未来产业代表着未来科技和产业的发展方向,培育发展未来产业是推动我国经济高质量发展的重要动力。今年1月,工业和信息化部等七部门联合印发了《关于推动未来产业创新发展的实施意见》。
工信部党组成员、无线电管理局局长谢远生在2024中关村论坛年会“未来产业创新发展论坛”上表示,工信部要重点推动未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展,同时带动更多社会资本“投早、投小、投硬科技”,大力培育未来产业领军企业家和科学家。
聚焦大模型领域,红星资本局采访了解到,基础大模型的能力,是这一轮全球AI竞争的制高点。中国在基础模型上的竞争仍待提高。
中关村论坛
工信部:
优化鼓励原创、宽容失败的创新创业环境
如何定义未来产业?工信部高新技术司副司长柏杰在会上对《实施意见》进行了解读。
据柏杰介绍,未来产业事关产业结构优化和升级,一旦培育壮大,将萌发新的经济增长点,影响国家产业发展全局,对经济发展前景具有显著战略作用。另一方面,未来产业不仅能引领技术创新的发展方向,也能引领带动相关产业发展,进而引领带动国家乃至全球经济发展新方向。
同时,未来产业具有显著颠覆性。柏杰指出,一旦前沿技术转化带来的新产品和新服务业态形成,就可能出现新的发展赛道,形成新的未来产业,颠覆原有相关产业。
未来产业还具有显著不确定性。“未来产业发展需要前沿技术驱动,而技术突破存在高风险性,导致未来产业的发展具有显著的不确定性。但新技术无法突破,未来产业发展就可能停滞。”柏杰表示。
工信部党组成员、无线电管理局局长谢远生表示,已组织开展2023年未来产业创新任务揭榜挂帅工作,加快推动量子信息、人工智能大模型、脑机接口、6G等领域的技术突破和产品创新,目前部分领域已达到国际先进水平。同时已推动形成长三角、京津冀、珠三角三大未来产业发展区域。
谢远生表示,下一步,工信部要重点推动未来制造、未来信息、未来材料、未来能源、未来空间和未来健康六大方向产业发展,推动《元宇宙产业创新发展三年行动计划》和《人形机器人创新发展指导意见》落地见效。
加快未来产业重点领域基础材料、核心部件、关键装备和颠覆性技术攻关,研制开发人形机器人、量子计算机、脑机接口等标志性产品,打造未来产业瞭望站,研究形成前沿技术应用推广目录,推动跨领域技术交叉融合创新和产业落地。
此外,还将推动相关产业基金等加大投入,实施科技产业金融一体化专项,带动更多社会资本“投早、投小、投硬科技”,大力培育未来产业领军企业家和科学家,优化鼓励原创、宽容失败的创新创业环境。
专家建议
加快建设差异化资金支持机制
量子信息是近年来颇受瞩目的未来产业之一,围绕如何构建量子信息科技产业体系这个热点话题,中国工程院院士、中国电科首席科学家陆军在演讲时指出,可以按照“提升信息系统现有能力、形成信息系统新质能力、探索形成信息系统未来能力”三步走战略实施,构建量子电子混合算力网,打造世界级量子电子科技产业集群。
脑机融合在智能制造、智能生活,特别是医疗健康领域有着广阔的发展空间。美国国家工程院院士、美国艺术与科学院院士、美国第三脑研究院院长陈世卿表示:“脑机融合技术的研发与应用是未来健康发展的重要方向,我们专注于研究脑、保护脑、开发脑和延伸脑的研发项目,正尝试通过‘脑科学+AI+智能超算’的创新模式,驱动人类‘第三脑’加速发展。”
陈世卿指出,未来人工智能发展方向是小型智能超算。未来每个机构都需要智能算力,算力会趋向小型化、分布式。
“未来每个单位、每个街道、每个农村都将有智能算力。”陈世卿称,小型智能超算将应用在能源、健康、农业、教育、环保、交通、制造等各领域。“把超大规模的算力分割成几万个小型的智能算力是我们的努力方向。”
未来产业处于产业萌芽阶段,如何准确把握其发展焦点与趋势是我们不得不面对的问题。中国电子信息产业发展研究院党委书记、副院长刘文强认为,我国推进未来产业创新发展可以从四个方面入手:一是聚焦细分赛道,突破关键核心技术;二是加快成果转化,优化产业生态体系;三是加大资本支撑,完善容错纠错机制;四是优化产业布局,加大典型案例推广。
他建议,加快打造未来产业瞭望站,建设前沿技术预见和技术调查平台,持续跟踪国内外前沿发展态势和技术演进趋势,精准识别高潜能未来产业,并结合国家战略和经济发展需求开展重点赛道的长期和可持续研究。
在资本支撑方面,加快形成从基础研发、小试中试到产业化不同阶段的差异化资金支持机制。强化政府资金的耐心投入,实施“科技产业金融一体化”专项,吸引更多资本投早投小投创新。利用政府产业投资基金,建立政府与市场化投资基金的联动机制,支持未来产业发展。
基础大模型的能力
是这一轮全球AI竞争的制高点
“中国没有‘百模大战’。”阿里云智能集团副总裁安筱鹏会后接受红星资本局等媒体采访时表示,大模型是一个高算力门槛、高人才密度、高资本投入的产业,目前很多企业还难以投入较大成本,这使得中国在基础模型上的竞争仍待提高。
安筱鹏指出,当前大模型的竞争不是单点的竞争,它是一个体系化的竞争,包含基础模型、芯片、云计算、数据、人才、互联网开源社区等。
他认为,基础大模型的能力,是这一轮全球AI竞争的制高点。基础大模型的能力决定了产业应用的深度和广度,决定了生态建设的成熟度,也决定了商业化的可行性。
“有人比喻AI大模型是‘金矿之争’,金矿是什么,金矿衡量的标准就是AI大模型,你有再好的语料、数据、人才——这些其实都是要素,最终都聚焦在这一点上,所以在这个方向上需要不断去追赶全球最先进的大模型的能力。”
安筱鹏还提到,AI智能时代,技术的交流合作也是全球经济社会发展一个非常重要的组成部分。在AI这一领域,产业发展的规律和重要趋势就是开源开放的社区。他提到国外专家一个非常重要的观点,即大模型这一轮的人工智能的能力非常强大,需要各国政府加强在AI伦理、AI治理方面的合作和交流。
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