为智能化变革赋能蓄力

　　为智能化变革赋能蓄力

　　李修全

　　人工智能是引领智能化变革的核心力量，将人工智能列入“新型基础设施建设”，充分体现出“新基建”稳增长和促创新并驾齐驱的鲜明特点。

　　推动人工智能发展是一项系统性工程，面临理论攻关、技术研发、产品创新、社会应用、技术治理等诸多任务。同时，还需更多着眼于人工智能赋能经济社会智能化变革所需的基础设施能力建设，着眼于支撑人工智能创新的新型基础设施建设。

　　首先，建设行业赋能基础设施。当前，人工智能已经成为引发经济社会变革的“新能量”，要想将这种“新能量”向各行各业输出，需要基础设施支撑。

　　一方面，开放平台将成为人工智能赋能行业的重要基础设施。智能语音、图像感知等人工智能共性技术平台，以及医疗影像、智能家居等行业专业平台，通过API接口方式输出算法能力和数据资源。加快各领域各类型人工智能开放创新平台能力建设，为推动人工智能与实体经济深度融合，赋能汽车、工业、金融、智慧城市等各行各业将发挥重要的基础支撑作用。

　　另一方面，智能技术落地也需要各领域智能化基础设施支撑。自动驾驶汽车、智能机器人、智能医疗、智能教育等都将是未来潜力巨大的智能化领域，但目前支撑技术落地的基础设施仍然相对薄弱。比如，交通领域需要加快推进车—路协同的路侧感知基础设施建设；城市领域需要适应无人送货等智能化装备运行，推进城市道路、门控、电梯等基础设施升级等。这些智能化基础设施建设将推动各项技术加快落地迭代，支撑未来各类智能化新业态、新产业、新服务发展。

　　其次，建设技术创新基础设施。人工智能未来发展仍将面临攻坚克难的爬坡期，打造技术创新支撑能力、助推人工智能持续创新仍是关键。

　　比如，需要一批开放的高效能AI算力中心。随着智能模型复杂度飞升，对AI算力基础设施的要求不断提高，普通研究团队耗资十几万元或几十万元配备的GPU算力往往难以支撑很多前沿模型算法研究。建设一批软硬协同化的高效能AI算力中心，以低成本形式对学术界、产业界开放，将有助于降低算力门槛，加速人工智能学术研究和技术创新周期。

　　再比如，需要建设各领域大规模开放知识库。当人工智能在解决了感知问题向认知智能跨越时，实现对于知识层面的处理和推理将成为未来重点和面临的主要挑战。在交通、教育、医疗等各领域前瞻布局一批聚集海量专业知识图谱的大规模知识库和知识开放共享平台，推动大数据向大知识提升，将为下一阶段学术理论探索和产业技术创新聚能蓄力。

　　总之，全球人工智能发展正处于重要的机遇期、蓄力期，加快推进智能化新型基础设施建设正当时。把握机遇，砥砺前行，不仅将给我国人工智能发展和经济转型带来深刻影响，也将为全球智能化进程贡献力量。

　　(作者系中国科学技术发展战略研究院研究员、科技部新一代人工智能发展研究中心副主任)