人工智能技術(shù)具有自主性、自適應(yīng)性、自我延續(xù)性，讓創(chuàng)新循環(huán)不斷加快、科學(xué)研究范式逐步改變。為進(jìn)一步發(fā)揮人工智能技術(shù)的催化劑、助推器作用，有必要加強(qiáng)基礎(chǔ)底座研發(fā)支持力度、規(guī)范數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)共享、設(shè)定具有挑戰(zhàn)性的示范場(chǎng)景、構(gòu)建人工智能自主產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動(dòng)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)深度融合

 近年來(lái)，人工智能（AI）技術(shù)快速發(fā)展，成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。尤其是，以通用人工智能（AGI）為代表的人工智能技術(shù)變革進(jìn)入加速發(fā)展快車道，成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新引擎。

 基礎(chǔ)研究催化劑

 加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，是實(shí)現(xiàn)高水平科技自立自強(qiáng)的迫切要求，是建設(shè)世界科技強(qiáng)國(guó)的必由之路。基礎(chǔ)科學(xué)研究是科學(xué)體系的源頭，是科技創(chuàng)新的原動(dòng)力。

2020年，人工智能系統(tǒng)AlphaFold 2.0通過(guò)大規(guī)模預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，加速理解生物學(xué)現(xiàn)象，從而發(fā)現(xiàn)疾病機(jī)制、研發(fā)設(shè)計(jì)藥物，引領(lǐng)生物學(xué)領(lǐng)域邁入數(shù)字生物學(xué)的全新時(shí)代。

 諸如生物學(xué)領(lǐng)域的蛋白質(zhì)合成，抑或化學(xué)工程中的反應(yīng)控制、粒子物理學(xué)的高能物理實(shí)驗(yàn)等，均存在一個(gè)海量數(shù)據(jù)的問(wèn)題。隨著科研工作的不斷深入，研究人員需要面對(duì)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的海量數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、整理、歸納、建模、分析等，已成為制約科技創(chuàng)新的關(guān)鍵瓶頸。

 大到宇宙起源的探索，小到蛋白質(zhì)分子的折疊，不僅需要?jiǎng)?chuàng)造性的思維與靈感，還需要跨時(shí)代的科研工具和方法。人工智能技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，有助于幫助科學(xué)家提高實(shí)驗(yàn)效率，加速科學(xué)理論發(fā)現(xiàn)，在基礎(chǔ)研究中發(fā)揮催化劑的作用。

 比如，它可以利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)歸納、分析能力學(xué)習(xí)科學(xué)規(guī)律和原理，在科學(xué)研究中展現(xiàn)超越傳統(tǒng)數(shù)學(xué)、物理學(xué)方法的強(qiáng)大能力，加速科研探索的進(jìn)程，在基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域中取得顯著成果。

 現(xiàn)代科學(xué)研究的三大支柱是科學(xué)實(shí)驗(yàn)、理論研究、科學(xué)計(jì)算。從數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別，輔助科學(xué)文獻(xiàn)研究，到高性能計(jì)算和模擬，指導(dǎo)和加速科學(xué)實(shí)驗(yàn)、復(fù)雜系統(tǒng)的建模與仿真，再到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，啟發(fā)理論和算法發(fā)現(xiàn)，突破人腦的經(jīng)驗(yàn)、記憶、搜索、計(jì)算的局限，人工智能技術(shù)可以更高效地推動(dòng)基礎(chǔ)研究突破與進(jìn)步。

 技術(shù)研發(fā)助推器

 新時(shí)代新征程上，要努力實(shí)現(xiàn)科學(xué)新發(fā)現(xiàn)、技術(shù)新發(fā)明、產(chǎn)業(yè)新方向、發(fā)展新理念從無(wú)到有的跨越，成為科學(xué)規(guī)律的第一發(fā)現(xiàn)者、技術(shù)發(fā)明的第一創(chuàng)造者、創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)的第一開(kāi)拓者、創(chuàng)新理念的第一實(shí)踐者。人工智能技術(shù)具有自主性、自適應(yīng)性、自我延續(xù)性，讓創(chuàng)新循環(huán)不斷加快、科學(xué)研究范式逐步改變，加速技術(shù)研發(fā)進(jìn)程。

 人工智能技術(shù)是技術(shù)研發(fā)的助推器，正在加快量子計(jì)算機(jī)、聚變能源、新材料發(fā)現(xiàn)、腦科學(xué)等工程技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)進(jìn)程。

 比如，量子計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，極大地推動(dòng)人工智能算力提升，使其能夠更快、更準(zhǔn)確地處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法，幫助人工智能系統(tǒng)更有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別；人工智能技術(shù)的發(fā)展，反過(guò)來(lái)可用于優(yōu)化量子計(jì)算的硬件和軟件算法設(shè)計(jì)，為量子計(jì)算機(jī)提供更智能化的控制和優(yōu)化方案，提高量子計(jì)算機(jī)的穩(wěn)定性和可靠性。

 在此基礎(chǔ)上，二者的結(jié)合還可以催生更多新的應(yīng)用和領(lǐng)域，如量子機(jī)器學(xué)習(xí)、量子自然語(yǔ)言處理、量子優(yōu)化算法等。

 又如，人工智能技術(shù)在生命科學(xué)、航空航天、氣象學(xué)等方面廣泛應(yīng)用、相互促進(jìn)。通過(guò)人工智能技術(shù)，科學(xué)家可以在短時(shí)間內(nèi)分析大量的基因組數(shù)據(jù)，挖掘基因序列之間的相互關(guān)聯(lián)和作用機(jī)制，從而理解基因結(jié)構(gòu)和功能、研究疾病發(fā)生機(jī)制、加快新藥研發(fā)。

