全國兩會上，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰帶來了一份沉甸甸的議案：他建議制定國家《通用人工智能發展規劃》，系統性加快推動我國通用人工智能發展。
ChatGPT、Sora相繼出現在美國，讓人們看到了中美在AI領域之間的差距。同時，大模型呈現出來的能力，被認為不亞于個人電腦和互聯網的誕生，或將徹底改變產業形態和競爭格局。在這個歷史進程的關鍵時刻，中國如何應對？
“我們要正視差距，聚焦自主可控的底座大模型‘主戰場’，從國家層面聚焦資源加快追趕，同時系統性構建通用人工智能生態和應用，打造綜合優勢 。”劉慶峰說。
劉慶峰認為，在2017年出臺的《新一代人工智能發展規劃》指引下，中國在認知智能領域已具備非常扎實的技術儲備和成建制的團隊，有望成為全球智慧涌現的第二極。然而，眼下全球在人工智能領域的競爭正升級為系統性競爭。
“目前，大國博弈的主戰場就是通用底座能力。”劉慶峰說，競爭正持續升級，“各國已經開始在基礎大模型、行業應用、硬件、產業鏈等方面全面較量”。
因此，劉慶峰建議，我國應在2017年《新一代人工智能發展規劃》的基礎上，瞄準通用人工智能發展中需要重點補上的短板進行設計，圍繞自主可控算力生態構建、高質量數據開放共享、科學的評測標準制定、源頭技術前瞻研發、人才培養、法律制定和倫理人文等維度，系統性制定國家《通用人工智能發展規劃》，并高位推動規劃的制定和落地，不斷縮小中國和全球通用人工智能產業在通用底座平臺方面的差距，并在行業應用和價值創造上打造我國的比較優勢。
劉慶峰提出了9點具體建議。他認為，在制定國家級規劃的同時，應加快推進通用大模型的相關工作，盡快追趕。
他認為，要發揮舉國體制優勢，加大并保持對通用大模型底座“主戰場”的持續投入。如以專項的形式從算力、數據、算法上在未來5年內持續支持我國通用大模型的研發攻關，支持有條件的地方政府以專項債的形式支持通用和行業大模型研發以及應用生態發展所需的算力基礎設施建設。
“推動國家級高質量訓練數據開放和共享”也被提到，劉慶峰建議推動國家層面高質量數據平臺的設立和資源共享，支持國家實驗室、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以揭榜掛帥形式優先、低成本使用。
在人才培養與引進方面，他建議加快推廣大模型賦能全學段，以全新機制加快探索我國人工智能拔尖創新人才培養。如設立國家人工智能學院，以“核心+基地”的組織形式和全新機制推動我國拔尖人工智能人才培養。
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