续创新与深度运用的推动下，人工智能迎来前所未有的发展机遇，已步入以大模型为代表的通用人工智能发展阶段，我国人工智能家当亦在国际化的竞争舞台上行稳致远。
立足于“十五五”这一新的历史坐标，我们必须精准把握国内外发展大势，牢牢捉住通用人工智能发展的关键“窗口期”，发挥既有上风，补齐短板不敷，不断推进人工智能家当的高质量发展，以确保在环球竞争中霸占核心竞争上风。

(一)人工智能家当规模爆发式增长，开释高质量发展新动能

近年来，我国人工智能家当规模呈爆发式增长，成为推动经济高质量发展的新引擎。
央视财经数据显示，我国人工智能核心家当规模已超过5000亿元。
沙利文咨询预测，2024年我国人工智能市场规模将打破7993亿元。
从细分领域来看，人工智能大模型正处于井喷式发展高峰期，是推动家当快速增长的核心力量。
2023年，我国人工智能大模型市场规模达21亿美元，同比增长110%，占环球市场规模的10%。
据钛媒体国际智库报告预测，2024年我国大模型市场规模将达216亿元，持续保持两位数以上增速。
当前，全国各地密集出台政策推动人工智能家当发展，如北京市印发《北京市加快培植具有环球影响力的人工智能创新策源地履行方案(2023-2025年)》，提出到2025年人工智能核心家当规模达到3000亿元的目标。
头部企业加速人工智能领域布局，天眼查数据显示，越来越多的企业争先抢占人工智能赛道，百度、腾讯、华为等大厂在人工智能算法和模型、数据处理能力和打算资源等方面发展迅速。
未来，随着政策红利的持续开释、核心技能的日益成熟、运用处景的不断拓宽，我国人工智能家当将持续增长，在环球范围内扮演更加主要的角色，为推动环球科技进步和经济发展作出更大贡献。

(二)算法、数据、算力三驾马车，推动大模型纵深演进

当前，人工智能技能正处于飞速发展阶段，未来，以算力、算据、算法三大根本要素的风雅合营和相互促进为实质的技能变革，将推动人工智能家当向纵深发展。
一是多模态模型或将成为人工智能家当标配。
微软的研究员撰写的综述预测，多模态根本模型将从专用走向通用，未来将有更多的研究关注如何利用大模型处理多模态任务。
目前，海内超80个大模型多仅支持文本输入输出这一单一模态，与人类利用视觉嗅觉听觉等多感官获取信息、通过措辞表情动作等多办法表达信息比较，具有明显不敷。
未来随着技能的日臻成熟，大模型创新将从支持单模态单任务逐渐发展为将文本、图像、音视频等集于一体的多模态多任务，竞争重点将从参数量的提升转向多模态信息整合和深度挖掘能力的提升。
二是数据智能有望迎来超过式发展。
当前，作为大模型演习“质料”的数据，尤其是高质量数据一贯面临着短缺的问题，据Epoch AI Research研究团队称，高质量措辞数据将在2026年耗尽。
若失落去新增数据源，同时数据利用效率又未能显著提升，未来人工智能大模型的发展速率将明显放缓。
因此，大模型领域不断迸发的数据需求，将倒逼数据在大规模、多模态、高质量三维度上全面提升，数据智能技能将飞速发展。
三是传统打算范式变革成为一定趋势。
算力作为“燃料”是支撑人工智能模型不断进化的关键，OpenAI数据显示，演习GPT-3 175B模型须要的算力高达3640PF-days(以1PetaFLOP/s的效率要跑3640天)。
未来，传统打算范式将无法知足人工智能算力需求的指数级增长，智能算力无处不在的打算新范式加速实现。