2023年6月，基于昇騰AI的面向飛行器的首個(gè)流體力學(xué)大模型“秦嶺·翱翔”發(fā)布。該模型在流體力學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了高置信度流場(chǎng)重構(gòu)、全速域湍流場(chǎng)求解和復(fù)雜流場(chǎng)近實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)，助推智能流體力學(xué)的產(chǎn)業(yè)化。

 華為云團(tuán)隊(duì)研究開(kāi)發(fā)的全球天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)“盤古氣象大模型”能夠用1.4秒完成24小時(shí)全球天氣預(yù)報(bào)，推動(dòng)氣象預(yù)測(cè)的跨越式發(fā)展。

 基于算法、數(shù)據(jù)、算力等基礎(chǔ)設(shè)施的支撐，大模型正推動(dòng)人工智能向更通用、更精準(zhǔn)、更普惠的方向發(fā)展。

 與經(jīng)濟(jì)社會(huì)深度融合

 新時(shí)代新征程上，為進(jìn)一步發(fā)揮人工智能技術(shù)的催化劑、助推器作用，有必要加強(qiáng)基礎(chǔ)底座研發(fā)支持力度、規(guī)范數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)共享、設(shè)定具有挑戰(zhàn)性的示范場(chǎng)景、構(gòu)建人工智能自主產(chǎn)業(yè)生態(tài)，推動(dòng)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)深度融合。

 一是提高算力支撐水平。

 加強(qiáng)研發(fā)支持力度，通過(guò)財(cái)政專項(xiàng)資金、社會(huì)資本，完善研發(fā)支持資金保障，重點(diǎn)突破通用芯片技術(shù)、創(chuàng)新優(yōu)化定制化芯片，提升芯片算力利用率，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)智能芯片在各類算力平臺(tái)適配應(yīng)用，加快形成自主人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)基礎(chǔ)。

 加快建設(shè)高性能、存算一體化等智能算力平臺(tái)，強(qiáng)化人工智能訓(xùn)練和推理計(jì)算能力，面向廣大基礎(chǔ)研究科研團(tuán)隊(duì)提供智能計(jì)算服務(wù)；加強(qiáng)長(zhǎng)三角地區(qū)算力統(tǒng)籌布局，發(fā)揮長(zhǎng)三角優(yōu)勢(shì)統(tǒng)籌算力資源，形成智算網(wǎng)絡(luò)；支持自主芯片參與國(guó)內(nèi)算力平臺(tái)設(shè)施建設(shè)，在不斷使用過(guò)程中迭代成熟，帶動(dòng)國(guó)產(chǎn)芯片技術(shù)突破發(fā)展，打破國(guó)外壟斷。

 二是構(gòu)建行業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)。

 強(qiáng)化非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注統(tǒng)一規(guī)范，建立面向材料科學(xué)、生物醫(yī)藥、能源科學(xué)等領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，豐富基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)中需要的數(shù)據(jù)原材料。

 對(duì)上海來(lái)說(shuō)，可依托人工智能標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)，推進(jìn)重點(diǎn)領(lǐng)域的地方標(biāo)準(zhǔn)制定工作，盡快制定數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)在重點(diǎn)領(lǐng)域的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)管理，實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)安全保護(hù)下的信息共享，擴(kuò)大應(yīng)用范圍，為科學(xué)研究提供數(shù)據(jù)支撐，推動(dòng)“上海標(biāo)準(zhǔn)”成為“中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)”甚至國(guó)際準(zhǔn)則。

 同時(shí)，可進(jìn)一步加強(qiáng)行業(yè)自律自治，發(fā)揮各個(gè)行業(yè)組織和聯(lián)盟的作用，發(fā)布數(shù)據(jù)使用倡議，協(xié)助相關(guān)政府部門逐步建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制，成立信息共享平臺(tái)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理使用規(guī)范。

 三是引導(dǎo)長(zhǎng)期性獨(dú)創(chuàng)性攻關(guān)。

 圍繞基礎(chǔ)研究和技術(shù)研發(fā)，面向新藥研發(fā)、新材料發(fā)現(xiàn)、量子計(jì)算機(jī)、腦科學(xué)等人工智能賦能科學(xué)研究的重點(diǎn)領(lǐng)域，形成一批可復(fù)制、可推廣的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)方案，推動(dòng)基礎(chǔ)算法理論、通用智能技術(shù)成果在實(shí)際場(chǎng)景中的轉(zhuǎn)化和應(yīng)用，形成國(guó)內(nèi)自主可控開(kāi)源框架，打造完善的、專業(yè)的開(kāi)發(fā)者生態(tài)。

 在此基礎(chǔ)上，可設(shè)定具有挑戰(zhàn)性的示范場(chǎng)景，如聚焦月球基地、火星探測(cè)、深海探索等，提出研制高度自主化智能化的任務(wù)，引導(dǎo)長(zhǎng)期性獨(dú)創(chuàng)性攻關(guān)項(xiàng)目開(kāi)展和實(shí)施落地。

 四是加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研深度結(jié)合。

 促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化，搭建多層次人工智能的創(chuàng)新平臺(tái)，發(fā)揮人工智能實(shí)驗(yàn)室、腦科學(xué)與類腦研究中心、人工智能算法研究院等科研機(jī)構(gòu)作用，引導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)基礎(chǔ)研究，形成與高水平大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)的協(xié)同能力。

來(lái)源：解放日?qǐng)?bào) 日期：2023-11-14

作者：謝婼青/紀(jì)園園/朱平芳/毛勇春，上海社會(huì)科學(xué)院