導(dǎo)讀

近年來，中國AI技術(shù)和產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，AI已成為推動中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎，產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢強(qiáng)勁，但同時也在核心技術(shù)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用、人才供給、數(shù)據(jù)開發(fā)等方面面臨挑戰(zhàn)。全球合作是推進(jìn)AI發(fā)展的關(guān)鍵，可通過建立國際聯(lián)盟、打造跨國示范項目、協(xié)同培育AI人才、推動成立國際AI治理機(jī)構(gòu)等手段，將AI打造成造福全人類的國際公共產(chǎn)品。

本文為中國觀察智庫獨家約稿，轉(zhuǎn)載請注明來源：中國日報中國觀察智庫。

作 者

楊澤坤

中國人民大學(xué)國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院研究員

楊宜勇

中國宏觀經(jīng)濟(jì)研究院高級研究員

隨著中國人工智能 (AI) 技術(shù)迭代突破、政策體系逐步完善及市場需求持續(xù)釋放，“人工智能+”已不再是抽象概念，而是成為重塑產(chǎn)業(yè)格局、推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。

首先，產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L，成為經(jīng)濟(jì)新增長點。2024年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模突破7000億元，同比增長21%。盡管增速較2023年略有放緩，但遠(yuǎn)高于同期GDP增速，是拉動數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長的核心動力。

其次，企業(yè)生態(tài)持續(xù)完善，頭部與獨角獸企業(yè)引領(lǐng)發(fā)展。截至2024年底，全國AI相關(guān)企業(yè)數(shù)量超4800家，形成“科技巨頭+獨角獸企業(yè)+中小型創(chuàng)新企業(yè)”的多層次生態(tài)。2024年全中國AI領(lǐng)域投融資總額達(dá)76億美元，規(guī)模僅次于美國，凸顯中國在全球AI資本版圖中的重要地位。同時，AI應(yīng)用深度逐步提升，重點領(lǐng)域成效顯著。

圖片來源：新華社

第三，AI技術(shù)正在各行各業(yè)得到廣泛應(yīng)用。其中，金融業(yè)AI滲透率最高，智能風(fēng)控、量化交易、智能投資顧問等應(yīng)用已成行業(yè)標(biāo)配，帶動銀行不良貸款率下降1.2個百分點，保險理賠效率提升40%。在制造業(yè)中，工業(yè)機(jī)器人、預(yù)測性維護(hù)等應(yīng)用顯著提升了生產(chǎn)效率。在醫(yī)療領(lǐng)域，AI輔助診斷、遠(yuǎn)程醫(yī)療等有效緩解了醫(yī)療資源不均衡問題。

最后，人才儲備持續(xù)擴(kuò)容，研發(fā)實力穩(wěn)步提升。2024年，全國AI研發(fā)人員總量達(dá)45萬人，同比增長18%，其中博士及以上學(xué)歷人員占比提升至20%，人才學(xué)歷結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化。

盡管發(fā)展勢頭良好，中國“人工智能+”仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

一是核心技術(shù)“卡脖子”問題突出，自主可控能力不足。當(dāng)前，中國在AI高端訓(xùn)練芯片、底層算法框架等關(guān)鍵領(lǐng)域高度依賴進(jìn)口。國內(nèi)芯片企業(yè)在算力密度、能效比等核心指標(biāo)上，與國際領(lǐng)先水平存在2代左右差距，難以滿足大規(guī)模模型訓(xùn)練的高密度算力需求。在深度學(xué)習(xí)框架方面，TensorFlow、PyTorch等國外產(chǎn)品的市場占有率仍高達(dá)80%，而國內(nèi)自主框架（如百度飛槳、華為MindSpore等）在生態(tài)完善度、開發(fā)者數(shù)量及開源社區(qū)活躍度上差距明顯，尤其在工業(yè)級復(fù)雜場景適配能力上亟待提升。

