人工智能催生和引領新一輪科技革命和產業變革，也將成為加快培育發展新質生產力的重要引擎。
新質生產力是創新尤其是以顛覆性技術和前沿技術創新起主導作用，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態。其中，人工智能（AI）技術是顛覆性技術和前沿技術的主要載體之一。
人工智能催生和引領新一輪科技革命和產業變革，也將成為加快培育發展新質生產力的重要引擎。當前，人工智能技術已從“小模型+判別式”轉向“大模型+生成式”，參數量由數億級迅速增至萬億級，模態由單模態訓練快速升級到多模態融合。在數字經濟的基礎上，通過數據、算法、算力的集成創新，生成式人工智能將為新質生產力提供不竭動力。一端是大數據和大型語料，中間是生成式人工智能，另一端就是產品或服務。生成式人工智能應用形成新質生產力的基本路徑是：基于更大規模、更高量級的參數，多模態和更加智能的通用大模型，應用持續增長、擁有行業大數據并具備場景的行業大模型（垂類大模型），使用具身智能且成本日益下降的AI機器人，形成“機器替代人”的顯著優勢，最后實現人工智能技術催生新產業、新業態、新模式蓬勃發展。
AI產業化是大趨勢
人工智能產業是以大數據和算力為基本要素，以大模型為核心，以各種垂類模型為場景的新型產業鏈。隨著目前最前沿大模型的推出，其參數量已達萬億到10萬億量級。AI產業從之前的人臉識別、目標檢測、文本分類，升級到如今的數字人生成、AI機器人，從文本生成到圖像、語音和視頻生成，顯著提升了生產效率與產業競爭力。2023年，我國AI核心產業規模達5784億元。目前，上海規模以上AI企業數量達到350家，產值達到3800多億元，是5年前的3倍。隨著我國集中力量破解AI關鍵核心技術，尤其是通用大模型、垂類大模型、算力芯片等重點領域，大模型創新、閉環和迭代正在加快推動。與此同時，AI4R（AI for Research）也成為科學發現與技術發明的主要范式。這些都為我國AI產業化提供了新的動能和源泉。
產業AI化是主戰場
與美國相比，中國在AI核心能力上尚處于跟隨階段且在短期內還無法實現超越，在AI基礎算法算力、AI通用大模型創新能力、大模型訓練數據與英文語料庫等方面，都存在著明顯差距。
但是，AI技術賦能各行各業，也是發展新質生產力的優勢所在，因為我國擁有全球門類最齊全、體系最完整的工業體系。
今年的政府工作報告明確提出，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。目前，傳統產業的改造升級已從數字化階段向AI化階段過渡。人工智能在農業、工業、交通、醫療、教育等千行百業快速應用，涌現出各類行業大模型和AI機器人，促進AI與實體經濟深度融合。在我國，經過AI改造賦能的工廠，其研發周期縮短20%、生產效率提升近35%，正在加速形成新質生產力。
當然，產業AI化涉及成本問題，大量的中小企業，需要的是低門檻、低價格的AI賦能與服務。這需要政府構建由大數據、大型語料庫、算法、算力等組成的AI基礎設施體系。在互聯網和大數據技術時代，我國已前瞻性布局了新型基礎設施，例如，5G技術的普及，以及各地大數據中心的建立，當前就是要加速部署AI大模型算法算力基礎設施，建設全國一體化算力網，支撐各類大模型裝載于機器人、無人駕駛、可穿戴設備、智能服務等領域，應用于更多行業場景。世界主要國家都在大規模建設耗資巨大的新型智算中心，為快速生成復雜且日益高級的預測和決策系統提供支撐，我們也要把握這一趨勢。
AI新產業是新方向
與互聯網、區塊鏈和大數據技術不同，AI技術具有生成式特征，隨著應用時間的積累，大數據和大型語料的不斷擴充和豐富，AI將日趨智能?；诨ヂ摼W、區塊鏈和大數據的數字經濟，除了數字產業化、產業數字化外，還有一大批數字新產業。與此相對應的是，基于生成式人工智能的經濟新形態，除了AI產業化、產業AI化外，也將涌現出一批AI新產業。AI新產業和產業AI化不同，它是由AI技術所產生的全新產業，而產業AI化只是傳統產業的部分產業鏈和價值鏈應用了AI技術。不同于智能制造，AI制造將是全新產業，其裝備的是具身智能機器人，且明天比今天更聰明，因為今天生產中的數據將成為明天智能預測決策的依據。與此類似的新產業將層出不窮，例如：AI教育、AI金融、AI醫療、AI設計、AI科研、AI陪伴、AI游戲、AI創作、AI法律服務、AI安防等。為迎接AI發展帶來的全新治理挑戰，AI治理領域也將產生大量新產業。這些新產業將基于風險等級及權責來劃分，以促進人機和諧友好并遵循人類共同價值觀為原則，創造有利于AI技術研發和應用的市場環境、決策機制和治理規則。
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作者丨殷德生（作者為華東師范大學經濟與管理學院院長、教授，上海市習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心特聘研究員）
來源丨文匯報
編輯丨王藍萱
編審丨戴琪
