聲明:本文來自于（ID:ykqsd.com）授權(quán)轉(zhuǎn)載發(fā)布。

李彥宏

今年3月5日發(fā)布的政府工作報(bào)告，“智能”一詞的出現(xiàn)頻率顯著提高，“大模型”首次被明確提及。作為人工智能和大模型領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，我們深感振奮的同時(shí)，也深知肩負(fù)的責(zé)任重大。

報(bào)告在闡述今年政府工作任務(wù)時(shí)強(qiáng)調(diào)，“因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，加快建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系”。在討論“激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新活力”時(shí)，明確提出要持續(xù)推進(jìn)“人工智能+”行動計(jì)劃，并重點(diǎn)支持“大模型廣泛應(yīng)用”、“人工智能+”技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用。同時(shí)，報(bào)告還明確提出要培育壯大“具身智能”等未來產(chǎn)業(yè)。國家對人工智能的重視力度前所未有，支持大模型廣泛應(yīng)用的政策也具有里程碑意義。我對此有以下三點(diǎn)學(xué)習(xí)體會：

第一、我們必須堅(jiān)定不移地投入大模型和生成式人工智能技術(shù)的研發(fā)，以推動新質(zhì)生產(chǎn)力的持續(xù)發(fā)展。人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的重要代表，正以指數(shù)級的速度賦能工業(yè)、制造、能源、交通、政務(wù)等多個(gè)行業(yè)，成為推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。

人工智能大模型、人工智能芯片等技術(shù)，是全球科技領(lǐng)域最具前沿性和顛覆性的創(chuàng)新成果。當(dāng)前，大模型技術(shù)仍處于發(fā)展的初級階段，技術(shù)更新迭代速度之快令人驚嘆。例如，檢索增強(qiáng)的生成技術(shù)（RAG）顯著減少了生成內(nèi)容的事實(shí)性錯誤，基本消除大模型的“幻覺”，使人工智能在各領(lǐng)域廣泛應(yīng)用成為可能。大模型的深度思考能力正在推動人工智能向“AI智能體”方向發(fā)展，2025年將是這一方向的爆發(fā)元年。此外，原生多模態(tài)大模型的出現(xiàn)，突破了傳統(tǒng)的大模型架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的原生級融合，為邁向通用人工智能（AGI）奠定了重要基礎(chǔ)。

在全球人工智能技術(shù)競爭日益激烈的背景下，我們必須在人工智能芯片、數(shù)據(jù)中心、云基礎(chǔ)設(shè)施等領(lǐng)域加大投入，以保持技術(shù)領(lǐng)先地位。通過研發(fā)更先進(jìn)的大模型，我們不僅能夠讓更多用戶享受到人工智能技術(shù)帶來的便利，還將通過開源共享的方式，推動人工智能技術(shù)的普及和應(yīng)用，加速技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。作為人工智能算力的基礎(chǔ)設(shè)施，人工智能芯片的研發(fā)也面臨著重大挑戰(zhàn)。我們已成功部署國內(nèi)首個(gè)自研的P800萬卡集群，并計(jì)劃逐步實(shí)現(xiàn)三萬卡集群的部署，為產(chǎn)業(yè)提供強(qiáng)大的算力支持，同時(shí)降低大模型訓(xùn)練成本。

第二、我們要扎實(shí)推進(jìn)“人工智能+”行動計(jì)劃，推動“智能經(jīng)濟(jì)”的高質(zhì)量發(fā)展。報(bào)告首次明確提出“開展新技術(shù)新產(chǎn)品新場景大規(guī)模應(yīng)用示范行動”，這標(biāo)志著國家層面對于人工智能技術(shù)突破機(jī)遇的高度重視。我們有理由相信，通過技術(shù)創(chuàng)新和政策引導(dǎo)，中國的數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢和市場規(guī)模優(yōu)勢將得到充分結(jié)合，人工智能大模型的廣泛應(yīng)用將加速推進(jìn)，人工智能技術(shù)將真正賦能千行百業(yè)。

首先，我們將通過技術(shù)創(chuàng)新，持續(xù)優(yōu)化大模型和人工智能系統(tǒng)的效率，降低其運(yùn)行成本。人工智能技術(shù)的本質(zhì)是革命性的成本與效率降低，是實(shí)現(xiàn)成本下降與生產(chǎn)力提升的關(guān)鍵。根據(jù)“摩爾定律”，每18個(gè)月技術(shù)性能就會翻倍，價(jià)格降低一半。但大模型的推理成本，每12個(gè)月就能降低90%以上，這一速度遠(yuǎn)超“摩爾定律”。我們計(jì)劃通過優(yōu)化人工智能四層技術(shù)棧（芯片、模型、框架、應(yīng)用）之間的端到端協(xié)作，大幅降低大模型預(yù)訓(xùn)練和推理成本，使技術(shù)的普及應(yīng)用成為可能。

其次，我們將積極推動人工智能技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用。技術(shù)的真正價(jià)值往往體現(xiàn)在大規(guī)模的應(yīng)用場景中。沒有足夠規(guī)模的應(yīng)用支撐，重大技術(shù)突破將難以轉(zhuǎn)化為實(shí)際效益。例如，擁有數(shù)以萬計(jì)的運(yùn)算能力集群才能支撐大模型智能的涌現(xiàn)，支撐數(shù)以億計(jì)的AI應(yīng)用落地，支撐國產(chǎn)人工智能芯片的真正成熟。