(三)具身智能领悟感知、决策和行动，开启智能系统新范式

具身智能(Embodied Intelligence)是一种智能系统设计理念，其目标是通过将感知、决策和行动领悟在一起，使机器能够像人类一样具备身体和运动能力。
具身智能的核心理念是利用机器的身体构造和动作能力来增强其智能表现和解决繁芜任务的能力。
传统的人工智能系统紧张关注于数据处理和算法的优化，而具身智能则更加看重机器与环境的互动和互换。
目前，具身智能已经成为国际学术前沿研究方向，包括美国国家科学基金会在内的机构都在推动具身智能的发展。
谷歌公司的Everyday Robot已经能够将机器人和对话模型结合到一起，形成一个更大的闭环。
UC伯克利的LM Nav用三个大模型(视觉导航模型ViNG、大型措辞模型GPT-3、视觉措辞模型CLIP)教会了机器人在不看舆图的情形下按照措辞指令到达目的地。
基于形态的具身智能研究，例如机器人枢纽关头掌握，使机器人完备依赖自身形态即可实现对整体行为的掌握。
未来，具身智能有望在机器人、自动驾驶、智能家居等领域实现重大打破和广泛运用。

(四)人工智能赋能千行百业，燃发迹当“第二增长曲线”

当前，以大模型为代表的人工智能技能赋能千行百业，成为驱动家当转型升级“第二增长曲线”的新支点。
我国人工智能已在浩瀚行业落地运用，赋能效果明显。
例如：汽车行业成为大模型技能最大的交互运用处景。
各大车企加快人工智能技能在智能座舱、智能驾驶、智能制造等方面的落地运用，为汽车行业带来深刻变革。
如人工智能大模型可以赞助自动驾驶算法的演习和优化，亦可以作为“掌握者”直接驾驶车辆。
生物医药领域运用大模型大幅提升研发效率。
大模型帮助加快新药临床前创造和临床试验等环节，药物设计和病情创造是生物医药领域的主要环节，传统手段耗时长、本钱高，大模型技能在生物制造领域运用可提高药物研发效率和成功率，助力创造新疗法。
人工智能显著提升集成电路设计制造领域生产力。
芯片设计制造具有极高的专业性和繁芜性，人工智能驱动的集成电路设计制造技能由大模型自动为工程师供应技能洞察，改进未来芯片设计生产办法，减轻工程师包袱，缩短芯片研发周期，促进芯片领域生产力提升。
只管如此，我国人工智能多数运用仍处于“小规模试点”阶段，相距发达国家仍有不小差距，未来，随着人工智能技能的不断成熟，落地运用将向“深水区”持续迈进，发展空间广阔。

(五)人工智能“自我进化”安全问题待解，环球管理力度持续加大

如何确保人工智能“自我进化”的有益无害，一贯是人工智能家当发展面临的重大难题。
技能安全方面，人工智能技能的繁芜性和不透明性造成“黑箱”困扰。
人工智能设计者利用不同来源的数据进行演习建模，随着算力水平的提升，用于演习的数据量呈指数级增长，人工智能自我学习更新的速率也越来越快，但其结果“不可阐明”，人工智能设计者难以把控其“自我进化”方向。
运用安全方面，“真假难辨”“技能换人”的风险持续增加。
天生式人工智能的天生结果已可“以假乱真”，真假难辨对个人安全乃至国家安全都带来较大风险，此外，随着人工智能技能的遍及和发展，失落业人群数量增加，未来人工智能更将在多个领域赶超人类，引发更多社会问题。
数据安全方面，数据透露等安全问题的办理更加趋难。
随着天生式人工智能技能向多模态发展，其文件格式更加丰富，未来数据泄露问题将难以通过传统的数据防泄露方法办理。
当前，天下各国呈现出政策法规先行、安全监管趋严等特色，如2023年3月，意大利数据保护局以违反《通用数据保护条例》为由暂时禁用ChatGPT，并在此后提出系列整改哀求。
未来，随着人工智能的快速发展，与之配套的政策法规也将更加完善，安全监管将更加严格，管理力度将持续加大。

“十五五”期间，我国人工智能家当将以科技引领、系统布局、市场主导、开源开放原则为导向，坚持和拓展“一二五五”的发展思路，即聚焦迈向通用人工智能“一条主线”，探索赋能新型工业化和科学研究新范式“两个运用”，坚持创新引领、数据驱动、算力支撑、运用深化、管理优化“五个路径”，首创“五个新局势”。

