11月13日，廣東省人民政府發佈關於加快建設通用人工智能產業創新引領地的實施意見（下稱「《實施意見》」）並召開新聞發佈會。
《實施意見》從算力、算法、數據、產業、生態等方面對廣東通用人工智能產業創新發展提出22條舉措，計劃將廣東打造成為國家通用人工智能產業創新引領地，構建全國智能算力樞紐中心、粵港澳大灣區數據特區、場景應用全國示範高地。
今年以來，北京、上海、深圳等地積極布局人工智能產業，出台政策競跑「未來賽道」。受訪專家認為，各地以「數據」「算法」和「算力」等人工智能系統的核心要素為抓手，發揮本土資源優勢推進人工智能發展，未來應關注數據開發利用、算法創新與監管、算力資源配置、人工智能立法等關鍵性問題，制定符合市場與科技創新規律的人工智能政策，提升產業生態的建設水平。
圖片來源：視覺中國
廣東22條舉措體系化布局人工智能發展
人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。特別是ChatGPT推出以來，以大模型、生成式AI為代表的通用人工智能技術在全球掀起浪潮，歐美等國紛紛布局政策、資金、人才等創新資源，加快搶佔通用人工智能戰略制高點。
我國近年來重視人工智能發展，營造創新生態，重視防範風險。國家層面也制定實施人工智能發展規劃，從創新、產業、應用、治理等方面推動人工智能加快發展。
2018年，廣東省政府制定印發《廣東省新一代人工智能發展規劃》，省直相關部門以及廣州、深圳等地市陸續出台相關政策，系統推進人工智能發展壯大。此次《實施意見》進一步豐富和完善廣東在人工智能政策層面的體系化布局。
《實施意見》重點聚焦構建通用人工智能算力樞紐中心、強化通用人工智能技術創新能力、打造大灣區可信數據融合發展區、打造通用人工智能產業集聚區以及打造通用人工智能創新生態圈等方面，提出打造通用人工智能算力生態、國家算力網絡樞紐節點、建設算力算法交易平台、打造粵港澳大灣區數據特區、持續推動人工智能產業基地建設等具體措施上，體現出廣東夯實自主算力底座基礎、突出粵港澳協同發展、聚焦產業引領地目標等實施特色。
「廣東把發展通用人工智能的目標，定位在打造成為國家通用人工智能產業創新引領地，是因為廣東具備發展通用人工智能堅實的產業基礎和豐富的科技創新資源。」廣東省科技廳廳長王月琴會上表示，廣東經濟總量連續34年居全國首位，發展通用人工智能的應用場景豐富、市場空間潛力巨大。近年來，廣東已逐步構建起人工智能全產業鏈，初步形成以廣州、深圳為主引擎、珠三角地區為核心、粵東西北協同聯動的區域發展格局。
廣東省工業和信息化廳副廳長曲曉傑會上介紹，目前通用人工智能技術在廣東省的製造、終端產品、公共、醫療、交通、辦公、教育等領域的融合應用成效顯著。例如在製造領域，大模型已應用於企業研發、生產、供應鏈等環節，有效提升了全流程效率，幫助企業降本增效。以汽車製造為例，通過分析零部件尺寸、形狀等特徵，可為企業提供更精確的生產調度方案。
數據是人工智能學習的基礎。此次《實施意見》提出充分利用港澳制度和資源優勢，發揮珠海橫琴，深圳前海、河套，廣州南沙等地區的橋頭堡、試驗田的作用，率先提出探索打造「粵港澳大灣區數據特區」，力爭在灣區內建立數據流通規則體系、完善運營機制等方面形成工作探索。廣東省政務服務數據管理局新聞發言人魏文濤在會上表示，該局計劃建設可信數據空間，探索建設「數據特區」，通過利用隱私計算、可信數據鏈等多種安全技術，確保數據跨境流通的效率與安全，從而有序推動跨境數據雙向流通，賦能廣東省「新一代人工智能」技術發展。
算力設施、數據供給成政策焦點
我國各地人工智能專項政策出台密度今年來明顯提速。例如，今年5月，北京接連出台通用人工智能產業創新夥伴計劃、促進通用人工智能創新發展的若干措施、加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案（2023-2025年）等三份人工智能相關文件，深圳於6月發佈加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案（2023-2024年），上海在11月印發推動人工智能大模型創新發展若干措施（2023-2025年）。
在西南政法大學人工智能法學院院長陳亮看來，當前，各地發佈的人工智能政策基本都以「數據」「算法」和「算力」等人工智能系統的核心要素為抓手，以人工智能發展的全生命周期為線索展開布局，在一定程度上反映出人工智能各要素之間相互影響、互為制約的緊密聯繫。
人工智能模型的訓練，離不開高質量的數據，因此，公共數據的開發利用成為本輪人工智能新政關注的重點之一。在上述政策中，北京提出加強公共數據開放共享，包括動態更新公共數據開放計劃，加快構建高質量人工智能訓練數據集等；深圳提出建立多模態公共數據集，打造高質量中文語料數據等。此次《實施意見》着力構建高質量多模態中文數據集。
多地在人工智能產業政策中還提及發放「算力券」。例如北京於10月出台《人工智能算力券實施方案（2023-2025年）》，成都、寧夏等地今年宣布每年將發放總額不超過1000萬元、4000萬元的「算力券」支持機構使用相應資源。
不過，各地對推動人工智能發展的激勵方向也有所差異。「北京強調人工智能研發端整體技術框架的創新性突破，上海以『大模型』應用為重點在全鏈條提供創新支持，廣東側重於激發人工智能產業集群效應來倒逼技術升級，深圳則更加關注人工智能產品及其應用場景的生態體系創新。」陳亮表示，各地方政策着眼於人工智能核心要素在人工智能發展中的作用，從而進行有針對性的政策設計，以便最大化發揮本土資源優勢，推進大模型的發展。
注重市場與科技創新雙重規律
在政策引導與支持下，我國人工智能產業飛速發展。當進入生成式AI和大模型階段，各地應如何繼續推動產業發展？
在北京師範大學法學院博士生導師、中國互聯網協會研究中心副主任吳沈括看來，人工智能產業發展在實踐中還面臨技術有效創新、生態有效構建兩個難點。在「百模大戰」的背景下，人工智能技術的研究和應用需要有足夠的創新點才能被市場注意和接受，建構健康、有效的人工智能產業生態也是發展必需的。「鼓勵產業發展的舉措，應注重市場規律的適應並符合科技創新的規律，進而提升產業生態的建設水平。」他表示。
「我國人工智能大模型走向實踐既需要質優量大的數據資源，也離不開超強算力的支撐。」陳亮指出，未來，各地若想發展大模型，還需妥善解決數據開發利用、算法創新與監管、算力資源配置、人工智能立法等關鍵性問題。
陳亮認為，上述問題可以通過營造審慎包容的監管環境、充分挖掘相關資源價值、對重點產業和關鍵項目給予政策優惠支持等舉措來解決。比如，在算力資源配置方面，可以加快推進「東數西算」工程，對重點產業和關鍵項目給予政策優惠支持，推動數據中心合理布局、優化供需、綠色集約和互聯互通；在人工智能立法問題上，堅持系統理念和整體思維，平衡好創新激勵和風險預防的關係，為大模型研發創新、產業發展、產品生態和場景部署提供基本法律保障。「具體而言，數據交易中心、人工智能算力券、公共數據資產憑證以及金融科技領域的『監管沙盒』等，都是值得借鑒的有益嘗試。」他說。
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