◎记者 罗茂林
全国政协委员、天宇数科副总经理何涵在接受《上海证券报》采访时表示：“最近，针对数字中国战略，国家层面出台了一系列重磅文件和政策，明显感觉到国家在相关产业生态系统建设方面的步伐加快了。”。在今年的全国人大和全国人大会议上，他将就人工智能产业的发展提出相关建议。
今年年初，ChatGPT在互联网上流行起来。这款人工智能软件以其极高的人机交互水平引起了全球的关注和讨论，也引起了贺涵的思考。
“ChatGPT的核心是利用海量数据和海量计算能力对算法模型进行长期的重投资训练，系统地提高底层技术能力。何涵表示，在人工智能领域，中国科技企业更注重实际场景的应用，这与经济发展阶段有关。但从长远来看，缺乏底层技术能力将限制行业数字化的发展空间，甚至大规模预训练模型本身也将成为一种“卡脖子”技术。
对此，何涵准备了《构建开放共享合作的人工智能产业生态系统，促进中国数字经济高质量发展》的提案。何涵说，目前国内外人工智能领域还有很大差距。
“首先，公共数据开放太少，工业数据共享太弱。例如，2009年，美国建立了全国公共数据开放平台，整合了公共部门、各级政府、自愿参与企业和大学的所有开放数据，目前有33.5万个数据集，涉及农业、商业、教育、能源、制造业、科研等领域。相比之下，中国的数据开放起步较晚，进展缓慢。目前，相关数据披露主要是本地的，没有国家平台。难以满足跨地区、跨部门、跨层次数据的综合分析需求，“数据岛”问题相对突出。
其次，开源系统建设仍处于起步阶段，基础薄弱。何汉介绍，发达国家形成的成熟开源生态基本覆盖了当前主流技术领域，突破了单一组织边界和资源限制，加快了算法生产和迭代，实现了持续创新。
“ChatGPT的出现就是一个很好的例子。它不是从零开始的，而是在谷歌Transformer模型的基础上多次迭代和发展，这只是站在世界上许多开源贡献者的肩膀上。”何涵表示，我国开源社区、开源平台等组织建设仍处于起步阶段，基础相对薄弱，优秀开源项目较少，未能完全融入全球开源开发体系。
最后，企业端智能算力成本较高。据了解，目前我国计算能力总规模已超过140EFLOPS(每秒1400亿浮点运算)，计算能力规模居世界第二位。与此同时，中国实现目标计算能力的成本高于国外，这与芯片技术密切相关。何涵说，如果人工智能领域落后，中国推动的数字经济将打折扣甚至落后，因为数字经济未来应该为智能而战，这应该引起重视。
基于这些行业的现状，何涵呼吁国内行业共同构建开放、共享、协调的AI产业生态系统，包括三个方面：
一是加快数据要素的高效流通和使用。根据当地情况，加快建设国家级公共数据开放系统，进一步促进跨层次、跨区域、跨部门公共数据的有序共享、开发和利用，提供统一、标准化、高效的数据开放服务，释放公共数据红利。
二是加快开源系统建设。大力弘扬共建共创共享的开源文化，营造有利于开源发展的环境。完善开源知识产权和法律体系，为开源生态建设提供良好的制度基础。大力加强开源基金会建设，逐步放开对开源基金会建设的限制，鼓励社会资本参与。
第三，加快智能计算能力服务系统建设。鼓励相关云服务企业和基础电信企业建设公共计算能力服务平台，提高公共计算能力服务水平，鼓励培训、推理等人工智能实际计算能力需求，建设特殊行业云和集成授权应用平台，鼓励推出计算能力共享、计算能力高峰等新业务模式，进一步降低公共计算能力成本，实现包容性计算能力。
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