文/薛江华肖莹易娜

　　图/广东省政协

　　作为引领未来的战略性技术，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，已成为全球竞争的新焦点和经济发展的新机遇。7月11日，粤商·省长面对面协商座谈会在广州召开。围绕“开展人工智能有组织科研攻关，拓展人工智能新赛道新场景”为主题，粤商企业家代表与省政府领导、省直有关部门负责人深入协商交流、共商发展良策、凝聚发展共识。16位粤商企业家代表结合企业实际发言，看变化、提良策、谋发展，提出了不少真知灼见。广东省政协主席林克庆指出，召开此次协商座谈会，目的就是深入学习贯彻习近平总书记视察广东重要讲话、重要指示精神和关于发展人工智能的重要论述，围绕推动落实省委“1310”具体部署，以新担当新作为，助力人工智能更好地赋能高质量发展，为广东在推进中国式现代化建设中走在前列贡献智慧和力量。

　　为开好这次协商座谈会，省政协成立了调研组，组织130余名委员跨专委会、跨界别、跨专业领域，深入珠三角9市和韶关等地级以上市调研，赴北京、上海、安徽等地考察学习，向江苏、山东、浙江等7个兄弟省份开展书面调研，先后召开20多场座谈会听取有关情况介绍，并深入27家具有代表性的企业调研，向70多家关联企业广泛征求意见建议，并多次召开座谈交流会。在此基础上，数次优化调整调研报告，紧扣广东人工智能产业发展的4个主攻赛道、11个场景应用等方面，不断完善形成了6个方面20条对策建议。

　　现状

　　广东人工智能产业综合竞争力稳居国内第一梯队

　　广东省委十三届三次全会强调未来产业要聚焦战略必争领域，抢占人工智能等发展制高点；省委十三届四次全会暨省委经济工作会议，将“加快培育人工智能等新兴产业，大力发展新质生产力”作为今年经济工作的重心之一。调研报告指出，广东人工智能产业综合竞争力稳居国内第一梯队。2023年，广东人工智能核心产业产值达到1800亿元，位居全国前列；大模型数量位居全国第二，全国共有237个，北京有89个，广东有32个。广东的优势主要表现在芯片研发及其生态、新型算网能力、创新生态链、应用场景等方面。

　　在看到成绩的同时，调研报告还分析指出了广东当前拓展人工智能新赛道新场景面临的主要问题：智算产业整体实力有待增强、数据开发利用机制有待健全、场景价值转化路径有待探索、科技创新生态体系有待优化、部分领域制度建设有待完善。

　　建议

　　补强基础研究打造人工智能战略科技力量

　　为了破解上述问题，调研报告提出了许多针对性的建议。报告首先建议成立广东省人工智能产业创新与发展领导小组，从更高站位、更高层级、更强力度，在前沿性、关键性、基础性等创新重点领域加强战略统筹、系统谋划和协调推进。

　　打造人工智能战略科技力量。基础研究是广东人工智能的短板，需要尽快补强。调研报告建议在国家和省自然科学联合基金中设立“人工智能基础研究”专项，加大资金扶持力度，支持开展原创性、前瞻性探索研究。构建梯次接续的实验室体系，持续推进鹏城实验室、人工智能与数字经济省实验室等，打造国际一流实验室，在智能机器人等细分领域支持企业等新建一批全国重点实验室和省实验室，形成“高精尖”实验室矩阵。

　　建议

　　强化算力布局构建集群化智算领先地

　　调研报告建议构建高效先进的全省算力“一张网”。从省级层面强化算力“一盘棋”布局与优化，统筹存量算力资源提质增效与增量算力资源集约发展，建立算力评估体系，开展全省算力基础设施及算力资源输出能力摸排，协调推进全省智算中心等算力基础设施空间布局，有序引导和规范全省智算中心向规模化、协同化、集约化发展。

　　设立“粤港澳大湾区算力网”重点专项工程。立足深圳市光明科学城、珠海横琴先进智能计算中心、韶关算力网络国家枢纽节点三大计算中心，将国家超级计算广州和深圳中心、广州人工智能公共算力中心等具有特色优势的高性能边缘算力节点有机接入“粤港澳大湾区算力网”，建立基于分级分类脱敏开放的公共数据共享制度，加快出台《广东省公共数据开放分级分类指南》，形成全省公共数据目录“一本账”，加大面向重点企业和应用场景的数据开放力度。

