每經(jīng)記者｜李彪  張蕊    每經(jīng)編輯｜董興生    

3月4日下午3時(shí)，全國政協(xié)十四屆四次會(huì)議開幕。

去年底召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提到，要圍繞發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，推動(dòng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合。并提到，堅(jiān)持創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，加緊培育壯大新動(dòng)能。深化拓展“人工智能+”，完善人工智能治理。

AI（人工智能）真正形成生產(chǎn)力，最需要突破的是什么？工業(yè)領(lǐng)域培育新質(zhì)生產(chǎn)力的核心突破口在哪里？制造業(yè)場景的AI監(jiān)管應(yīng)遵循哪些底線和原則？“十五五”期間需要解決哪些AI治理問題？

3月3日，圍繞上述一系列問題，《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者（以下簡稱“NBD”）在全國政協(xié)經(jīng)濟(jì)界別駐地現(xiàn)場采訪了全國政協(xié)委員、工業(yè)和信息化部原副部長王江平。

王江平在工信領(lǐng)域深耕近40年。過去一年，他投入大量精力調(diào)研我國的大科學(xué)裝置、大型科研機(jī)構(gòu)及大型制造業(yè)企業(yè)，對(duì)人工智能如何賦能新型工業(yè)化、推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，以及人工智能治理等問題進(jìn)行了深入研究。在采訪中，他也分享了對(duì)這些議題的思考。

需強(qiáng)化“AI for Science”與“AI for R&D”相結(jié)合

NBD：2026年是“十五五”開局之年，工信部明確提出錨定新型工業(yè)化、發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的目標(biāo)。你認(rèn)為工業(yè)領(lǐng)域培育新質(zhì)生產(chǎn)力的核心突破口在哪里？如何平衡傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)與新興支柱產(chǎn)業(yè)培育的關(guān)系，讓新質(zhì)生產(chǎn)力真正落地見效？

王江平：培育新質(zhì)生產(chǎn)力的突破口，在于瞄準(zhǔn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)。人工智能的出現(xiàn)使科研范式發(fā)生根本性變革，推動(dòng)人類對(duì)微觀世界的認(rèn)識(shí)在深度、廣度上實(shí)現(xiàn)深刻變化，效率大幅提升，形成新的科研范式。因此，發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)，必須充分運(yùn)用人工智能工具，由此產(chǎn)生了“AI for Science”（人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新）和“AI for R&D”（人工智能賦能研究與試驗(yàn)發(fā)展）。

“AI for Science”主要面向科學(xué)研究，解決從0到1的問題；制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、開發(fā)新產(chǎn)品新工藝，則是解決從2到10的問題，需要依靠“AI for R&D”。因此，必須強(qiáng)化“AI for Science”與“AI for R&D”的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)從科學(xué)預(yù)測到驗(yàn)證、小試、中試直至產(chǎn)業(yè)化的全過程，使技術(shù)真正轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，完成從0到10的跨越。所以，“十五五”期間，需要特別強(qiáng)化二者的結(jié)合，這也是中央提出的科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合的要求。

NBD：你提到，AI在推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力中處于核心位置。AI真正形成生產(chǎn)力，最需要突破的是什么，是技術(shù)、數(shù)據(jù)、算力，還是制度與標(biāo)準(zhǔn)？

王江平：目前來看，這些領(lǐng)域各有各的短板，且不同領(lǐng)域的短板各不相同。某些領(lǐng)域數(shù)據(jù)是短板，另一些領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)可能是短板。

我認(rèn)為，應(yīng)該分行業(yè)研究，針對(duì)存在的短板精準(zhǔn)施策?？傮w而言，數(shù)據(jù)短板較為突出，特別是細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)。此外，驗(yàn)證環(huán)節(jié)尤其是AI自主驗(yàn)證也是短板。要將“AI for Science”真正轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，驗(yàn)證環(huán)節(jié)至關(guān)重要。

政府應(yīng)著力強(qiáng)化人類“元能力”培養(yǎng)