加大力度探索通用人工智能演进与实践路径。
力求在无限的不愿定性中探求到技能发展最大的确定性。
集中上风资源，打造具有国际竞争力的头部创新主体，推动人工智能家当向规模化、集群化发展。
在“十五五”期间，实现人工智能从单一任务到多任务、从特定领域到全领域的打破。

扩充数据质与量，开拓合成数据新办法。
加大数据的采集、存储和处理力度，提高数据的质量和数量。
探索合成数据新办法，通过仿照和天生数据，丰富数据类型、提升数据代价。
在“十五五”期间，推动数据发挥乘数效应实现人工智技能大模型能力“呈现”。

加大算力统筹整协力度，提前布局量智领悟。
打造智算举动步伐高效协同、智算要素自主可控、智算运用领悟泛在、绿色智算效能突出、智算生态安全开放的智能算力支撑体系。
提前探索通算、智算、超算、量算四算一体化的统一算力体系。
在“十五五”期间，构建联网调度、普惠易用、绿色安全、智能高效的全国一体化算力网。

创新运用范式，着力新型工业化与科学研究。
提高新型工业化生产效率和产品质量，实现智能制造和绿色制造。
推动科技创新步伐，提高科学研究效率和成果，力争在“十五五”期间赋能新型工业化达到新高度，科学研究达到新范式。

发展与安全并重，构建敏捷高效的管理体系。
坚持“技能发展”和“安全可控”双轮驱动的基本原则，积极构建技能创新和安全保障动态平衡、协同发展的监管管理体系，着力推动我国人工智能家当高质量发展，牢牢把握人工智能国际竞争的主动权。
力争在“十五五”期间构建敏捷高效的管理体系。

(一)高端人才相对稀缺，关键核心技能有待打破

人才方面，仍需加大力度优化人才供给构造。
根据脉脉高聘人才智库发布的《2023泛人工智能人才洞察》，人工智能人才供不应求情形进一步加剧，2022年人工智能行业人才供需比为0.63，2023年1-8月低落至0.39。
斯坦福大学《人工智能指数2023》指出，中国人工智能高端学者数量排名环球第二，但总量上只有美国的五分之一。
关键核心技能方面，我国人工智能重运用轻根本。
我国虽然在语音、视觉和自然措辞处理等算法开拓上屡获佳绩，但在数据标准、模型原创、根本理论开拓和技能优化等方面仍掉队于国际领先水平，长期以来存在的研究依赖惯性导致中国在根本研究领域投入较弱。

夯实根本领域人才造就，推进人工智能原始创新。
人才造就方面，加强数学、物理、电子信息、脑神经学科等人工智能干系前沿根本学科培植，积极造就交叉复合型人才。
进一步扩大根本算法、开源框架、芯片等短板领域人才引进通道，鼓励高校和科研机构赴外交流互助、高校和企业间人才双向流利，畅通产学研用人才链。
原始创新方面，加快关键技能打破，充分发挥高校和科研院所创新能力，开展深度学习、机器视觉、智能决策、人机交互、大模型等领域前沿理论研究。
鼓励高校、人工智能企业、工业制造企业等成立专注工业人工智能的创新联合体，推动核心技能研发，提高符合家当特点的技能产品供给能力。

(二)算力需求大、本钱投入高，行业进入门槛较高

人工智能模型变“大”须要占领算力寻衅与理论限定，让人工智能模型变得更大并非纯挚增加神经网络深度、堆叠人工神经元就可以实现。
随着模型参数量提升，演习韶光呈指数型增长，同时，模型参数量增加导致模型过拟合风险上升，演习过程须要更多数据和打算资源，优化也更加困难。
人工智能大模型演习本钱包括GPU等算力芯片本钱、做事器本钱、标准机柜本钱、演习时长内的电力花费用度、人力投入用度等多方面。
根据市场调研机构TrendForce数据，ChatGPT逐日处理1300万独立访问量，须要3万多片NVIDIA A100 GPU支持，初期投入高达8亿美元，1750亿参数的GPT-3的总演习本钱高达1200万美元。