　　建议

　　开展“AI＋制造”试点建设典型应用示范场景

　　深入开展产业集群“AI＋制造”试点，构建粤企智能制造场景应用案例库，持续打造一批智能制造示范工厂、“灯塔工厂”、未来工厂。大力推动“模型＋场景＋产业”融合创新应用，率先打造一批特色化行业级大模型，动态发布本土大模型推广应用清单，建设一批典型应用示范场景。

　　加快未来机器人、元宇宙、未来新能源、生命科学等新场景融合应用，挖掘和遴选一批优质人工智能场景给予重点支持和培育，支持企业组建“未来场景实验场”，开展新技术、新模式、新业态融合创新场景实测，打造一批示范性强、带动性广、显示度高的国家级未来产业场景应用示范。

　　建议

　　设立专项资金完善AI落地应用法律法规

　　大力支持和配合“链主”企业构建“芯片＋算力＋模型＋场景＋生态”全链条赋能能力和创新应用，大力推进国产软硬件及应用场景开发适配，打造一批成熟的解决方案和标杆工程，打造行业人工智能产业集群。

　　设立省级人工智能高质量发展专项资金，加大对核心技术攻关、应用场景示范、重大创新平台等定向支持和激励引导。创设广东省人工智能创投母基金，省市企联动打造人工智能基金矩阵，鼓励龙头企业、链主企业、平台企业等多方资本参与。

　　完善AI落地应用法律法规，降低民营企业准入门槛。探索以地方立法推动自动驾驶创新发展，率先建成自动驾驶全场景规模化应用高地，探索建立人工智能风险监测及防范应对机制，引导人工智能相关企业和组织健康发展。

　　建议

　　激励自由探索构筑年轻AI人才汇聚地

　　调研报告建议实施人工智能人才引育筑峰工程，对具有世界影响力的顶尖人才、青年人才采取“一人一策”“一步到位”模式，为永久居留、住房、医疗、子女上学、配偶就业等提供“上管老、下管小”全方位落地保障。

　　优选若干人工智能顶尖科学家给予专项支持。建立战略科学家负责制，对有能力承担国家和省旗舰项目的科学家团队给予大额度经费支持，赋予科技领军人才充分人财物支配权和技术路线决定权。创新经费管理和审计方式，建立非常规评审机制，更大力度实施经费包干制，实行科学家自主决策、自由探索、分类评价，保障科学家“心无旁骛”专注科研。

　　打造全球“年轻AI人”嘉年华盛会。支持高校和研究机构等举办全球标识度高、吸引力强、影响力大的高水平人工智能人才峰会、论坛、赛事等，打造全球“年轻AI人”交流、合作、展示、创业等新热土。

　　袁晓辉：支持创新环境，助力企业迈过“死亡之谷”

　　腾讯研究院首席AI专家袁晓辉说，腾讯从去年开始调研了13个行业近百位专家，希望了解大模型在各行业场景中落地的情况。

　　当前大模型应用落地面临着什么样的问题？袁晓辉指出，主要存在两个问题，一是大模型与行业结合的应用落地还处于创新早期，甚至很多行业的创新应用场景都还在孵化阶段。从企业的角度来看，迫于生产压力，它们都希望AI应用在落地后能在短期内实现正向盈利。如果无法看到近期成效，大部分企业都不愿意去承担这部分的试错成本，导致AI的行业创新应用和之前其他产业孵化类似，存在着创新应用的“死亡之谷”，也就是无法跨越从创新孵化到加速推广落地的鸿沟。

　　如何让更多产业能迈过大模型应用落地的 “死亡之谷”? 袁晓辉说，其实就是需要创新环境的支持。例如加大风险投资，激励更多市场资本支持行业使用AI提效；政府牵头推动开放AI落地应用场景，配套AI应用激励基金，鼓励更多企业在积极推进数字化转型的同时推进智能化转型。特别是针对落地较慢的制造业等领域，可以通过对典型应用创新示范场景的支持，让更多企业有信心迈过大模型应用创新的“死亡之谷”。

　　她说，很多中小型企业希望应用AI，但由于生产压力和资源缺乏，它们没有机会学习了解，建议通过一些行业协会或教育培训机构，为这些中小企业提供系统性的AI应用培训支持。

　　景广军： 广东可率先打造成为中国边缘AI产业高地

　　省政协委员、广州工业投资控股集团有限公司董事长景广军开门见山地指出，在省政协的报告中，还可以加入“边缘AI”相关内容，争取将广东率先打造成为中国边缘AI产业高地。

　　什么是边缘AI？他介绍，边缘AI是指在物理设备上本地处理AI技术，让设备本身具备智慧的大脑，而不是通过云端的大脑对设备赋能。边缘AI芯片和智能硬件的应用相辅相成，正如调研报告中所提，广东在芯片研发、创新生态链、应用场景等方面存在优势，而且广东在智能硬件产业方面遥遥领先，能够为边缘AI的发展提供良好基础。