NBD：具身智能、工業(yè)機(jī)器人及AI工廠正在加速普及。你進(jìn)行了大量調(diào)研，如何看待AI對(duì)制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響？政府將如何平衡產(chǎn)業(yè)升級(jí)與就業(yè)穩(wěn)定的關(guān)系？

王江平：AI廣泛應(yīng)用對(duì)就業(yè)的影響是確定的，諸多崗位將因AI應(yīng)用而被替代。從政府角度，應(yīng)迅速解決這部分人員的能力提升問題。我認(rèn)為有很多解決方法，比如提供補(bǔ)貼、縮短工作時(shí)間、開展培訓(xùn)等，這些都很重要，但最關(guān)鍵的是人類“元能力”的培養(yǎng)。所謂元能力，是指適應(yīng)社會(huì)、適應(yīng)工作崗位所需的基本通用能力。在AI時(shí)代或數(shù)字化時(shí)代，AI素養(yǎng)、數(shù)字素養(yǎng)是所有人都應(yīng)提升的，這是元能力的體現(xiàn)。

因此，我認(rèn)為政府應(yīng)著力強(qiáng)化：第一，元能力培養(yǎng)；第二，相應(yīng)的培訓(xùn)及AI素養(yǎng)提升；第三，新崗位的培育。AI應(yīng)用雖然會(huì)替代部分崗位，但也會(huì)催生新崗位，培育這些新崗位也十分重要。據(jù)我了解，人社部、教育部已經(jīng)出臺(tái)相關(guān)文件，當(dāng)前關(guān)鍵是要抓好落實(shí)。

生產(chǎn)線上的工業(yè)機(jī)器人 圖片來源：每經(jīng)記者 葉曉丹 攝 

NBD：我們關(guān)注到，今年初工信部牽頭部署實(shí)施“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)，你對(duì)推動(dòng)“人工智能+制造”有何期待和建議？

王江平：展望未來，要真正實(shí)現(xiàn)全方位、深層次、高水平的“人工智能+制造”融合，我建議各方把握三個(gè)關(guān)鍵：

一是堅(jiān)持場景驅(qū)動(dòng)，深挖價(jià)值。各地應(yīng)結(jié)合自身產(chǎn)業(yè)特色和集群優(yōu)勢，系統(tǒng)梳理并深挖從工藝優(yōu)化、智能質(zhì)檢到供應(yīng)鏈協(xié)同等應(yīng)用場景，將其精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為可建模、可計(jì)算、可迭代的AI任務(wù)。要建設(shè)并開放一批“人工智能+制造”應(yīng)用場景，通過場景創(chuàng)新反哺關(guān)鍵技術(shù)迭代。

二是注重分類施策，精準(zhǔn)滴灌。對(duì)龍頭企業(yè)和央國企，鼓勵(lì)其先行先試，打造行業(yè)平臺(tái)和工業(yè)智能體，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈整體轉(zhuǎn)型。對(duì)廣大中小企業(yè)，則需通過“深度行”活動(dòng)、賦能服務(wù)團(tuán)等方式，提供“小快輕準(zhǔn)”的低成本解決方案和清晰易懂的應(yīng)用指南，切實(shí)解決其“不會(huì)用、用不好”的轉(zhuǎn)型難題。

三是構(gòu)建協(xié)同生態(tài)，開放共贏。政府應(yīng)積極引導(dǎo)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)、高校、研究機(jī)構(gòu)共建“AI+制造”創(chuàng)新聯(lián)合體或“場景實(shí)驗(yàn)室”，形成“企業(yè)出題、院校答題、市場驗(yàn)題”的協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制。同時(shí)，鼓勵(lì)融入全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，參與國際標(biāo)準(zhǔn)制定，通過開放協(xié)作提升我國產(chǎn)業(yè)話語權(quán)。

唯有構(gòu)建起政府、企業(yè)、學(xué)界、社會(huì)多元協(xié)同的繁榮生態(tài)，才能將“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng)的宏偉藍(lán)圖，最終轉(zhuǎn)化為制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的生動(dòng)實(shí)踐，為制造強(qiáng)國、網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國和數(shù)字中國建設(shè)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

