从ChatGPT到Sora，过去的一年里，一系列因新技术突破而诞生或实现的“未来场景”，令人们目不暇接。新时代的大门已经开启，新一轮科技革命和产业变革正加速演进。

新的发展共识也正在加速形成。今年全国两会期间，“加快形成新质生产力”成为代表委员们热议的话题，而“新质生产力”“人工智能+”更是首次被写入了政府工作报告。

那么，以科技创新为引领的新质生产力将如何点燃发展新引擎，又将打开一幅怎样的中国经济社会发展新图景？3月6日下午3点，以“向‘新’而行，拥抱新质生产力”为主题的“城势而上”线上论坛第三季，上线了直播首场分论坛——《赛道向“新”，未来产业激活发展新动能》。来自国内各地的专家学者、行业领袖以及2024年全国两会代表委员等共同立足“未来产业”，探讨“新质生产力”的培育。

将“新质生产力”落到实处来讨论，专家们纷纷将话题瞄准了同一个关键词：“人工智能”。

有预测称，到2030年，我国人工智能核心产业规模或超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。因而，许多专家持有同样一个观点——推进人工智能赋能各行各业形成新质生产力，正是当下的“牛鼻子”工程。

那么“人工智能+”，将如何撬动新质生产力发展？

成都AI创新中心

培育新质生产力 一个“新”字，怎么看？

面对新一轮科技革命和产业变革，“新质生产力”的提出，为我国塑造高质量发展新动能、新优势提供了科学指引。

新质生产力之“新”，当然与 “旧”、与“传统”相对应。如何看待新质生产力与传统生产力的区别？

“不妨从几个维度来探讨。”中国信息协会常务理事、国研新经济研究院创始院长朱克力说，从动力来源上来看，可以看到传统生产力主要依赖于自然资源的消耗和劳动力的投入，而新质生产力则更加注重知识、技术、信息等无形资产的积累与创新。

从发展路径上来看，传统生产力往往通过线性的扩张来实现经济增长，而新质生产力则是通过非线性的网络化、智能化的发展模式，通过技术创新和模式创新等来实现经济的跨越式发展。

所以，新质生产力从何而来？答案必然是科技创新。

在科技飞速发展的今天，大数据、云计算、人工智能、生物技术等前沿技术在不断地涌现，为经济发展提供了前所未有的可能性。这些技术在催生新产业、新模式、新动能的同时，也很大程度上改变了传统产业的生产方式、组织形式以及商业模式。

“以人工智能为例，它通过深度学习，实现了对海量数据的智能分析与处理，从而大大提高了生产效率。”朱克力举例说，在智能制造领域，人工智能技术的应用使得生产线更加智能化、柔性化，能够根据市场需求快速调整生产策略，降低库存成本，提高市场竞争力；在服务领域，人工智能则能够通过智能客服、智能推荐等手段提升服务效率和用户体验。

事实上，未来产业的核心特性正是如此，有着“创新性、引领性和颠覆性”。它不仅改变了现有的生产方式、生活方式，更将引领全新的经济增长周期。

通用人工智能时代加速到来 新技术如何“为人所用”？

近年来，人工智能（AI）发展速度之快、辐射范围之广令人瞩目。作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，其具有带动性很强的溢出效应。

今年政府工作报告中也提出，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。

可以预见的是，人工智能技术的浪潮已至，作为新质生产力的代表，它不仅将成为重要产业，更会深远地影响各行各业。

“所以说，通用人工智能的时代正在加速到来。”在中兴微电子人工智能首席科学家徐科看来，通用人工智能的时代正在以一种大家想象不到的加速度朝当下驶来。

但立足当前，人工智能技术还远未能实现广泛的“为人所用”。

“例如我们可以看到，大家当前接触比较多的自动驾驶汽车，现在可能还远远谈不上自动驾驶的阶段，只能说是智能‘辅助’驾驶。”徐科说。

此外，整个社会对人工智能的兴趣都处于十分浓厚的状态，但真正专业的人仍少之又少。电子科技大学教授、博士生导师、考拉悠然首席执行官沈复民认为，有兴趣者多，从业者少，使得技术的突破和应用落地都与预期有差距。

