工业互联网作为新型工业化的战略性基础设施和发展新质生产力的重要驱动力量，为推进新型工业化提供了坚实支撑。自2018年以来，“工业互联网”连续7年被写入政府工作报告。2024年政府工作报告指出，实施制造业数字化转型行动，加快工业互联网规模化应用，推进服务业数字化，建设智慧城市、数字乡村。

2024年两会已拉开序幕，工业互联网产业联盟特别推出“AII报两会”专题栏目，让我们一起看看今年围绕新型工业化、新质生产力、制造业、工业互联网、人工智能等内容，来自联盟的代表们都准备了哪些提案？委员们怎么说？

将大模型打造成新质生产力工具

周鸿祎

全国政协委员、360集团创始人

“今年的政府工作报告多次提到‘人工智能’和‘安全’，尤其是提到要开展‘人工智能+’行动，这意味着国家将加强顶层设计，加快人工智能发展。我作为人工智能行业的创新创业者，更加责无旁贷。未来，我们将在‘人工智能+安全’的方向上继续深耕。”

在聆听完今年的政府工作报告之后，全国政协委员、360集团创始人兼董事长周鸿祎向《中国经济周刊》记者表达自己的感受。

作为来自科技领域的全国政协委员，周鸿祎每年提交的建议都紧紧围绕科技创新带来的新机遇与新挑战，为经济社会发展建言献策。

AI已无处不在，将大模型打造成新质生产力工具

实际上，从2022年底ChatGPT横空出世以来，周鸿祎就一直关注AI大模型技术的发展，尤其是中国企业和产业应该如何应对挑战和抓住机遇。

周鸿祎认为，作为新的生产力工具，AI大模型具有前所未有的理解、推理和规划能力，标志着通用人工智能时代和强人工智能时代的到来，有引领一场新工业革命的潜质，将给人类社会带来深远影响，包括颠覆信息生产模式、变革人机交互方式、重塑产业格局等，并将最终推动人类社会从数字化进入智能化新时代。

“大模型现在很热，但我认为，它绝不是一时的风口和泡沫，而是代表了一次工业革命般的时代机遇。”周鸿祎表示。

同时，周鸿祎坦承，虽然AI已经无处不在，正在加速融入千行百业，但当前在通用大模型核心技术方面，中国要赶超美国还需要时间。不过，在大模型应用方面，他认为2024年将成为大模型应用场景元年，中国完全可以走出一条具有中国特色的大模型发展之路。

“在许多垂直领域，其实不需要千亿规模的大模型，百亿大模型已经足够了。中国发展大模型的一个重要方向应该是借助产业和场景优势，将大模型与业务流程、产品功能相结合，寻求多场景应用、垂直化和产业化落地，助力加快形成新质生产力。”周鸿祎表示。

具体来说，周鸿祎提出了几点建议。

一是场景很重要，大模型在垂直领域大有可为。建议政府、央国企率先提供更多应用场景，聚焦“小切口，大纵深”，推动大模型垂直化、产业化落地。

二是知识很重要，基于“暗知识”（AI发现的隐藏在海量数据中的相关性，或者万事万物间的隐蔽关系）的垂直大模型能更好解决企业问题。建议鼓励企业在定制AI前做好知识管理，将企业大数据平台升级为企业知识平台。

三是业务融合很重要，建议鼓励和引导企业将大模型与数字化业务系统深度结合，同业务流程相结合，充分发挥大模型价值。

“大模型像发动机，不是用来秀的，而是要与业务相结合，特别是传统制造业，大模型是推动数字化转型和智能化改造升级的利器。大模型与业务场景的融合，关键是智能体应用与企业数字化系统的连接打通。从企业层面发展到国家层面之后，大模型将对中国的产业数字化、新型工业化产生巨大作用，成为新质生产力的重要部分。我国应充分发挥场景优势，推动大模型的垂直化、产业化发展，让大模型成为产业数字化的重要赋能者。”周鸿祎说。

大模型发展速度惊人,

解决通用大模型安全问题必要且紧迫

今年2月，美国OpenAI公司再次震惊全球，其发布的首个文本生成视频模型Sora，只要用户输入文字指令，就能生成一段高质量视频，其对文字语义的准确理解，视频的画质、逼真度和流畅度，甚至细节处理等都令人叹为观止。

虽然人们基于ChatGPT已经预估到AI终有一天会拥有如此能力，但大家没有想到的是，这一天竟然这么快就来到了。

周鸿祎表示，和很多关注AI发展的人一样，他也因为Sora兴奋不已。他认为，大家原本估计AGI（通用人工智能）的到来可能需要10年时间，但Sora的出现让时间提前了。“我觉得有可能只要两三年了。”他说。

兴奋之余，问题和担忧也会随之而来，那些由AI生成的真假难辨的视频可能会带来很多安全隐患。比如，可能有人会用虚假视频进行敲诈勒索，也可能有人会用虚假视频来制造虚假新闻以操纵股市牟利，甚至会有人制造出大规模社会恐怖事件。

“伴随人工智能的影响日益扩大，安全问题也愈发凸显。安全是一切发展的基石和底线，通用大模型的安全，是保障人工智能技术可持续发展、实现广泛应用的重要基础，对确保人工智能系统的可靠性和安全性意义重大，更需国家和企业重点应对和保障。”周鸿祎表示。

周鸿祎认为，AGI的加速实现将引发更加复杂的安全风险，主要包括技术安全、内容安全和人类安全三个方面。技术安全主要涉及大模型技术本身引发的安全问题，如网络、数据和生成内容的安全；内容安全则是对大模型的控制、滥用、误用和恶意应用等问题；人类安全问题则是大模型强大后带来的安全可控问题。

据此，他建议：一是国家更加重视通用大模型安全问题，给予兼具“安全和AI”能力的企业专项扶持政策，更好发挥其解决通用大模型安全问题的重要作用；二是建议国家研究制定保障通用大模型安全的标准体系，推动通用大模型开展安全评测、接入安全服务，降低通用大模型安全风险；三是鼓励政府、央国企与兼具“安全和AI”能力的企业在大模型安全领域展开深入合作。

文章来源：中国经济周刊