大模型API調(diào)用是落實(shí)“人工智能+”行動計(jì)劃的關(guān)鍵抓手。一方面，來自教育、招聘、電子商務(wù)、文旅等行業(yè)的AI應(yīng)用正在快速增長，大模型API調(diào)用量以每年數(shù)十倍的速度激增。這表明人工智能技術(shù)正在滲透到千行百業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)智能化躍升。另一方面，隨著大模型技術(shù)的突破，人工智能正在實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的便捷化和高效化，推動人類與機(jī)器的協(xié)作效率顯著提升。新一代智能終端（如人工智能手機(jī)、電腦）、智能機(jī)器人以及無人駕駛汽車等都將由大模型驅(qū)動，催生大量新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式。數(shù)字經(jīng)濟(jì)正在加速向“智能經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)型，并將以更加迅猛的速度跑出加速度。

不管怎么說，"人工智能+"行動計(jì)劃在某些行業(yè)仍面臨諸多困難與挑戰(zhàn)。就無人駕駛領(lǐng)域而言，目前中國的無人駕駛技術(shù)主要局限于小規(guī)模、區(qū)域性試點(diǎn)，對車輛數(shù)量也有嚴(yán)格限制。如果能在確保安全的前提下，逐步擴(kuò)大車輛規(guī)模，推動無人駕駛技術(shù)進(jìn)入城市核心區(qū)域并實(shí)現(xiàn)全域覆蓋的廣泛應(yīng)用，無疑將為無人駕駛等相關(guān)產(chǎn)業(yè)帶來新的質(zhì)的飛躍。

第三，民生為本，讓人工智能造福于民。云南怒江的一個(gè)縣有60萬農(nóng)民在種植旱地稻，但他們能掌握種植技術(shù)的科學(xué)家數(shù)量有限。怎么辦？如果建立一個(gè)"農(nóng)民院士"AI智能體，將院士的專業(yè)知識裝入手機(jī)，農(nóng)民們隨時(shí)隨地都能向AI求助；對于一個(gè)完全不懂直播的貴州山區(qū)果農(nóng)，如何將粉紅水晶蜜柚賣到外面？用AI直播數(shù)字人來帶貨，或許效果會比真人還要好。這只是人工智能如何改變我們生產(chǎn)和生活方式的開始。展望未來，我們將擁有具有超人類智力水平的AI系統(tǒng)，每個(gè)人都將擁有一位智囊天團(tuán)的AI助手，比如AI律師、AI醫(yī)生和AI教師，我們正在朝著一個(gè)更加智能美好的社會穩(wěn)步前進(jìn)。

當(dāng)然，人工智能發(fā)展過程中也會帶來新的挑戰(zhàn)，比如崗位轉(zhuǎn)換和社會治理等問題。政府工作報(bào)告明確指出，要"統(tǒng)籌好新技術(shù)應(yīng)用和崗位轉(zhuǎn)換，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會"。我們始終堅(jiān)守最基本的AI倫理，即"AI存在的價(jià)值是教人學(xué)習(xí)，讓人成長，而非超越人、替代人"。隨著人工智能的發(fā)展，許多全新的工作崗位應(yīng)運(yùn)而生，比如提示詞工程師、數(shù)據(jù)標(biāo)注師和智能駕駛系統(tǒng)工程師等。根據(jù)北大國發(fā)院的一份報(bào)告，智能駕駛系統(tǒng)工程師的招聘職位數(shù)同比增速高達(dá)49%，導(dǎo)航算法工程師的增速更是達(dá)到47%。我們還將積極履行社會責(zé)任，為社會培養(yǎng)大量AI人才，特別是精通大模型和生成式AI的人才，幫助更多人加入智能產(chǎn)業(yè)，融入智能社會，共享智能社會帶來的福祉。（作者是百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官）

周云杰代表建議，以工業(yè)大模型為關(guān)鍵變量推動新型工業(yè)化。

當(dāng)前，人工智能在工業(yè)大模型的深度應(yīng)用實(shí)踐中主要面臨三大挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)質(zhì)量和語料庫構(gòu)建的雙重瓶頸；二是場景適配與模型可靠性的雙重挑戰(zhàn)；三是轉(zhuǎn)型切點(diǎn)和話語體系的雙方錯位。為此，我們要夯實(shí)發(fā)展底座，發(fā)布國家級工業(yè)場景圖譜、語料庫和數(shù)據(jù)集。同時(shí)，要支持龍頭企業(yè)示范工業(yè)大模型應(yīng)用價(jià)值，扶持平臺企業(yè)促進(jìn)工業(yè)大模型服務(wù)中小企業(yè)。

黃敏利委員建議，加快AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，持續(xù)釋放消費(fèi)新紅利。

人工智能正以賦能之手深入融入制造業(yè)，驅(qū)動實(shí)體產(chǎn)業(yè)升級。企業(yè)要充分利用AI技術(shù)優(yōu)化人力資源配置，通過智能化工具提升員工效能，釋放生產(chǎn)力，為消費(fèi)者提供更加智能化的產(chǎn)品。相信AI技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合將持續(xù)釋放消費(fèi)領(lǐng)域的新紅利，讓實(shí)惠真正落到消費(fèi)者手中，形成可持續(xù)的消費(fèi)升級體驗(yàn)。