“尤其是把人工智能技术应用融入到各行各业这个过程当中的人，很稀缺。”在沈复民看来，让AI赋能各行各业，不仅需要专注于AI技术的研发者，还需要既懂技术又懂行业的“融合者”，但这样的人才当前稀少，亟须培育。

自动驾驶车辆

ChatGPT、Sora爆火 大热之后，新机遇在哪里？

自ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破，各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成“百模大战”的竞争态势。

而Sora的爆火“出圈”，更为人工智能发展翻开了新的一页。

“它（Sora）的技术与ChatGPT本身的生成式AI大模型技术大同小异，但是Sora更强了。”沈复民说，ChatGPT刚出圈的时候，大家看到的只是通用人工智能的可能性，但更多人认为它只是一个聊天的应用软件。而Sora发布之后，人们看到了人工智能大模型的巨大潜力所在，看到了其对各行各业可能产生的影响，从而开始对人工智能寄予更高的期待。

“其实，AI底层的核心能力就是多模态的理解和转化，”在沈复民看来，在核心理论层面，“实事求是来讲，国内距离世界顶尖技术尚有差距”，但在应用场景创新层面，“中国人非常擅长”。因而他认为，一方面要加大对人工智能基础科研的投入，另一方面，要鼓励科研人员以需求为导向进行创新研发，“尤其要与制造业相结合。”

徐科同样认为，“人是最重要的因素。”在他看来，对于整个大模型热的形势，不论机遇还是挑战，都归结在算力、算法和人才这三方面。“Sora的研发团队OpenAI，其核心人员只有13人，绝大部分都很年轻，他们来自世界各地，不同的头脑汇聚在一起才做出了这个成果。”

当然，算力也是非常重要的一环。“但从国内现状来看，算力芯片研制和算力基础设施建设，我们可能都面临着很大的挑战。”徐科说。

抓住AI这个新质生产力“牛鼻子” 四川、成都，怎么做？

2024年初，各省市自治区召开地方两会，有29个省市自治区都在政府工作报告中，就新质生产力进行了重要部署。

共识正在加速凝聚，但培育新质生产力，各地更应立足实际，因地制宜。

“尤其在建设全国统一大市场的语境之下，各地尤其应该聚焦当地特色，围绕当地的资源禀赋去培育新质生产力。”经济学家、新质未来研究院院长张奥平认为，这是持续优化企业发展环境、加速市场发展的关键。而在项目招引培育的过程中，“拉长板比补短板更加重要。”

“只有围绕自身优势产业不断加码，形成完善的产业链条，才能形成自身特色和核心竞争力。”若是盲目引进与自身优势不相匹配的项目，在建设全国统一大市场的背景之下，实际上是一种资源的浪费。

而聚焦到“底层技术”——人工智能的发展，在张奥平看来，更应立足各地的产业实际和资源情况。

徐科也举例说，四川作为农业大省，正打造新时代更高水平的“天府粮仓”，其实就可以推动一些大模型在垂直领域的落地，“比如探索农业领域的垂直大模型。”而四川省传统制造业的基础实力雄厚，也正是探索智能制造和工业机器人应用的绝佳土壤。

从国内当前的人工智能技术发展现状来看，“以大模型为焦点，国内的第一阵地主要在北京。”徐科说，这主要是基于清华大学的优势，无论学术研究还是落地应用，北京都遥遥领先。当然，成都也有四川大学、电子科技大学等名校及院所，理应进一步发力。

他提出建议：一方面，成都可由政府层面支持，建立一个泛人工智能的研究院，聚集顶尖行业人才，打造一个综合性的研究基地，从AI芯片到大模型算法，进行全方位的战略性和前瞻性的研究，来支撑产业发展；另一方面，成都可以基于自身资源优势，集中AI芯片研制力量突破算力瓶颈。

成都商报-红星新闻首席记者 王垚