降落算力利用门槛，优化算力体系培植。
一是强化分布式打算、量化、显存优化、算子领悟等关键核心技能攻关与落地运用，降落大模型推理的时延，提高吞吐量，减少对算力的需求。
二是推进高性能算力供给。
适度超前布局算力、网络等支撑人工智能发展的数字根本举动步伐，加快履行“东数西算”工程，形玉成国算力一张网，搭建算力共享做事平台，办理企业算力运用瓶颈。
三是发布算力券履行方案支持人工智能大模型运用落地。
为企业供应算力券补贴支持，帮助企业降落智算利用本钱，支持制造业等重点领域企业开展人工智能行业大模型运用探索和落地实践。
四是分步骤推进智能算力中央培植，先追求算力的普惠化，降落本钱和提高利用率，再逐步扩容。

(三)人工智能重点行业运用不敷，行业互助生态亟待建立

一方面，人工智能在我国大多数传统行业的运用还处于小规模试点，与欧美等发达国家比较差距较大。
根据凯捷公司数据，欧洲顶级制造业企业中，人工智能的运用遍及率已经超过了51%，美国也达到了28%，而我国顶级制造业企业的人工智能运用遍及率仅为11%。
这一数据不仅揭示了我国在人工智能运用方面的不敷，也反响出巨大的发展潜力和提升空间。
另一方面，在重点运用领域，尤其是工业制造行业，大模型技能的运用案例尚显不敷。
目前，工业领域对大模型的探索性运用紧张集中在设计赞助、质量预测、设备掩护等方面。
这些运用虽然在一定程度长进步了生产效率和产品质量，但间隔广泛运用和形成可复制、可推广的工业大模型还有一定间隔。

加快赋能千行百业，打造行业互助生态。
一是勾引人工智能企业与行业领军企业开展定向互助。
基于行业企业供应真实业务场景、数据以及行业真实需求，开拓核心算法和预演习模型，共同研发落地运用大模型。
二是打造人工智能企业与行业企业的对接平台。
搭建人工智能企业与制造业、医疗、农业等行业企业的对接平台，帮助双方实现技能、模型、数据、场景等资源对接，孵化行业领域运用模式。
三是依托工业互联网平台，打造人工智能企业与行业企业的大模型互助生态。
通过工业互联网平台实现两者的快速对接，供应保障算法、模型、数据安全的人工智能要素线上交易做事，面向不同行业建立标准化的大模型开拓环境，帮助企业快速研发和验证场景化办理方案。

(四)适度监管与促进发展并重，监管手段创新势在必行

人工智能家当当前处于快速成长期，其技能演化和经济社会影响具有很多的不愿定性。
一方面，人工智能具有强大的创新力，有望发展成为新的经济增长引擎，极大改进社会福祉。
另一方面，人工智能带来的伦理与安全、负外部性等问题也频频引发社会关注。
如果政策过严、牵制过多，将在一定程度上阻碍我国人工智能家当发展进程，可能拉大我国与发达国家的差距，导致我国陷入被动和掉队的局势;如果政策过松、监管滞后，也可能导致人工智能“负浸染”在经济社会各领域持续扩散。
因此，以何种力度、何种办法、在何种机遇对人工智能进行合理规制，是监管部门须要重点办理的难题。

推动监管手段创新，提升应对寻衅能力。
一是明确技能研发“禁区”，禁止危害社会运转和"大众生活安全的技能研发方向，禁止技能研发用于违法犯罪。
二是不断完善各种监管标准规范，包括数据利用监管、算法利用监管等，充分推动干系法律法规完善管理机制，勾引人工智能家当康健可持续性发展。
三是鼓励可信技能用于伦理监管领域，推动监管手段创新也受益于技能创新。
末了，创新试点示范和沙盒监管等新监管办法，对部分前沿引领性技能许可小规范、小范围的先行先试，及时令行禁止，采纳先验证后推广，边试边用的模式，逐步同步监管手段与技能创新。

来源：赛迪智库

作者：钟新龙，王聪聪，高旖蔚

编辑：晓燕

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