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以大模型系統化創新推動“人工智能+”行動走深向實

2025-09-16 來源:人民郵電報
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關鍵詞: 人工智能+ 科學大模型 產業大模型 低空大模型 具身智能大模型

  近日,國務院出臺了《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》(以下簡稱《意見》),明確了系統推進“人工智能+”的總體要求,系統布局“人工智能+”六大重點行動和八大基礎支撐能力,為我國人工智能與經濟社會深度融合指明實施路徑。

  《意見》的發布,標志著我國人工智能發展進入體系化推進、深層次融合的新階段,有助于將我國的產業規模、數據資源、應用場景等優勢全面轉化為國家智能優勢。實施過程中,需堅持以系統化創新為核心,通過科技、產業與機制三重創新協同,重點突破產業大模型、科學大模型、低空經濟、具身智能等前沿領域,構建“技術—產業—社會”良性發展的創新生態。

  強化科學大模型創新

  加速科研范式變革

  《意見》將“人工智能+科學技術”擺在首位,體現了國家對人工智能發展規律的深刻把握:只有夯實科學基礎,才能把握住技術突破、產業升級和全球競爭中的主動權。

  科學大模型是人工智能與基礎科學交叉融合的重要體現。其在蛋白質結構預測、天體物理模擬、新材料發現等領域已展現出顛覆性潛力。通過構建面向科學推理與發現的大模型架構,可顯著加速科學研究從假設提出到實驗驗證的全過程,甚至重構某些基礎學科的研發范式。

  建議優先支持面向重大科學問題的大模型研發與開放平臺建設,推動高水平科研機構、高校與企業聯合共建科學智能基礎設施,尤其注重跨模態推理等關鍵能力的融入,打造支撐前沿科學發現的智能基座。

  推動產業大模型應用創新

  賦能千行百業轉型升級

  當前,人工智能技術正從通用大模型快速向產業大模型縱深演進,這一轉變不僅拓展了技術本身的邊界,更深刻重塑著千行百業的研發模式與發展路徑。通過海量行業數據的預訓練和領域知識的深度嵌入,產業大模型充分發揮其強大的自然語言理解與生成能力,大幅提升企業對復雜業務場景的認知和理解能力,深度融合行業知識與場景數據,正成為推動產業智能化轉型的核心引擎。

  在研發環節,產業大模型能夠加速技術洞察和知識發現,通過對全球專利、論文和技術報告的智能分析,幫助企業快速把握技術發展趨勢,優化研發路線。在生產環節,基于大模型的智能質檢、工藝優化和設備預測性維護等應用,正顯著提升生產效率和產品質量。

  《意見》明確提出要“推動人工智能驅動的技術研發、工程實現、產品落地一體化協同發展”,產業大模型正是實現這一目標的關鍵抓手。在生物制造、量子科技、6G、新材料等前沿領域,產業大模型通過智能算法大幅壓縮研發周期,提高創新成果轉化效率。例如,在新材料研發中,大模型能夠預測材料性能,減少實驗試錯成本;在裝備制造領域,大模型支持設計仿真一體化,加速產品迭代升級。

  為推動產業大模型深度應用,建議重點加強三方面工作。一是構建行業知識增強的大模型體系,開發面向垂直領域的模型優化工具鏈;二是推動“研產用”深度融合,建立以企業需求為導向、以大模型為支撐的協同創新機制;三是完善產業大模型評測標準,確保模型性能與行業需求匹配。

  布局低空大模型與具身大模型

  培育智能時代新增長極

  低空經濟和具身智能作為“人工智能+”行動的重要突破口,不僅代表著技術應用的前沿方向,更是培育新質生產力、塑造發展新動能的關鍵領域,將對我國經濟轉型升級產生深遠影響。這兩類垂直領域大模型的突破,將推動人工智能從認知智能向行動智能演進,為培育新質生產力提供關鍵技術支撐。

  低空大模型是實現低空經濟智能化升級的核心基礎設施,具備空間認知能力的多模態大模型是具有潛力的重點研發方向。其融合地理信息、氣象數據、飛行規則等領域知識,為低空飛行器提供環境感知、路徑規劃和風險預警能力。具體實施路徑包括:構建低空領域預訓練大模型,注入空域管理、飛行控制等專業知識;開發基于大模型的群體決策系統,實現無人機集群的自主協同與沖突消解;建立低空大模型測試驗證平臺,通過數字孿生技術實現算法迭代優化。同時,應制定低空大模型安全標準,確保決策過程的可解釋性和可靠性,為低空經濟發展提供可信人工智能支撐。

  具身智能大模型是打通虛擬智能與物理世界的關鍵橋梁。要著力發展具身認知大模型,融合視覺、語言、動作等多模態信息,實現智能體對物理場景的深度理解和任務執行。重點突破方向包括:研發具身決策大模型,支持復雜任務的分解與規劃;開發人機協作大模型,實現自然語言指令到物理動作的精準轉換;構建具身訓練仿真平臺,通過大規模交互數據提升模型泛化能力。在產業落地方面,應率先在工業檢測、家庭服務、醫療康復等場景開展應用示范,培育具身智能大模型的典型應用范式。

  構建協同創新體系

  系統推進“人工智能+”行動

  強化基礎研究與智能基座建設。圍繞科學大模型、通用人工智能與具身智能等方向,重點推進面向基礎理論與關鍵架構的大模型研發。支持建設國家級AI大平臺與開放開源社區,促進高水平科研機構與企業聯合構建基于大模型的協同研發環境,推動模型、算法、開發工具的一體化共享,為“人工智能+”行動提供堅實智能底座。

  推動跨學科交叉與跨界融合。大力支持大模型與生命科學、材料科學、社會科學等深度融合,打造面向重大科學問題和工程挑戰的領域大模型。推動大模型成為多學科交叉的“連接器”和“加速器”,支持基于大模型的協同科研平臺建設,鼓勵“人工智能+學科”的跨界研究團隊組建,催生具有重大影響的跨學科創新成果。

  完善創新生態與治理體系。加快建立覆蓋大模型全生命周期的標準、倫理與治理體系,重點推進大模型在低空經濟、自動駕駛、醫療AI等敏感領域的合規應用。支持大模型數據合規、評測基準、安全可控等方面的法規建設,構建具有中國特色、適應大模型創新需求的治理框架,為“人工智能+”行動營造開放、安全、可信的創新環境。

  《意見》的出臺必將加速我國“人工智能+”蓬勃發展。作為人工智能科研領域的一線工作人員,我們將繼續聚焦科學大模型、產業大模型、低空經濟、具身智能等重點方向,推動構建系統化創新布局,助力我國“人工智能+”行動走深向實。(作者:中國科學院自動化研究所副總工程師 王金橋)

【責任編輯:朱家齊】




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