制定國家《通用人工智能發展規劃》

全國人大代表劉慶峰：

制定國家《通用人工智能發展規劃》

■ 本報記者 馬金眈

無論是ChatGPT的誕生，還是Sora引發的全球關注，大模型呈現出來的智慧涌現能力，被認為不亞于PC和互聯網的誕生，將徹底改變產業形態和競爭格局。在這個人類歷史進程的關鍵時刻，中國應該如何應對？

今年全國兩會期間，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰帶來了一份沉甸甸的建議，他建議制定國家《通用人工智能發展規劃》，系統性加快推動我國通用人工智能發展。

劉慶峰認為，當前，通用人工智能是全球科技競爭的焦點。這個技術領域最核心的“主戰場”就是在通用底座能力上持續進行對標。而當前 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？劉慶峰以我國首個基于全國產算力訓練的全民開放大模型——訊飛星火大模型為例，“其預計在6個月內可達到GPT4/4V當前最好水平。”劉慶峰說，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1—2年內被追平，同時我國也在語音大模型、醫療大模型等領域形成了國際領先的比較優勢。

“我們有信心在通用大模型底座上不會出現代差級落后的差距，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。”他認為，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。

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、產業鏈等方面開始全面較量，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。劉慶峰建議，在2017年《新一代人工智能發展規劃》的基礎上，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》，由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。

劉慶峰認為，在制定國家規劃的同時，還應加快推進通用大模型的相關工作，發揮舉國體制優勢，加大并保持對通用大模型底座“主戰場”的持續投入。如以專項的形式從算力、數據、算法上在未來5年內持續支持我國通用大模型的研發攻關，支持有條件的地方政府以專項債的形式支持通用和行業大模型研發以及應用生態發展所需的算力基礎設施建設。

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