全国两会上，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰带来了一份沉甸甸的议案：他建议制定国家《通用人工智能发展规划》，系统性加快推动我国通用人工智能发展。
ChatGPT、Sora相继出现在美国，让人们看到了中美在AI领域之间的差距。同时，大模型呈现出来的能力，被认为不亚于个人电脑和互联网的诞生，或将彻底改变产业形态和竞争格局。在这个历史进程的关键时刻，中国如何应对？
“我们要正视差距，聚焦自主可控的底座大模型‘主战场’，从国家层面聚焦资源加快追赶，同时系统性构建通用人工智能生态和应用，打造综合优势 。”刘庆峰说。
刘庆峰认为，在2017年出台的《新一代人工智能发展规划》指引下，中国在认知智能领域已具备非常扎实的技术储备和成建制的团队，有望成为全球智慧涌现的第二极。然而，眼下全球在人工智能领域的竞争正升级为系统性竞争。
“目前，大国博弈的主战场就是通用底座能力。”刘庆峰说，竞争正持续升级，“各国已经开始在基础大模型、行业应用、硬件、产业链等方面全面较量”。
因此，刘庆峰建议，我国应在2017年《新一代人工智能发展规划》的基础上，瞄准通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计，围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度，系统性制定国家《通用人工智能发展规划》，并高位推动规划的制定和落地，不断缩小中国和全球通用人工智能产业在通用底座平台方面的差距，并在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。
刘庆峰提出了9点具体建议。他认为，在制定国家级规划的同时，应加快推进通用大模型的相关工作，尽快追赶。
他认为，要发挥举国体制优势，加大并保持对通用大模型底座“主战场”的持续投入。如以专项的形式从算力、数据、算法上在未来5年内持续支持我国通用大模型的研发攻关，支持有条件的地方政府以专项债的形式支持通用和行业大模型研发以及应用生态发展所需的算力基础设施建设。
“推动国家级高质量训练数据开放和共享”也被提到，刘庆峰建议推动国家层面高质量数据平台的设立和资源共享，支持国家实验室、全国重点实验室、国家人工智能开放创新平台等国家战略科技力量以揭榜挂帅形式优先、低成本使用。
在人才培养与引进方面，他建议加快推广大模型赋能全学段，以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养。如设立国家人工智能学院，以“核心+基地”的组织形式和全新机制推动我国拔尖人工智能人才培养。
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