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以大模型系统化创新推动“人工智能+”行动走深向实

2025年09月16日64425

  近日,国务院出台了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(以下简称《意见》),明确了系统推进“人工智能+”的总体要求,系统布局“人工智能+”六大重点行动和八大基础支撑能力,为我国人工智能与经济社会深度融合指明实施路径。

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  《意见》的发布,标志着我国人工智能发展进入体系化推进、深层次融合的新阶段,有助于将我国的产业规模、数据资源、应用场景等优势全面转化为国家智能优势。实施过程中,需坚持以系统化创新为核心,通过科技、产业与机制三重创新协同,重点突破产业大模型、科学大模型、低空经济、具身智能等前沿领域,构建“技术—产业—社会”良性发展的创新生态。

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  强化科学大模型创新

  加速科研范式变革

  《意见》将“人工智能+科学技术”摆在首位,体现了国家对人工智能发展规律的深刻把握:只有夯实科学基础,才能把握住技术突破、产业升级和全球竞争中的主动权。

  科学大模型是人工智能与基础科学交叉融合的重要体现。其在蛋白质结构预测、天体物理模拟、新材料发现等领域已展现出颠覆性潜力。通过构建面向科学推理与发现的大模型架构,可显著加速科学研究从假设提出到实验验证的全过程,甚至重构某些基础学科的研发范式。

  建议优先支持面向重大科学问题的大模型研发与开放平台建设,推动高水平科研机构、高校与企业联合共建科学智能基础设施,尤其注重跨模态推理等关键能力的融入,打造支撑前沿科学发现的智能基座。

  推动产业大模型应用创新

  赋能千行百业转型升级

  当前,人工智能技术正从通用大模型快速向产业大模型纵深演进,这一转变不仅拓展了技术本身的边界,更深刻重塑着千行百业的研发模式与发展路径。通过海量行业数据的预训练和领域知识的深度嵌入,产业大模型充分发挥其强大的自然语言理解与生成能力,大幅提升企业对复杂业务场景的认知和理解能力,深度融合行业知识与场景数据,正成为推动产业智能化转型的核心引擎。

  在研发环节,产业大模型能够加速技术洞察和知识发现,通过对全球专利、论文和技术报告的智能分析,帮助企业快速把握技术发展趋势,优化研发路线。在生产环节,基于大模型的智能质检、工艺优化和设备预测性维护等应用,正显著提升生产效率和产品质量。

  《意见》明确提出要“推动人工智能驱动的技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展”,产业大模型正是实现这一目标的关键抓手。在生物制造、量子科技、6G、新材料等前沿领域,产业大模型通过智能算法大幅压缩研发周期,提高创新成果转化效率。例如,在新材料研发中,大模型能够预测材料性能,减少实验试错成本;在装备制造领域,大模型支持设计仿真一体化,加速产品迭代升级。

  为推动产业大模型深度应用,建议重点加强三方面工作。一是构建行业知识增强的大模型体系,开发面向垂直领域的模型优化工具链;二是推动“研产用”深度融合,建立以企业需求为导向、以大模型为支撑的协同创新机制;三是完善产业大模型评测标准,确保模型性能与行业需求匹配。

  布局低空大模型与具身大模型

  培育智能时代新增长极

  低空经济和具身智能作为“人工智能+”行动的重要突破口,不仅代表着技术应用的前沿方向,更是培育新质生产力、塑造发展新动能的关键领域,将对我国经济转型升级产生深远影响。这两类垂直领域大模型的突破,将推动人工智能从认知智能向行动智能演进,为培育新质生产力提供关键技术支撑。

  低空大模型是实现低空经济智能化升级的核心基础设施,具备空间认知能力的多模态大模型是具有潜力的重点研发方向。其融合地理信息、气象数据、飞行规则等领域知识,为低空飞行器提供环境感知、路径规划和风险预警能力。具体实施路径包括:构建低空领域预训练大模型,注入空域管理、飞行控制等专业知识;开发基于大模型的群体决策系统,实现无人机集群的自主协同与冲突消解;建立低空大模型测试验证平台,通过数字孪生技术实现算法迭代优化。同时,应制定低空大模型安全标准,确保决策过程的可解释性和可靠性,为低空经济发展提供可信人工智能支撑。

  具身智能大模型是打通虚拟智能与物理世界的关键桥梁。要着力发展具身认知大模型,融合视觉、语言、动作等多模态信息,实现智能体对物理场景的深度理解和任务执行。重点突破方向包括:研发具身决策大模型,支持复杂任务的分解与规划;开发人机协作大模型,实现自然语言指令到物理动作的精准转换;构建具身训练仿真平台,通过大规模交互数据提升模型泛化能力。在产业落地方面,应率先在工业检测、家庭服务、医疗康复等场景开展应用示范,培育具身智能大模型的典型应用范式。

  构建协同创新体系

  系统推进“人工智能+”行动

  强化基础研究与智能基座建设。围绕科学大模型、通用人工智能与具身智能等方向,重点推进面向基础理论与关键架构的大模型研发。支持建设国家级AI大平台与开放开源社区,促进高水平科研机构与企业联合构建基于大模型的协同研发环境,推动模型、算法、开发工具的一体化共享,为“人工智能+”行动提供坚实智能底座。

  推动跨学科交叉与跨界融合。大力支持大模型与生命科学、材料科学、社会科学等深度融合,打造面向重大科学问题和工程挑战的领域大模型。推动大模型成为多学科交叉的“连接器”和“加速器”,支持基于大模型的协同科研平台建设,鼓励“人工智能+学科”的跨界研究团队组建,催生具有重大影响的跨学科创新成果。

  完善创新生态与治理体系。加快建立覆盖大模型全生命周期的标准、伦理与治理体系,重点推进大模型在低空经济、自动驾驶、医疗AI等敏感领域的合规应用。支持大模型数据合规、评测基准、安全可控等方面的法规建设,构建具有中国特色、适应大模型创新需求的治理框架,为“人工智能+”行动营造开放、安全、可信的创新环境。

  《意见》的出台必将加速我国“人工智能+”蓬勃发展。作为人工智能科研领域的一线工作人员,我们将继续聚焦科学大模型、产业大模型、低空经济、具身智能等重点方向,推动构建系统化创新布局,助力我国“人工智能+”行动走深向实。(作者:中国科学院自动化研究所副总工程师 王金桥)

【责任编辑:朱家齐】
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