　　景广军建议，在技术层面，成立边缘AI技术攻关项目，加大对边缘AI技术资源投入力度，在广东率先培育出国际领先的边缘AI芯片及相关技术；在生态方面，在广东打造边缘AI生态闭环，依托广东的智能硬件产业基础、各类开放的场景，鼓励广东企业使用本土培育的边缘AI芯片及技术；在政策方面，将边缘AI作为关键词，融入AI相关政策、行动中，提升全行业对边缘AI行业的重视程度。

　　韩旭： 增强投资机构对人工智能企业风险的容忍度

　　“关于如何促进中国的人工智能技术和自动驾驶产业的发展，我问自己，如果我只有机会提出一条建议，我认为最重要的建议是什么？”广州文远知行科技有限公司首席执行官韩旭给出的答案是——要增强投资机构对投资人工智能企业风险的容忍度。

　　他说，人工智能的技术创新研发投入大、周期长、风险高，与国有资本保值增值和平稳运行的特点存在较大冲突。荷兰巨头阿斯麦公司专注光刻机领域十余年，直至2015年才最终实现EUV光刻机的商用量产。在此过程中，该公司也曾因资金困难一度濒临破产边缘。如果没有长期性、战略性的风险投资，在技术研发阶段就可能停滞，自然无法实现商用量产。OpenAI的成功同样离不开大量长期资金的投入，要开发出像人工智能 ChatGPT 这样的产品，不仅需要技术人员的情怀和坚持，更需要资本的长期支持。

　　韩旭指出，实现自动驾驶是一个复杂的系统工程，需应用场景、政策法律、软硬件技术等多方面共同发力。从自动驾驶人工智能新赛道新场景来看，建议按照 “从低速到高速、从简单到复杂、从货运到乘运”的路径实施无人驾驶；制定相关政策，保障国有资本投资公司能够成为人工智能产业的长期资本、耐心资本和战略资本。

　　陈志列：“工业人工智能”作为广东主攻赛道之一

　　全国人大代表、省工商联主席陈志列认为，在电子信息产业基础良好的广东，发展工业人工智能有很好的产业优势。

　　他提出两点建议，一是找准人工智能的 “加速赶超点”，建议将 “工业人工智能”作为广东人工智能产业发展的主攻赛道之一。工业人工智能将在工业基础再造、产品技术攻关、产业供应链管理、生产与服务模式和产业系统安全等方面实现提高生产效率、提高产品质量、降低能耗成本等目标，是推动广东省产业转型升级、经济增长的新引擎。

　　二是建议省发展改革委、科技厅、工业和信息化厅制定工业人工智能发展的激励政策，对工业人工智能关键技术研发突破和产品推广应用设立专项奖励，鼓励和支持由本行业高科技制造业领军企业牵头，充分发挥所依托的国家级制造业创新平台的作用，开展关键核心技术及“卡脖子”技术的攻关和突破，大力开展工业大模型、工业云边协同智能控制、工业智能平台软件、智能决策等技术研究，加大对边缘算力能力提升、机器视觉智能检测应用等的支持力度，促进工业人工智能在各行业的应用发展，让 “科技之花”结出 “产业之果” ，助力实现广东工业经济的新崛起。

　　刘佳：开拓AI应用场景，关注轻量级小模型

　　广州市政协委员、佳都科技集团股份有限公司党委书记、高级副总裁刘佳发言指出，生成式人工智能，正在从技术突破期进入应用爆发期，广东数据资源富集、产业基础雄厚、融合应用场景丰富，正在迎来弯道超车的宝贵窗口期。

　　他建议开拓场景，专注赋能，打造新质生产力的AI应用场景。开展“人工智能+”，赋能千行百业，AI其实不缺应用领域，但是开拓适合广东的优势赛道，做好高价值场景的培育是关键。场景的创新和落地，需要链主企业的牵引带动，更需要政府做好规划布局，敢于为AI技术的应用进行先行先试，为广东AI产业的发展抢占市场先机。

　　发展自主算力，提升资源效能，关注轻量级小模型的应用。“百模大战”推动扩展了产业规模，同时带来了巨大的算力需求。一方面，要支持多元化的国产算力厂商发展，提升供给能力，重视并支持异构算力调度、池化、虚拟GPU等算力服务能力的提升，从而提高算力投资运营性价比；另一方面，关注低算力成本、低功耗、小数据集的“轻量级”小模型，不仅要做得出来（模型精度），更要用得起（成本效率）。