中宏網(wǎng)北京10月10日電（記者 王鏡榕 視頻報道 寧晉環(huán)） 今年是中華人民共和國成立76周年，也是“十四五”規(guī)劃收官之年。“十四五”期間，我國在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方面的發(fā)展成果顯著，數(shù)字中國建設(shè)取得顯著成就。

　　當前，全球正經(jīng)歷以人工智能為核心的第四次工業(yè)革命浪潮。眺望新征程，如何前瞻把握“人工智能+”時代新機遇與新挑戰(zhàn)？對此，北京通用人工智能研究院常務(wù)副院長，科技部跨媒體通用人工智能全國重點實驗室書記、副主任董樂接受本網(wǎng)專訪時指出，人工智能作為第四次工業(yè)革命的核心引擎，已成為全球科技競爭與戰(zhàn)略布局的關(guān)鍵領(lǐng)域，其發(fā)展水平直接關(guān)系到國家核心競爭力。面對“人工智能+”時代的全面到來，我們既要牢牢把握新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略機遇，也必須清醒認識并系統(tǒng)應(yīng)對伴隨而來的挑戰(zhàn)。

　　當前，我國人工智能在廣闊的發(fā)展前景之下，仍面臨通用性、可解釋性、安全性等方面的現(xiàn)實瓶頸。聚焦當前最突出的制約因素，我認為以下兩方面問題亟待突破：

　　第一，模型通用性不足，制約規(guī)模化產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。當前多數(shù)AI系統(tǒng)仍高度依賴場景定制，缺乏跨任務(wù)、跨環(huán)境的泛化能力，在面對真實產(chǎn)業(yè)中復(fù)雜、動態(tài)和多變的業(yè)務(wù)需求時，普遍存在適配成本高、遷移難度大的問題，難以實現(xiàn)規(guī)?；茝V，尤其在能源、建筑、通信等高要求領(lǐng)域表現(xiàn)明顯。

　　第二，模型可解釋性與安全性不足，影響技術(shù)落地信心。以大模型為代表的AI系統(tǒng)仍呈現(xiàn)“黑箱”決策特征，推理邏輯不透明、輸出結(jié)果難以溯源，直接影響行業(yè)用戶的接受度與系統(tǒng)可靠性。同時，模型在面對對抗攻擊、數(shù)據(jù)污染等安全威脅時表現(xiàn)脆弱，進一步限制了其在關(guān)鍵場景中的部署信心。

　　面向未來，國家已明確“人工智能+”行動目標：到2027年，AI將在制造、農(nóng)業(yè)、金融等六大重點領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)深度覆蓋；到2035年，我國將全面邁入智能經(jīng)濟社會。這意味著AI將如同水電一樣，成為基礎(chǔ)性的生產(chǎn)要素，深刻重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)與公共服務(wù)模式。

　　為實現(xiàn)上述目標，我們應(yīng)重點推進以下工作：

　　一是聚焦高價值微場景，推動行業(yè)知識嵌入與能力積累。從具體業(yè)務(wù)痛點切入，將行業(yè)知識與專家經(jīng)驗系統(tǒng)化融入AI系統(tǒng)，逐步構(gòu)建具備行業(yè)適應(yīng)性的智能模塊。我院發(fā)布的“行業(yè)智能體工場”，正是通過將AGI核心能力組件化封裝，支持千行百業(yè)開展智能升級，在實踐中積累可復(fù)用、可擴展的智能基礎(chǔ)。

　　二是強化可解釋架構(gòu)與安全能力，構(gòu)建可信AI技術(shù)基座。我們應(yīng)研發(fā)具有內(nèi)在可解釋性的算法架構(gòu)，實現(xiàn)決策過程可追溯、可驗證。我院推出的全球首個基于結(jié)構(gòu)化推理的法律智能體，在公開評測基準上達到GPT-4o水平，模型規(guī)模壓縮30倍以上，為可解釋AI的發(fā)展提供了重要實踐路徑。只有建立起技術(shù)可信賴的基礎(chǔ)，AI才能真正融入高價值業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，實現(xiàn)“敢用、好用、放心用”。

　　在新征程中，北京通用人工智能研究院將攜手各界伙伴，扎實推進關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)與產(chǎn)業(yè)深度融合，為我國在全球人工智能競爭中贏得戰(zhàn)略主動、為中國式現(xiàn)代化提供堅實科技支撐。

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