聚焦自主可控底座大模型主战场，应对全球AI系统性竞争

无论是ChatGPT的诞生还是Sora引发的全球关注，大模型呈现出来的智慧涌现能力，被认为不亚于PC和互联网的诞生，将彻底改变产业形态和竞争格局。在这个人类历史进程的关键时刻，中国如何应对？

今年全国两会，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰带来了一份沉甸甸的建议。他建议制定国家《通用人工智能发展规划》，系统性加快推动我国通用人工智能发展。

“我们要正视差距，聚焦自主可控的底座大模型‘主战场’，从国家层面聚焦资源加快追赶，同时系统性构建通用人工智能生态和应用，打造综合优势。”刘庆峰说。

制定系统性政策

补足短板

刘庆峰认为，在2017年出台的《新一代人工智能发展规划》指引下，中国在认知智能领域已具备非常扎实的技术储备和成建制的团队，有望成为全球智慧涌现的第二极。

2024年，全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争，各国在基础大模型、行业应用、硬件、产业链等方面开始全面较量，中国与西方先进国家在大模型深度应用和战略需求上角逐，今年将是关键期。

刘庆峰建议，在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上，瞄准我国通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计，围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度，系统性制定国家《通用人工智能发展规划》（以下简称《规划》），国家高位推动规划的制定和落地，不断缩小中美通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距，并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。

持续加大

“主战场”投入

刘庆峰提出9点具体建议，他认为，在制定国家《规划》的同时，应加快推进通用大模型的相关工作，尽快追赶。

今年是中国第一颗原子弹在中国西部罗布泊试验场爆炸成功60周年，举全国之力“集中力量办大事”，曾让国家突破科技封锁，由弱变强。在建议中，刘庆峰提到，要发挥举国体制优势，加大并保持对通用大模型底座“主战场”的持续投入。

同时，刘庆峰还提出加快形成围绕国产大模型的自主可控产业生态。如加快我国大模型开发者生态体系建设和运营，支持国产大模型向开发者开放，开展大模型评测体系和开源社区建设等。

面对缺乏有公信力、标准化的科学方法来牵引和推动行业应用更良性发展的问题，刘庆峰表示，可以出台更加客观、公正、可信的评测方法，加快大模型在行业领域的应用落地。

用全新机制

推动拔尖人才培养

通用人工智能发展离不开源头核心技术创新和顶尖人才培养。

刘庆峰认为，要坚持源头核心技术系统性创新，在战略性、前瞻性的基础研究领域做好布局。他建议，要加快脑科学与类脑智能、量子计算等领域与人工智能关键研究的协同攻关，形成交叉学科的突破，助力我国通用人工智能弯道超车；推动大模型与科学研究的深度结合，打造AI for Science的科研新范式，并培养一批具备专业科研能力以及高水平通用人工智能理解能力的人才，为可能涌现的交叉学科重大突破做储备。

在人才培养与引进方面，刘庆峰建议加快推广大模型赋能全学段，以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养。如设立国家人工智能学院，以“核心+基地”的组织形式和全新机制，推动我国面对中美竞争的拔尖人工智能人才培养。