制造業(yè)領(lǐng)域應(yīng)鼓勵(lì)開發(fā)細(xì)分行業(yè)垂直模型

NBD：當(dāng)前我國大模型數(shù)量較多，但產(chǎn)業(yè)滲透率仍不高。你如何看待AI領(lǐng)域同質(zhì)化競爭與資源浪費(fèi)的問題？應(yīng)如何引導(dǎo)行業(yè)從“拼參數(shù)”轉(zhuǎn)向“拼應(yīng)用”？

王江平：其實(shí)人工智能應(yīng)用尚處于起步階段。總體而言，我國比美國及其他國家更重視應(yīng)用，走得也相對(duì)較快。但如你所說，當(dāng)前確實(shí)存在做基礎(chǔ)模型，拼參數(shù)、拼打分但輕視應(yīng)用的傾向。因此，國家提出“人工智能+”行動(dòng)、“人工智能+制造”行動(dòng)，就是要推動(dòng)人工智能解決千行百業(yè)的痛點(diǎn)、難點(diǎn)。

所以，在制造業(yè)領(lǐng)域，我認(rèn)為應(yīng)該鼓勵(lì)開發(fā)細(xì)分行業(yè)的垂直模型。要做好細(xì)分行業(yè)垂直模型，就需要建設(shè)細(xì)分行業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集；模型要在企業(yè)應(yīng)用，企業(yè)的數(shù)字化管理基礎(chǔ)必須良好，否則無法落地。

這是一個(gè)系統(tǒng)工程：基礎(chǔ)模型要做好，行業(yè)模型要做好，用通識(shí)知識(shí)做行業(yè)模型，還要做垂直模型、場景模型，這都需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。垂直模型和場景模型做出來，應(yīng)用于解決工廠具體問題，需要工廠自身的數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)到位。

因此，對(duì)企業(yè)而言，首先要補(bǔ)課，做好數(shù)據(jù)管理；供給側(cè)有了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，做出好的垂直模型、場景模型，才能到數(shù)據(jù)管理到位的企業(yè)去應(yīng)用。

制造業(yè)企業(yè)紛紛打造智能工廠 圖片來源：每經(jīng)記者 黃海 攝

NBD：前幾年我國一直在提“人工智能+”，從去年開始談“智能經(jīng)濟(jì)”。你認(rèn)為從“人工智能+”到“智能經(jīng)濟(jì)”的轉(zhuǎn)變，釋放出什么信號(hào)？若要實(shí)現(xiàn)從“人工智能+”向“智能經(jīng)濟(jì)”轉(zhuǎn)變，關(guān)鍵要解決哪些問題？

王江平：過去講數(shù)字經(jīng)濟(jì)，指產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化，這是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用提出的。隨著人工智能不斷發(fā)展，賦能千行百業(yè)、滲透日益深入，現(xiàn)在出現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與智能經(jīng)濟(jì)并存的局面，有人稱之為“數(shù)智經(jīng)濟(jì)”。

同樣，也存在產(chǎn)業(yè)智能化和智能產(chǎn)業(yè)化。產(chǎn)業(yè)智能化指各行各業(yè)如何實(shí)現(xiàn)智能化；智能產(chǎn)業(yè)化指發(fā)展智能核心產(chǎn)業(yè)，包括模型、智能體等。今后應(yīng)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與智能經(jīng)濟(jì)并存的局面，包括智能經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)智能化外圍產(chǎn)業(yè)。顯然，智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開“人工智能+”，只有高水平、全方位、深層次的“人工智能+”應(yīng)用，才能有智能經(jīng)濟(jì)的美好未來。

“人機(jī)對(duì)齊”技術(shù)是AI治理關(guān)鍵

NBD：你特別提到AI安全，這也是社會(huì)高度關(guān)注的問題。你認(rèn)為，工業(yè)領(lǐng)域、制造業(yè)場景的AI監(jiān)管應(yīng)遵循哪些底線和原則，才能既鼓勵(lì)創(chuàng)新又防范風(fēng)險(xiǎn)？

