响应国家人工智能 + 行动,上海成立 AI 安全委员会:破局技术协同新范式,发布 20 项创新成果引领长三角安全产业升级
一、战略框架:六大行动与八大支撑体系重塑产业格局
国务院日前印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》(以下简称《意见》),以 “人工智能 + 科学技术”“人工智能 + 产业发展” 等六大重点行动为核心抓手,同步构建模型、数据、算力、安全等八大基础支撑体系,推动人工智能与经济社会各领域深度融合,形成 “技术顶天、应用立地” 的发展格局。
六大战略方向:
人工智能 + 科学技术:通过科学大模型建设和科研基础设施智能化升级,加速 “从 0 到 1” 的重大科学发现,推动人工智能与生物制造、量子科技等前沿领域协同创新。
人工智能 + 产业发展:培育智能原生企业,推动工业全要素智能化(如智能农机、工业机器人)、农业数智化(如农业无人机)和服务业模式创新(如智能终端 “万物智联”)。
人工智能 + 消费提质:拓展文娱、电商等服务消费新场景,培育智能网联汽车、智能家居等产品消费新业态,构建全场景智能交互环境。
人工智能 + 民生福祉:推广智能健康助手、智能教育平台,探索智能代理等新型工作形态,打造更有温度的智能社会。
人工智能 + 治理能力:构建人机协同的社会治理体系,提升城市运行智能化水平,推动人工智能在政务、生态治理等领域的应用。
人工智能 + 全球合作:推动人工智能技术普惠共享,共建全球治理体系,助力全球南方国家加强 AI 能力建设,弥合智能鸿沟。
八大基础支撑:
模型能力:支持多路径技术探索和跨模态融合,强化基础理论研究。
数据供给:建立高质量数据集,完善数据要素市场化配置机制,破解 “源头活水” 难题。
算力统筹:加速国产算力平台建设,推动超大规模智算集群技术突破,解决 “卡脖子” 问题。
安全治理:构建动态敏捷的安全防护体系,防范模型黑箱、智能体黑客等新型风险。
二、技术攻坚:突破算力数据双瓶颈,驱动产业升级
《意见》直面当前 AI 发展的核心制约,提出破局算力数据双瓶颈的具体路径:
算力自主化:明确 “强化智能算力统筹”,支持国产 AI 芯片攻坚与使能软件生态培育,建设自主可控的算力基础设施。科大讯飞 AI 研究院副院长李鑫指出,若不能解决国产算力生态薄弱问题,将面临 “在别人地基上建高楼” 的风险。
数据要素化:通过 “加强数据供给创新”,建立数据分类分级、确权定价机制,推动数据跨行业流通。例如,网易《时空中的绘旅人》通过 AI 语音模型解决配音难题,印证数据治理对产业的支撑作用。
场景工程化:布局国家人工智能应用中试基地,推动智能体在制造、医疗等领域规模化落地。360 “智能体工厂” 已实现企业级智能体定制,助力业务效率提升 30% 以上。
三、全球治理:构建智能正义新秩序,推动技术普惠
《意见》将全球治理提升至战略高度,提出构建智能正义新秩序的三大路径:
技术普惠:通过开源开放、能力共建,帮助发展中国家加强 AI 基础设施建设。例如,中国在世界人工智能大会发布的《全球治理行动计划》,已推动与 50 余国开展技术合作。
规则制定:支持联合国主导全球治理框架,推动治理规则、技术标准对接。中国工程院院士郑南宁强调,需通过制度安排保障数据主权、优化资源配置,应对 “数据殖民” 等风险。
安全共治:建立人工智能风险监测与应急响应体系,防范 “智能不对称” 引发的地缘政治风险。周鸿祎指出,“智能体黑客” 已出现,传统网络攻防正演变为 “人与机器” 的对抗,需构建多元共治格局。
四、时间轴与目标:从 “技术突破” 到 “智能社会”
《意见》设定清晰的阶段性目标,形成 “三步走” 战略:
2027 年:智能终端、智能体普及率超 70%,智能经济核心产业规模快速增长,公共治理智能化水平显著提升。
2030 年:智能体应用覆盖 90% 以上场景,智能经济成为经济增长极,技术普惠惠及全球南方国家。
2035 年:全面建成智能经济与智能社会,为社会主义现代化提供核心支撑。
五、产业实践:从 “捅破天” 到 “扎深根”
技术攻坚与产业落地双轮驱动的特征贯穿《意见》实施路径:
基础研究突破:上海人工智能实验室的科学大模型已在材料研发领域实现突破,缩短新药发现周期 40%。
产业场景落地:快手通过 AI 优化内容推荐算法,使创作者收入提升 25%;米哈游《群星低语》等 AI 原生游戏,验证了 “交互即叙事” 的新型业态。
生态协同创新:智谱、MiniMax 等企业通过开源社区共享模型能力,推动行业整体技术水平提升。百川智能开源医疗大模型,已服务 2000 余家基层医疗机构。
六、挑战与应对:破解三大核心矛盾
尽管《意见》描绘了清晰蓝图,仍需应对三大核心矛盾:
算力自主与国际依赖:国产算力生态适配率不足 30%,需加速构建 “芯片 - 算法 - 应用” 闭环。华为昇腾生态已联合 1000 余家企业,推动算力国产化率提升至 45%。
数据开放与隐私保护:建立数据脱敏、联邦学习等技术标准,平衡数据利用与安全。支付宝 “隐私计算平台” 已在金融风控领域实现数据 “可用不可见”。
技术创新与伦理规制:制定人工智能伦理准则,建立算法歧视监测机制。复旦大学团队开发的 “算法公平性评估工具”,已在电商、金融等领域应用。
七、专家视角:从 “互联网 +” 到 “人工智能 +” 的范式跃迁
上海人工智能实验室主任周伯文指出,《意见》的 “全要素智能化”“智能原生企业” 等概念,标志着从 “互联网 +” 的 “信息连接” 向 “人工智能 +” 的 “知识创造” 跃升。这种转变体现在:
企业变革:存量企业需重构战略规划至生产运营的全链路,增量企业可依托 AI 实现 “单人驱动创业”。
就业结构:人机协同将创造新岗位(如 AI 训练师、伦理审核员),同时需通过职业培训应对岗位替代风险。科大讯飞 “AI + 教师” 模式已在 1000 余所学校试点,教师教学效率提升 20%。
治理模式:从 “事后监管” 转向 “事前预防”,构建政府、企业、科研机构协同的治理体系。上海市成立的人工智能安全工作委员会,已建立深度伪造检测、数据投毒防御等 12 项技术标准。
结语
《意见》的出台标志着中国人工智能发展从 “技术跟随” 转向 “生态引领”。通过六大行动筑牢产业根基、八大支撑破解要素瓶颈、全球治理推动技术普惠,中国正以 “智能正义” 理念重塑全球竞争格局。正如中国信息通信研究院院长余晓晖所言,这一战略将推动我国 “产业体系、市场规模、数据资源、应用场景” 四大优势向 “国家智能优势” 转化,为人类社会发展贡献中国方案。未来,随着智能终端普及、智能体渗透,一个人机协同、共创共享的智能社会正加速到来。