夯实人工智能算力底座
国家信息中心联合浪潮信息日前发布的《智能计算中心创新发展指南》指出，据测算，“十四五”期间，在智算中心实现80%应用水平的情况下，城市/地区对智算中心的投资，可带动人工智能核心产业增长约2.9倍至3.4倍、带动相关产业增长约36倍至42倍。作为公共算力新型基础设施，智算中心在提供算力算法服务的同时，也成为促进人工智能技术与实体经济有机结合的重要媒介，在赋能产业发展、促进数实融合发展方面发挥显著作用。 随着新一轮科技革命和产业变革持续深化演进，人工智能领域呈现技术多点突破、应用加速迭代的特征。人工智能技术赋能产业发展，关键是要在中间载体、场景应用等方面实现突破，才能打通从技术到现实生产力转化的“最后一公里”。从这个意义看，智算中心无论是在本身所具备的技术功能，还是其产生的助推联动效应方面，具备了“以己之能向彼赋能”的条件与可行性。 通过以应用为导向，智算中心成为人工智能产业发展的重要引擎。从定性角度看，智算中心扮演的是算力生产者和提供者的角色，是人工智能产业高质量发展不可或缺的重要基础设施支撑。而以产业链为路径，智算中心则对整个产业发展的带动作用清晰可见。智算中心属于重要的算力基础设施，其建设、运营、维护涉及面广，所联系的市场主体众多，随着算力需求的扩大，智算中心建设所产生的产业链上下游带动作用将更加明显，有助于更好发挥投资的乘数效应。 此外，智算中心建设也将为下游相关的加工制造行业提供更多的需求，促进这些行业在稳定的市场需求中不断提升工艺水平，提高产品的附加值。最后，也是最重要的，在于智算中心从兴起到成熟，其中积累的综合管理经验以及形成的运营模式，将为数字技术赋能产业发展、推动数字经济和实体经济深度融合提供路径示范。 充分发挥智算中心的赋能作用，要注重发挥智算中心建设运营所产生的辐射带动作用，积极稳妥推进相关基础设施建设，夯实人工智能算力“底座”。 第一，持续夯实智算中心可持续发展的各项基础。按照开放标准、集约高效、普适普惠等原则，打造更加开放多元的架构与标准体系。通过推进算力、算法的基建化和一体化，让服务更加高效。立足长期发展需求，保证规划建设的技术领先性。建立智算生态，让智算中心使用更为便捷。同时，还要不断提升智算中心核心技术与降低碳排放要求的匹配性和适用性，降低能耗成本，保障绿色发展。 第二，持续拓展智算中心稳健发展的各类应用场景。鼓励有条件、有基础的地区从实际的生产生活需求出发，整合相关资源开展智算中心建设。不断总结典型应用场景和案例，并对有关投资效益进行精准测算和复盘，从盈亏平衡的角度去审视各类应用场景的实际价值。做好投融资方案的精准化设计，发挥行业龙头企业的带动作用，有序引导各类资金参与智算中心建设。 第三，挖掘智算中心对提升制造业智能化水平潜力。全面提升AI算法训练数据质量，使沉淀的数据资源在制造业智能化的各个应用场景中实现价值最大化。注重培育区域智能生态，以智能算力生态聚合带动多层级制造业生态体系的形成，助推数字经济与传统产业深度融合。打通智算中心促进智能工厂建设的传导环节，促进技术、算力直接形成现实生产力。 第四，有序做好智算中心一系列配套保障体系建设。持续优化人工智能算法模型，全面提升AI算力生产供应。推动数据开放共享，实现数据汇聚、数据应用、数据开放、数据共享有效衔接、有机结合，建立更为牢固的长效机制。不断强化“投—建—运”模式，形成多主体联合推动、多源资金同时参与的格局，提升智算中心建设运行效率。做好安全风险防范化解工作，确保数据安全。（魏琪嘉）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。（张璐璐）