王江平：我很贊同這個(gè)問題，我們談安全不應(yīng)泛泛而談，而應(yīng)聚焦到具體行業(yè)。人工智能應(yīng)用帶來的安全問題已經(jīng)開始顯現(xiàn)，解決這些問題必須分行業(yè)思考，制造業(yè)與醫(yī)療、教育等行業(yè)面臨的問題各不相同。

就制造業(yè)而言，這是一個(gè)特殊行業(yè)，對(duì)模型有很高要求：一是可解釋性要高。模型如何得出結(jié)論、提出建議，必須可追溯、可理解，否則廠長、工程師不敢使用；二是魯棒性（指系統(tǒng)在面臨不確定性、干擾或異常情況時(shí)，仍能保持其核心功能和性能穩(wěn)定的能力）要強(qiáng)。模型穩(wěn)定性要好，不能稍有波動(dòng)就無法使用或結(jié)果失真；三是控制低延遲性，甚至超低延遲性，這是工業(yè)領(lǐng)域的特殊要求。這些因素對(duì)工業(yè)安全影響重大。

因此，AI進(jìn)入制造業(yè)，特別是進(jìn)入生產(chǎn)運(yùn)營環(huán)節(jié)，目前較為謹(jǐn)慎?，F(xiàn)在看來，AI在“微笑曲線”兩端應(yīng)用較多，在生產(chǎn)運(yùn)營環(huán)節(jié)應(yīng)用較少，原因正在于此。

NBD：“十五五”規(guī)劃建議中明確提出，要加強(qiáng)人工智能治理，完善相關(guān)法律法規(guī)、政策制度、應(yīng)用規(guī)范、倫理準(zhǔn)則。當(dāng)前AI發(fā)展和治理之間存在怎樣的“堵點(diǎn)”？你認(rèn)為哪些具體問題需要在“十五五”期間得到解決？

王江平：當(dāng)前最大的“溫差”或“堵點(diǎn)”，在于技術(shù)迭代的指數(shù)級(jí)速度與治理體系漸進(jìn)式更新之間的時(shí)差。技術(shù)快速發(fā)展，而規(guī)則還在慢跑，這就容易形成治理真空。具體來說，有三大問題亟待“十五五”期間破題，即治理理念、治理技術(shù)、治理法規(guī)。

首先，是治理理念的更新。我們需要超越“監(jiān)管”與“發(fā)展”的二元對(duì)立，建立一種“敏捷治理”或“韌性治理”的理念。治理不是“踩剎車”，而是“設(shè)路標(biāo)”和“裝護(hù)欄”，既要?jiǎng)澏ò踩拙€，也要為創(chuàng)新留出足夠的試錯(cuò)和演進(jìn)空間。這要求我們的治理思維具備前瞻性和適應(yīng)性。

其次，是治理技術(shù)的突破。治理不能停留在紙面規(guī)定，必須擁有可落地的技術(shù)抓手。其中，“人機(jī)對(duì)齊”技術(shù)是關(guān)鍵。它旨在通過技術(shù)手段，確保AI系統(tǒng)的目標(biāo)、行為和輸出與人類的價(jià)值觀、意圖及社會(huì)規(guī)范保持一致。我們需要大力投入對(duì)齊技術(shù)的研發(fā)，建立國家級(jí)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)驗(yàn)室，讓“向善”可度量、可檢驗(yàn)。

最后，是治理法規(guī)的完善。要加快構(gòu)建分層分類、精準(zhǔn)有效的法律規(guī)范體系。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用（如自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療），需建立強(qiáng)制性準(zhǔn)入和持續(xù)監(jiān)測機(jī)制；對(duì)于通用技術(shù)，則可通過標(biāo)準(zhǔn)、指南進(jìn)行引導(dǎo)。同時(shí)，要建立有效的企業(yè)自律與第三方監(jiān)督機(jī)制，形成政府、企業(yè)、社會(huì)協(xié)同共治的格局。