适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。
人工智能产业发展再迎多项支持举措 积极营造创新生态
人工智能产业发展再迎多项支持举措积极营造创新生态2023-07-0410:15:26来源：证券日报 | 作者：田鹏|字号：A+｜A-【人工智能产业发展再迎多项支持举措】7月2日，北京市经济和信息化局党组书记、局长姜广智在2023全球数字经济大会人工智能高峰论坛上表示，北京将不断加快优质资源要素配置，有效整合创新资源，积极营造创新生态，夯实人工智能产业的发展基础。
今年以来，ChatGPT掀起大模型发展热潮，带动人工智能产业风头更劲。数据显示，截至目前，我国已有80余个大模型公开发布，从地区来看北京和广东最多。
在记者采访过程中，不少专家表示，大模型产品正不断向政务、金融、文创、医疗等行业拓展，其或将成为人工智能产业主要技术路线，有望推动产业代际变革，引发又一轮发展浪潮。与此同时，市场上围绕模型安全、可信、可控的讨论不断。因此，应鼓励围绕人工智能大模型的技术创新，以场景应用为牵引，大胆尝试、尽快应用，在实践中发现问题，逐步完善，加速构建通用人工智能产业生态。
近期，全国多地纷纷出台相关政策，助力人工智能产业迈上发展“新台阶”。例如，北京市近日印发《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案(2023-2025年)》，从突破人工智能关键技术、夯实人工智能底层基础等方面提出具体建设任务；深圳市发布《深圳市加快推动人工智能高质量发展水平应用行动方案(2023-2024年)》，提出加大财政资金投入力度，重点支持人工智能创新和应用等。
工信部新基建重大项目评审专家、北京邮电大学科技园元宇宙产业协同创新中心执行主任陈晓华对《证券日报》记者表示，人工智能技术是驱动我国产业智能化转型升级的重要技术基础设施，在产业结构升级阶段，政府可通过一系列政策措施,推动引导产业良性发展。
针对与人工智能发展密切相关的数据、算力问题，未来或将有更多接续政策出台落地。据姜广智透露，北京将加快推进数据基础制度先行区建设，以解决数据相对匮乏、质量难以保障，采集标注成本高以及合规使用等问题，筹划出台“算力券”政策，支持基于落地应用场景的中小企业获取多元化、低成本优质算力。
在陈晓华看来，启用“算力券”有望解决中小微企业资金实力不足、技术人才欠缺、算力匹配难应用少等痛点问题，加速推动其数字化转型，进而实现企业长期发展。
值得注意的是，除了围绕算力成本筹划相关政策举措外，进一步促进大模型产业化应用也是北京未来政策重点方向。据姜广智介绍，北京未来将加大场景开放力度，率先落地标杆应用，以场景为牵引，应用为导向，通过开放更多典型场景，促进大模型产业化应用，积累一批可复制、可推广的经验做法，形成一批人工智能与社会经济发展深度融合的典型案例。
“加大场景开放力度，有助于企业尽早将人工智能技术转化为实际应用，从而帮助企业越过推广相关技术的初始门槛。此外，有利于让更多普通民众接触到人工智能应用，进而培养更大用户基础，激发更多应用创意。”上海交通大学上海高级金融学院教授胡捷对《证券日报》记者表示。
受访专家也提醒，在尝试大模型产业化应用的过程中，也应注意到其暴露出来的问题。
Co-Found智库秘书长张新原对《证券日报》记者表示，大模型需要大量数据支持，数据的隐私和安全问题有待进一步规范；此外，大模型应用涉及多个领域和厂商，目前缺乏统一的技术标准和规范，系统的互操性和兼容性仍需探讨。
为此，陈晓华建议，进一步推动大模型技术工业化落地，例如将大模型生产的复杂过程进行封装，打造可通用的“预训练+微调”工具，从而为不同场景提供低门槛、高效率的大模型服务。
责任编辑：李海啸