圖片來源：中國日報

二是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用深度不足，“落地難”問題普遍存在。從整體滲透率看，中國傳統(tǒng)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等行業(yè)AI技術(shù)滲透率雖提升至25%，但遠(yuǎn)低于互聯(lián)網(wǎng)、金融等數(shù)字化基礎(chǔ)較好的領(lǐng)域，也低于美國制造業(yè)42%、服務(wù)業(yè)38%的滲透率水平。從企業(yè)規(guī)?？矗袊行∑髽I(yè)智能化改造率不足15%，遠(yuǎn)低于大型企業(yè)60%以上的改造率?！坝貌黄稹保▎螚l產(chǎn)線改造成本超千萬元）、“用不了”（缺乏技術(shù)運維團(tuán)隊）、“用不好”（場景適配性差導(dǎo)致投資回報率低）的問題尤為突出。

三是人才供給結(jié)構(gòu)失衡，高端與復(fù)合型人才缺口顯著。中國AI領(lǐng)域頂尖科學(xué)家、算法架構(gòu)師等高端人才供需比為1:9。全球AI領(lǐng)域高被引學(xué)者中，中國占比雖提升至18%，但仍遠(yuǎn)低于美國的52%，且在大模型訓(xùn)練、AI芯片設(shè)計等關(guān)鍵領(lǐng)域領(lǐng)軍人才稀缺。此外，中國既懂AI技術(shù)原理、又熟悉傳統(tǒng)行業(yè)業(yè)務(wù)邏輯的“AI+行業(yè)”復(fù)合型人才缺口較大，2024年相關(guān)專業(yè)在校生僅約4萬人，人才培養(yǎng)速度遠(yuǎn)跟不上市場需求增速。

四是數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用不足，“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象嚴(yán)重。從企業(yè)層面看，大量生產(chǎn)、運營數(shù)據(jù)因格式不統(tǒng)一、標(biāo)注質(zhì)量低、安全風(fēng)險高等緣故被閑置，未能轉(zhuǎn)化為有效訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而歐盟企業(yè)平均數(shù)據(jù)利用率高達(dá)62%，通過標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)管理體系實現(xiàn)了數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)。從公共數(shù)據(jù)看，中國的政務(wù)、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域公共數(shù)據(jù)開放共享率雖提升至25%，但仍低于新加坡的78%、加拿大的65%，制約了AI模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)供給。

圖片來源：視覺中國

全球合作是推進(jìn)AI發(fā)展的關(guān)鍵，應(yīng)從以下四方面推進(jìn)。

一要共建國際研發(fā)聯(lián)盟，突破核心技術(shù)瓶頸。組建跨國技術(shù)攻關(guān)共同體，發(fā)起國際大科學(xué)計劃，聚焦AI芯片、算法架構(gòu)等關(guān)鍵領(lǐng)域，共享研究成果。同時推動開源生態(tài)兼容互認(rèn)，通過ISO、IEC等組織實現(xiàn)算法框架與算力標(biāo)準(zhǔn)化，避免生態(tài)割裂。

二要打造跨國示范項目，加速產(chǎn)業(yè)應(yīng)用落地。倡議設(shè)立世界人工智能合作組織，推動各國在制造業(yè)、醫(yī)療等領(lǐng)域建設(shè)示范場景，如在東南亞聯(lián)合建設(shè)“AI+智能制造”園區(qū)，整合中外技術(shù)為中小企業(yè)提供改造方案。此外，聯(lián)合為發(fā)展中國家提供技術(shù)轉(zhuǎn)移、算力支援與人才培養(yǎng)，助力其跨越數(shù)字鴻溝。

三要協(xié)同培育全球AI人才。設(shè)立國際聯(lián)合實驗室與獎學(xué)金，擴(kuò)大學(xué)者互訪和留學(xué)生交流規(guī)模，推動全球AI人才資格互認(rèn)，建立統(tǒng)一評價標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)高端人才自由流動。

四要支持聯(lián)合國主導(dǎo)AI治理，推動成立國際治理機(jī)構(gòu)，就倫理準(zhǔn)則、算法透明度等形成共識，避免規(guī)則碎片化。國際社會應(yīng)秉持“技術(shù)共研、生態(tài)共建、規(guī)則共商”的理念，將AI打造成造福全人類的國際公共產(chǎn)品。

圖片來源：中國日報

本文英文版發(fā)表在中國日報國際版，英文版標(biāo)題為 "Empowering the future"，點擊文末“閱讀原文”可查看。

出品：中國日報中國觀察智庫

責(zé)編：杜娟 高進(jìn)安

編輯：張釗

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