補短板弱項筑發展根基

時隔7年，中央政治局近期再次圍繞人工智能進行集體學習。

作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，人工智能正深刻改變人類生產生活方式。近年來，通過完善頂層設計、加強工作部署，我國人工智能綜合實力實現整體性、系統性躍升，但在基礎理論、關鍵核心技術等方面還存在不少短板弱項。

基礎研究依然薄弱

要在人工智能領域占領先機、贏得優勢，必須在基礎理論、方法、工具等方面取得突破。

“當前，人工智能已進入一個新的階段——物理AI時代，競爭愈發聚焦于‘根技術’。基礎理論、方法、工具等方面的突破，是贏得競爭優勢的關鍵，這就好比為高樓打地基，地基打得牢，大廈才能建得高。”上海松應科技有限公司CEO聶凱旋表示。

什么是“根技術”？如今爆火的大語言模型ChatGPT的核心架構——Transformer就屬于“根技術”。2017年6月，隨著一篇論文的發表，Transformer走進了大眾視野，很快成為自然語言處理和計算機視覺領域在有監督學習設置下的主流神經架構。盡管其在生成式任務中表現十分優異，但隨著時間推移，局限性逐漸顯現。

高階微分計算能力不足、科學推理能力欠缺、可解釋性與穩定性缺失……“要突破這些瓶頸，構建適應科學計算需求的下一代主流架構，必須回歸到統計學習、數學逼近論等數理基礎理論層面尋求創新。”中國科學院自動化研究所副研究員王闖說。

基礎研究是整個科學體系的源頭，是所有技術問題的總機關。“越是人工智能上層，我國研究者對世界作出的貢獻越多；越是底層，我國研究者的貢獻越少。”中國科學院計算技術研究所研究員陳云霽曾在一篇文章中指出。

“卡脖子”風險仍舊存在

目前來看，我國在人工智能領域除應用層面具備一定的差異化競爭優勢外，諸多關鍵核心技術仍面臨著“卡脖子”風險。

一個典型代表就是人工智能芯片。數據、算力、算法是AI的三大基石，共同構成了技術發展的底層支撐。作為算力的物理載體，以GPU（圖形處理器）、FPGA（現場可編程門陣列）和ASIC（專用集成電路）為代表的人工智能芯片，是人工智能技術發展的核心硬件，決定了大模型訓練效率、推理速度及系統實時性。

王闖告訴記者，經過近幾年發展，國產GPU芯片基本實現了進口替代，但整體性能與全球人工智能芯片GPU的領導廠商英偉達相比仍有較大差距。例如，在大模型訓練端，國產芯片整體計算效率較英偉達最先進芯片性能落后約3年。

另一個代表是算法。人工智能算法包括基礎算法和應用算法兩種類型。專家指出，目前幾乎全部的基礎算法模型都由美國大學、IT公司提出，應用算法多數開源，并且美國各大公司是人工智能開源代碼的主要貢獻者，對大部分開源社區有絕對控制權。

龐大的大數據樣本和卓越的算力平臺基礎設施是人工智能大模型訓練的基礎。“當前，我國人工智能軟件存在嚴重的數據孤島問題，且高端數據匱乏。”聶凱旋說。

不過，相較于上述不過，相較于上述掣肘，王闖更擔憂的是國外企業對應用生態的壟斷。當前，AI模型的分發與共享高度依賴少數全球化平臺，這種壟斷帶來的后果是，即使中國研發出頂尖大模型，仍需依賴國際平臺推廣，從而在標準制定、技術趨勢上喪失話語權。“這種壟斷，或將形成比硬件或算法更加隱蔽卻更深遠的控制力。”王闖認為，國內頭部企業應協同打造真正開放的開源平臺。

系統部署刻不容緩

加強人工智能基礎研究，時不我待。“人工智能的每一次繁榮都離不開基礎理論的重大突破，人工智能架構面臨的問題，同樣需要從理論層面尋求解答。”王闖建議，國家層面進一步加大對人工智能數學機理、數學基礎理論、計算機基礎理論等基礎研究的支持力度。

在聶凱旋看來，物理AI時代，人工智能基礎研究主要聚焦兩大核心方向——物理世界建模能力與機器人智能體系構建，這些突破將重塑產業競爭格局。例如，協作機器人抓取雞蛋時，需要同步計算接觸力與蛋殼強度，這類“手腦協同”能力高度依賴高保真物理仿真。松應科技自主研發的國內首款物理AI仿真系統ORCA，成功解決了這一難題。

需要迎頭趕上的不只是基礎研究，還要將人工智能大模型發展的主動權牢牢掌握在自己手中。有學者建議，著力攻克關鍵底層技術，實現從芯片設計到訓練框架的全鏈條自主可控；優化異構算力調度能力，降低萬卡集群訓練能耗與成本；堅持“學中干，干中學”，培育理論功底厚、工程能力強的高端人才隊伍。

“從基礎理論到基礎硬件平臺、核心軟件，每一項突破都需要不斷積累經驗。”王闖說，我們既要集中力量打好關鍵核心技術攻堅戰，也要努力構建具有國際影響力的人工智能創新生態，同時加快推動更多人工智能成果從“書架”走向“貨架”。

“物理AI時代，未來人工智能的關鍵突破將集中在3個深度融合實體世界的領域。”聶凱旋認為，搶占未來人工智能發展的先機，需從三方面著手布局：筑牢物理AI自主基座，支持企業構建硬件中立平臺，將其納入“新基建”重點部署；構建開源協同生態，聯合成立“物理AI開源聯盟”，推動中國主導的數據標準國際化；打造場景驅動試驗田，在低空經濟、智慧物流等領域設立國家級先導區，通過稅收優惠等政策推動國產平臺規模化應用，形成可復制的“數字孿生+實體經濟”的模式。