近些年來，人工智能（AI）一直是全國兩會上的熱門話題，今年也不例外。“深化大數據、人工智能等研發應用，開展‘人工智能+’行動”被寫入了今年的政府工作報告。
大模型是當下最大的焦點，也代表著人工智能的未來走向。中國科學院自動化研究所研究員、大模型研究中心常務副主任王金橋告訴《中國科學報》，在類腦智能、信息智能、博弈智能三條通往通用人工智能（AGI）的路線上，以大模型為代表的信息智能“跑得最快”。
從大語言模型ChatGPT到人工智能視頻生成模型Sora，美國在人工智能領域一騎絕塵。近年國內雖有多股力量展開“追擊”，但Sora的出現，讓人們不禁擔心：中國人工智能與世界先進水平的差距越來越大了嗎？我們會在AGI時代落伍嗎？
我們來聽聽人工智能領域的代表委員、業內專家怎么說。
中國正在縮小與前沿的差距
在接受《中國科學報》專訪時，全國政協委員、中國科學院自動化研究所研究員趙曉光表示，“改革開放以來，我們僅用了40多年的時間，走完了西方走過的工業革命和科技革命之路。中國的人工智能研究、產業發展是否與先進水平差距越來越大，我認為要在這個背景下來回答。”
她談到，在一些前沿科技領域，好像總是我們在追趕西方國家，但這并不能說明中國與先進的研究差距越來越大，“甚至在有些領域，我們已經領先了”。
趙曉光長期致力于先進機器人、智能機器人的研究工作，所研究的“人形機器人”如今也成了熱門。“2022年美國企業家埃隆·馬斯克提出要推出‘擎天柱’時，我們對人形機器人有了更新的認識。現在，我們實驗室、國內企業做出了人形機器人，功能也很好。這說明什么？”趙曉光自問自答，“說明我們已掌握了許多關鍵技術，但問題在于還沒吃透、沒整合好。AI大模型也是如此。”
“所以我的答案是，中國在人工智能領域與世界前沿的差距不是在加大，而是在縮小。”她說，“我們需要不斷把自己的創新思想凝練出來，運用好新型舉國體制優勢，再逐步引領。”
相比趙曉光的觀點，北京郵電大學人工智能學院人機交互與認知工程實驗室主任劉偉更為直接。
“說中國人工智能領域與歐美國家之間的差距越來越大的人，說明他可能不太懂人工智能。”劉偉說道，人工智能有許多研究方向，生成式AI大模型只是其中一項，中國在人工智能領域有領先的方面。
趙曉光和劉偉同時提到，即便強如GPT-4、Sora，距離通用人工智能這個最高目標也還很遙遠，“甚至可能無法實現”。因此不必擔心“中國可能趕不上通用人工智能這班車”。
大模型要“兩條腿走路”
不可否認的是，作為人工智能領域最受關注的技術領域，大模型技術的每一次迭代，都意味著各國競爭形勢的變化。在全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰看來，中美在大模型深度應用和戰略需求上的角逐，“2024年將是關鍵期”。
為此，劉慶峰建議，要制定國家通用人工智能發展規劃，系統地推動我國通用人工智能發展。首個目標就是發揮新型舉國體制優勢，加大并保持對通用大模型底座“主戰場”的持續投入。
“我們要正視差距，聚焦自主可控的底座大模型‘主戰場’，從國家層面聚焦資源，加快追趕，同時系統性構建通用人工智能生態和應用，打造綜合優勢。”劉慶峰說。
王金橋對《中國科學報》表示，國產大模型發展受到的最大限制就是算力。
為解決這個問題，全國政協委員、中國科學院計算技術研究所研究員張云泉專門做了調研。經過研判，他提出：“除了繼續攻關人工智能芯片之外，我們能不能聚合中國的超算，為大模型預訓練提供算力支撐？”
張云泉告訴《中國科學報》，訓練大模型需要的算力特點，如并行計算、高速網絡互聯及通信等技術手段，超算系統都具備，組織好人才開展技術攻關，研制大模型專用超算體系是可行的。
“正如英偉達創始人兼CEO黃仁勛所言，每個國家都應該擁有自己的主權人工智能基礎設施。靠誰訓練出來？我認為可以通過設立專項，研制支撐通用大模型訓練的超級計算機。”張云泉說。
他告訴記者，研制這樣的超算設施，成本會高一些，但它解決的是主權大模型有和無的問題。同時，也要“兩條腿走路”——國內人工智能芯片的研制要跟上，取得了突破后成本自然就會降下來。
王金橋很認同大模型算力要“兩條腿走路”，同時他認為，大模型的發展也要“兩條腿走路”。“除了通用的基礎大模型，中國可能需要多個能滿足不同場景需要的專用大模型。”王金橋說，中國有最大的市場需求，如化學發現、分子模擬、天氣預報等，它們不需要模型規模特別大，但需要跟行業場景、行業數據充分結合。這樣的專用模型有用武之地。
他進一步解釋，通用基礎大模型的開發，是為了保持跟前沿技術進步同頻共振，不錯過技術發展的“窗口期”；而專用大模型則面向市場需求，通過場景應用，發揮大模型技術的能力。
“2024年或是大模型落地元年。”王金橋說，“我們要探索一條特色化的大模型發展之路。”
央企入場，是機會也有挑戰
不久前，國務院國有資產監督管理委員會（以下簡稱國務院國資委）召開“AI賦能 產業煥新”央企人工智能專題推進會，提出要加快布局和發展人工智能產業。
張云泉認為，“有資金、有人才、有場景”的央企入場，對于發展人工智能這類資本密集、人才密集的產業意味著利好。不過，也應注意分清主次，不要一擁而上。
他對《中國科學報》解釋說，我們的東方思維習慣于“下象棋”，喜歡攻城略地、奪帥；西方思維則更喜歡“下圍棋”，喜歡合圍、困殺。這映射到大模型競爭當中，提醒我們要有戰略定力，不要盲目上馬、急于變現，“這樣容易錯過原始創新”。
他建議，中國可以有數百家機構做大模型的行業應用，通過與行業數據的結合挖掘大模型的潛力，有一些實際效果后再投入更多“兵力”。同時，我們一定要建一支“尖刀部隊”，推動主權基礎大模型的研制、迭代，以防未來再被“卡脖子”。
劉偉也提醒，央企入場的優勢是可以集中力量辦大事，但要留神不能搞“一陣風”式的產學研協同。尤其要看到OpenAI的成功其實是有規律可循的——長期穩定的支持、沒有盈利目標、心無旁騖朝著目標開發。“我希望央企向OpenAI學習，培育出一種‘寧靜致遠’的氛圍和開放的體系。”
趙曉光談到，在硅谷的人形機器人創業賽道上，除了馬斯克的“擎天柱”之外，還有許多初創公司，最有名的是Figure AI。這家公司專注于人形機器人的“胳膊和腿兒”，與“擎天柱”既有競爭也有合作。
“分門別類的合作，更能促進前沿人工智能技術的落地、轉化。”趙曉光說，“龍頭企業參與推進人工智能發展，要發揮好‘鏈主’的優勢和作用，將科研院所的研究成果與行業優勢結合起來，形成合力，共同打通技術-產業鏈條。”
作為大模型“圈內人”，王金橋對央企入場持歡迎態度。具體而言，他希望央企入場能夠從發展智算中心、開放更多場景、共享行業數據等方面加大力度，“充分擁抱大模型”。
“希望央企能夠通過吸收人工智能最新技術，大小模型協同，先行先試，給大模型技術發展創造更多空間。”王金橋說。
來源：《中國科學報》
