代表委員羣策大模型落地

從ChatGPT到Sora，以大模型爲代表的人工智能浪潮席捲全球。伴隨着人才、數據、算力的不斷躍級，以大模型爲代表的人工智能產業正展現出巨大的潛力和應用前景，正在或將在多個領域發揮重要作用。在今年的全國兩會上，代表委員們已就人工智能、大模型的話題展開熱議，並帶來了富有前瞻性和洞察力的建議。

趨勢

全國政協委員、中國移動黨組書記、董事長楊傑：

全面推進“AI+”行動 加快形成新質生產力

當前，AI大模型取得實質性突破、加速邁入規模應用的新階段，推動人工智能從助力千行百業提質增效的輔助手段，升級爲支撐經濟社會轉型升級不可或缺的基礎設施和核心能力，加快從“+AI”向“AI+”轉變。

全國人大代表、小米集團董事長雷軍：

應支持AI與製造業深度融合

建議主管部門儘快出臺專項政策，以智能製造系統軟件、AI大模型和通用仿生機器人的部署應用爲重點產業突破方向，支持打造以大模型爲代表的人工智能與製造業深度融合的應用場景。建議鼓勵智能製造領域企業，特別是龍頭企業牽頭打造智能製造的實踐和示範樣點，建設示範性工廠和生產線，探索未來製造模式和企業形態；繼續鼓勵產學研用深度融合，引導科研機構和高校協同企業，共同投入智能製造標準、規範制定。

全國政協委員、360集團創始人周鴻禕：

AI上的差距應該能在一兩年內追上

過去兩年中國企業在通用大模型領域追趕得不錯，2024年應該會是中國AI的“應用之年”，在許多企業層面的垂直領域，大模型將大有可爲。儘管在AI方面，國內入局者與國際領先公司還存在差距，但中國企業學習能力強，AI上的差距應該能在一兩年內追上。

周鴻禕建議政府和央國企率先提供更多應用場景，專注於“小切口，大縱深”，以推動大模型在垂直領域的實際應用和產業化落地。他認爲，企業在採用大模型時要謹慎行事，避免冒進，應該逐步運用人工智能改造業務，循序漸進，通過積小勝爲大勝。

應用

全國政協委員、天娛數科副總經理賀晗：

加快拓展人工智能大模型技術應用場景

作爲新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，人工智能大模型技術正在爲經濟社會發展持續注入新動能。加快拓展人工智能大模型技術應用場景，對促進人工智能更高水平應用，培育新質生產力，更好支撐高質量發展具有重要意義。應鼓勵搭建多層次應用場景供需對接平臺，爲市場提供“看得見、摸得着”的應用場景，推動應用場景拓展從“出文件”“給政策”向“建機制”“創機會”轉變。

全國政協委員、上海市競技體育訓練管理中心射擊射箭運動中心主任陶璐娜：

推動人工智能在“冠軍模型”場景應用

在我國競技體育領域，“冠軍模型”與人工智能和大數據的結合應用，尚處於探索和試驗階段。爲此，陶璐娜建議，加快推動人工智能和大數據技術在“冠軍模型”的更多場景應用，進一步開闢競技體育與科技創新融合發展的新賽道，打造競技體育全面發展的新動能新優勢。

全國人大代表、無錫靈山拈花文旅董事長吳國平：

建議加快大模型在文旅行業中的應用

ChatGPT等問世後正深刻地改變着每一個行業，文旅行業具有市場規模大、應用場景多的特點，呼籲國家有關部門要加大指導力度，鼓勵有條件的文旅類企業創新研發，進行產業基礎再造、產業鏈提升及應用賦能。多地旅遊業的爆火都昭示着文旅行業成爲人民美好生活的重要組成部分。讓遊客能更加主動參與互動體驗，從物質到精神有更好的情緒滿足。

監管

全國政協委員、民建福建省委員會主席吳志明：

建議強化我國主要超級平臺反壟斷監管

大部分頭部平臺企業在市場競爭中逐漸佔據優勢地位後，將市場資源加速向自身集中，導致平臺經濟從多元競爭過渡到少數巨頭主導的局面。所以，要制定公平的利潤分配政策。加強互聯網平臺監管，引導平臺設立公平的利潤分配政策，確保各方利益得到平等對待。要建立健全平臺權力約束機制。加強對平臺經濟的反壟斷監管力度，從事後監管向事前事中監管轉變。要提升反不正當競爭、反壟斷執法能力。建立、完善“雙反”執法體系和合作機制，形成執法合力。

全國人大代表、南昌大學元宇宙研究院院長閔衛東：

建立數字之“盾” 拉緊人工智能的“繮繩”

在人工智能飛速發展的同時，也要建立起相應的數字之“盾”，拉緊人工智能的“繮繩”。閔衛東認爲，目前部分AIGC的內容無法用肉眼識別是虛擬還是現實，就應在數字技術層面加快識別AIGC內容的研究，能夠作出智能判斷，防範相應的風險。閔衛東還認爲，元宇宙、虛擬現實、人工智能等作爲一種新質生產力，也將很好賦能地方經濟發展，建議部分地區應把握住未來產業的風口以實現跨越式發展。

全國政協委員，知乎創始人、CEO周源：

對大模型的數據採集進行監督和審查

儘管我國在大模型領域取得了一定的成就，但仍面臨着一些挑戰，其中最顯著的問題之一是高質量中文語料資源的短缺。隨着大模型技術的深度發展，建議相關政府部門和監管機構針對數據合規應建立相應的監管機制，推動完善AIGC監管立法，保護和規範人工智能領域的數據合規。對大模型的數據採集來源、處理方法、合規性等進行監督和審查。此外，應加強對大模型的社會影響和風險評估，及時發現和解決可能存在的問題，同時要加強數據安全和知識產權的保護措施和加快高質量中文數據集的開發與利用。

北京商報綜合報道