正视中美差距，聚焦通用大模型“主战场”，全国人大代表刘庆峰给出9点系统性发展建议

本届两会上，“新质生产力”成为重要议题，在今年的政府工作报告中，加快发展新质生产力被列为2024年的首项政府工作任务。政府工作报告还指出，要大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，并强调要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

无论是新质生产力还是“人工智能+”，都与人工智能和通用大模型密不可分，通用人工智能正在成为新质生产力的重要引擎。而随着今年视频生成大模型Sora问世，中美大模型差距再次成为社会关注热点，我们如何在通用人工智能时代奋起直追？

通用人工智能是打造“新质生产力”的重要引擎

“目前，以大模型为代表的生成式人工智能加速发展，正在成为打造新质生产力的重要引擎。”全国政协委员、上海市经济和信息化委员会主任张英表示，大模型是产业变革的重要驱动力，未来人工智能将进一步赋能各行各业，培育新质生产力。

全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉指出：与上一轮得益于深度学习的人工智能热潮相比，生成式人工智能作为一种新的生产工具，技能更全面，应用范围更广，它能取代部分脑力劳动，落地于各行各业，尤其是劳动力短缺的行业，转化为真正的生产力。

今年两会上，政产学研各界代表广泛关注通用人工智能发展，与对新质生产力的促进作用。作为产业界代表，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰也谈了他对新质生产力的看法。他认为：“新质生产力，首先应该强调它的原创性、颠覆性，它一定要是引领未来的。第二，新质生产力一定要构建在自主可控的国产软硬件的基础之上，绝不能让我们的新技术和原创性、颠覆性的技术在别人的硬件、别人的工具上研发出来。第三，新质生产力还应跟当前的国民经济主战场紧密结合，能够对当前的主要产业形态进行提升赋能，同时又具备对未来的引领性。”

他进一步强调，通用人工智能将把传统意义上的以时长和人力堆砌的商业模式彻底颠覆掉，从根本上改变产业形态和竞争格局。不仅可以对现有的产业进行升级，还能改变科研的形态，通用人工智能和各个学科结合，推动AI for Science的发展，还能够极大提升我们每个人的生产力，站在通用人工智能的肩膀上去创造未来。

下一阶段产业竞争“主战场”，就是通用人工智能

可以看到通用人工智能不仅是新质生产力的重要引擎，也是当今全球科技竞争的焦点，是中美科技博弈和战略竞争的必争之地。随着ChatGPT的到来，我们意识到中美在通用人工智能上的差距，而经过一年的追赶，当我们快要接近GPT最好的水平时，OpenAI公司的Sora大模型又横空出世，其效果让很多人感到震撼，让不少人认为中美差距进一步扩大。

刘庆峰认为，Sora实际上是GPT-4的基本能力在视频领域的一个成功实践，它的底层逻辑并不像大家想象的那样“真实世界不存在了”，它的底层认知还是GPT-4，这是大模型对物理世界的认知又上了一个全新的台阶，大家不要过度焦虑。

其实，早在7年前，我国就推出《新一代人工智能发展规划》，经过7年的发展，我国人工智能从核心技术到产业应用都取得了显著进展。以讯飞星火为例，过去一年科大讯飞联合华为推出我国首个支持万亿浮点参数的全国产算力平台“飞星一号”，并在该平台基础上，于今年1月30日推出讯飞星火3.5版本，整体实力逼近GPT-4 Turbo。可以说，中国在认知智能领域已具备非常扎实的技术储备和成建制的团队，有望成为全球智慧涌现的第二极。

在刘庆峰看来，“当前中美博弈最核心的“主战场”还是要在通用底座能力上持续进行对标。”首先，当前 OpenAI的GPT-4/4V代表全球通用大模型底座能力的最先进水平，随后出现的DALL-E3、Whisper、Sora等新的进展都是基于GPT-4/4V的底座能力平台所延伸出来的特定领域的成功实践。其次，在2023年国内“百模大战”绝大多数是行业模型和垂直应用。但是如果没有通用底座能力的支撑，行业大模型的成效将难以持续进步，甚至很多行业模型辛苦积累的优势，会因为新一代通用底座大模型的发布和提升而迅速清零。所以，刘庆峰在提案中表示，中国必须要有自主可控、对标国际一流水准的通用底座大模型。

目前中美在人工智能通用大模型技术方面，仍然存在差距。国产大模型离全球最高水平有多大距离？刘庆峰以讯飞星火大模型为例，“其预计在6个月内可达到GPT4/4V当前最好水平”，但随着GPT-5的发布，这个差距可能会被拉到一年以上，如果从算力、数据、模型训练等方面组织好资源全力追赶，这个差距也有望在1-2年内被追平到相当的水平，同时我国也在语音大模型、医疗大模型等领域形成了国际领先的比较优势。

“我们有信心在通用大模型底座上不会出现代差级落后的差距，在此基础上结合行业场景和数据进行打磨，有望实现典型行业领域的超越”，他认为，在追赶的同时，结合全新的技术发展、竞争格局、产业赋能以及在社会生活中的各种变化，非常有必要根据新的形势制定系统性规划。

因此，刘庆峰建议制定国家《通用人工智能发展规划》，系统性加快推动我国通用人工智能发展。刘庆峰表示：“我们要正视差距，聚焦自主可控的底座大模型‘主战场’，从国家层面聚焦资源加快追赶，同时系统性构建通用人工智能生态和应用，打造综合优势 ”。

如何缩小通用大模型领域的中美差距，刘庆峰给出系统性建议

2024年，全球人工智能的竞争将进一步升级为系统性竞争，各国在基础大模型、行业应用、硬件、产业链等方面开始全面较量，中美在大模型深度应用和战略需求上角逐，今年将是关键期。如何发挥举国体制的优势，尽快补齐这方面的短板，是摆在每一位从业者和关心中国科技行业的人面前的问题。

刘庆峰呼吁，在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上，瞄准我国通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计，围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度，系统性制定国家《通用人工智能发展规划》，由国家高位推动规划的制定和落地，不断缩小中美通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距，并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。与此同时，他也具体提出了关于加快发展通用人工智能的9点建议。

其中包括：第一，聚焦通用大模型“主战场”，整合各方资源，持续加大投入；第二，围绕通用人工智能相关领域，布局战略性、前瞻性基础研究，坚持以源头核心技术突破来推动颠覆式创新的探索；第三，建议加快形成以国产大模型为核心的自主可控产业生态；第三，建议推动国家级高质量训练数据开放和共享；第四，建议推动国家级高质量训练数据开放和共享，支持国家战略科技力量以揭榜挂帅形式优先、低成本使用；第五，建议出台客观、公正、可信的评测方法，推动大模型在行业领域应用的健康发展；第六，建议加快推广人工智能通识教育，赋能基础教育、职业教育和高等教育全学段，同时以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养；第七，建议研究通用人工智能时代人才能力素质模型和培养方案，加快对社会各行业应用型人才的培训；第八，建议尽快制定通用人工智能技术与应用相关领域法律法规；第九，建议设立软课题进行通用人工智能伦理人文研究。

人工智能正进入爆发式发展的关键阶段。从长远来看，以通用大模型为代表的人工智能技术正迅速成为新质生产力的重要组成部分，未来必将主导产业和经济竞争的走向；而着眼于2024年，我们既要在通用大模型等前沿技术上对标国际前沿水平，还要推动大模型快速应用落地，实现产业生态的竞争优势，差距的缩小以及追赶，既是科大讯飞等企业的机会，也是通用人工智能“国家队”的担当。