·劉慶峰建議國家重視認知智能大模型研發，構建以領軍企業為主體產學研合作的創新體系；積極推動認知智能大模型在教育、醫療、辦公、人機交互和AIGC領域的行業示范應用和規模化價值落地；支持面向大模型研發和服務的人工智能國產軟硬件技術底座；加大力度投資建設公共算力平臺，構建國家數據資源平臺，鼓勵產業基金參照OpenAI和微軟等股東的投資協議新模式。

全國人大代表、科大訊飛董事長 劉慶峰

當下，以ChatGPT為代表的認知智能技術的突破引發了全球熱議和關注。

“隨著時間的推移，ChatGPT將不僅僅是一個對話式的機器人，而會是給各行各業帶來顛覆的人工智能助手，讓每個人能站在人工智能肩膀上發揮更大創造力。”全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰表示，通用型認知智能技術突破很可能成為人工智能技術發展上最大的一次技術躍遷，顯著加大人工智能對各行各業的賦能作用。

今年全國“兩會”期間，劉慶峰提出，應當加快推進我國認知智能大模型建設，在自主可控平臺上讓行業盡快享受AI紅利，讓每個人都有AI助手。

他認為，認知智能大模型的智慧涌現，有望改變現有的信息分發獲取方式、革新內容生產模式、全面升級人機交互模式、實現優質民生資源普惠供給、顛覆傳統手工編程的代碼生成方式，將帶來整個信息產業和數字經濟發展的重大機遇以及加速“AIforScience”的發展。它的持續發展將有望支撐實現諸多此前技術不可達的行業重大創新應用，為各行各業帶來重大產業顛覆和發展機遇，同時它也有望演進成為每個人的人工智能助手，提升每個人的工作效率和生活質量，讓每個人能站在人工智能肩膀上發揮更大的創造力。

鑒于認知智能大模型技術對我國各行各業帶來的巨大產業升級機遇以及可能給全社會帶來的顛覆式影響，同時考慮到全球科技競爭的緊迫性，劉慶峰建議，要從技術研發、行業應用、國產替代、算力平臺、數據資源、職業變遷以及投資機制等七個方面進行全局規劃和系統推進，構建以領軍企業為主體的產學研合作創新體系，整合國家戰略科技力量，長期系統性推進我國認知智能大模型技術研發，加速并追趕國際前沿水平，持續推進我國認知智能大模型的技術研發和升級。中國的認知智能大模型只有在國產技術底座上演進才能有自主可控的大未來。

劉慶峰認為，如果我國不能快速跟進，那么將在數字經濟、人機交互甚至某些科學研究領域的國際競爭中處于被動局面。為此他建議：

第一，建議國家重視認知智能大模型研發，構建以領軍企業為主體產學研合作的創新體系，加速跟進和追趕國際前沿水平。

類ChatGPT研發是一個持續進化的系統工程，任務難度高、投入大，建議我國以科技領軍企業為創新主體，聯合國家實驗室、全國重點實驗室等國家戰略科技力量，在國家專項的統籌和支持下構建長期穩定的產學研合作創新體系，持續推進我國認知智能大模型的技術研發和升級。

第二，積極推動認知智能大模型在教育、醫療、辦公、人機交互和AIGC領域的行業示范應用和規模化價值落地。

打造一批可復制、可推廣的標桿型示范創新應用，搶抓認知智能大模型技術紅利，加速實現面向“幸福中國”的教育、醫療、司法等領域優質資源的普惠供給、面向“工業強國”的手機、汽車、家電、機器人等人機交互的智能升級，以及面向“數字中國”的數字技術產業創新發展新標桿。

第三，支持面向大模型研發和服務的人工智能國產軟硬件技術底座，中國認知智能大模型只有在國產技術底座上發展才能有自主可控的大未來。

大模型的研發和服務必須要在國產化的存儲、算力、操作系統等基礎軟硬件平臺上，才能長期安全地持續推進，有效避免未來在某些環節出現“卡脖子”問題。支持大模型研發機構與人工智能國產軟硬件機構建立長期戰略合作，合力推進確保技術底座自主可控。

第四，加大力度投資建設公共算力平臺，設立使用平臺的揭榜掛帥機制，讓更多科研院所和科技創業企業也有機會站到國家公共算力平臺上，進行模型訓練和算法創新。

大模型對算力設施有更高要求，目前只有少數領軍企業和科研機構有實力參與，不利于發揮我國人工智能領域人才數量優勢。建議大力度投資建設國家及地方公共智算中心，更好滿足廣大高校、科研院所和產業界的算力需求，推動形成大模型新時代我國人工智能行業百花齊放的繁榮生態。

第五，構建國家數據資源平臺，匯聚認知智能大模型所需要的基礎性數據，在依法合規基礎上搭建數據共享使用機制，支持戰略科技力量站在國家數據資源平臺上加速認知大模型的研發和產業化。

ChatGPT的研發使用了大量來自美國公共圖書館的電子化圖書作為訓練語料，這些高質量文本數據對機器實現通用認知智能至關重要。我國文本電子數據資源建設相對薄弱，且各類圖書館、出版社等數據分散、開放共享不足，建議依托國家圖書館、國家科技圖書文獻中心等單位構建高質量的國家數據資源平臺，支持全國重點實驗室、國家人工智能開放創新平臺等國家戰略科技力量便捷使用，并制定規范使用審核機制，為中文的認知智能大模型研發和持續提升提供數據資源保障。

第六，對人工智能可能給各行業帶來的顛覆式影響做深入研究，并針對勞動力分流、社會救助兜底保障制度、應用型人才培養模式、老年社會應對等進行適應性調整，建議工信部牽頭聯合人社部、民政部、教育部和社科院等進行提前研判和積極應對。

通用認知智能的技術階躍，將顯著提升機器的智能水平和賦能替代工種范圍，需要對可能出現的職業替代和變遷問題進行科學研判，對崗位分流再就業的相關制度進行匹配性修訂，對工種及勞動時間等做好適應性調整，社會救助體系同步做好準備；同時為應對行業變化積極促進就業，建議在應用型人才培養中進一步強化人工智能作為工具手段的能力培養，將站在人工智能肩膀之上的勞動技能培養加入課程設置；同時積極研究面向未來老年社會虛擬和實體機器人為老齡人口提供生活照料及情感陪伴的技術要求和社會影響。

第七，鼓勵產業基金參照OpenAI和微軟等股東的投資協議新模式，積極探索更有利于創業團隊和核心技術骨干為夢想長期奮斗的股權投資協議模式，構建更好的科技創投生態和創新創業環境。

我國也應在人工智能等重大賽道設立更積極的產業基金，參照OpenAI的新型股權投資協議模式，優化創業公司的股權期權設計，讓創業者和核心技術骨干能夠更長久地在公司擁有主導權和決策權，保護好技術團隊的創新氛圍與創業積極性，有力支持中國顛覆型技術的科研投入、創新突破和產業孵化。