中國(guó)信通院劉騰飛:加快推動(dòng)人工智能在未來(lái)產(chǎn)業(yè)規(guī)?;瘧?yīng)用,以AI4F驅(qū)動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)共生發(fā)展新范式
當(dāng)前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進(jìn),未來(lái)產(chǎn)業(yè)作為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量,正處于孕育萌發(fā)的關(guān)鍵期。2025年7月31日,國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議審議通過(guò)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》,為人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合提供了政策指引。在此背景下,人工智能特別是生成式AI技術(shù)的突破性發(fā)展,為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的培育壯大提供了全新可能。為此,特提出“AI for Future Industry(AI4F)”概念。與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能模式不同,AI4F的核心特質(zhì)在于其并非試圖消除未來(lái)產(chǎn)業(yè)與AI技術(shù)自身的雙重不確定性,而是通過(guò)場(chǎng)景試錯(cuò)、動(dòng)態(tài)適配、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判等機(jī)制,實(shí)現(xiàn)與不確定性的共生共榮,進(jìn)而重構(gòu)未來(lái)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新路徑與發(fā)展邏輯。
一、AI4F的賦能邏輯
未來(lái)產(chǎn)業(yè)的“孕育期”特征與AI的“快速迭代期”屬性,共同構(gòu)成了AI4F發(fā)展的雙重不確定性語(yǔ)境。未來(lái)產(chǎn)業(yè),諸如量子科技、生物制造、具身智能、6G等,作為由前沿技術(shù)驅(qū)動(dòng)、當(dāng)前處于孕育萌發(fā)階段或產(chǎn)業(yè)化初期的前瞻性新興產(chǎn)業(yè),具有顯著戰(zhàn)略性、引領(lǐng)性、顛覆性和不確定性,其核心特征表現(xiàn)為“形態(tài)不明”——技術(shù)瓶頸待突破、應(yīng)用場(chǎng)景待發(fā)掘、產(chǎn)業(yè)鏈條待完善;而AI技術(shù)本身也處于“路徑多變”的快速進(jìn)化階段,大模型的能力邊界持續(xù)拓展,技術(shù)成熟度曲線不斷攀升,與產(chǎn)業(yè)融合的接口標(biāo)準(zhǔn)尚未統(tǒng)一。這種雙重不確定性,使得AI4F的賦能機(jī)理必須超越傳統(tǒng)的“技術(shù)適配-產(chǎn)業(yè)應(yīng)用”線性邏輯,構(gòu)建更為靈活、動(dòng)態(tài)的協(xié)同演化機(jī)制。
(一) AI4F與AI4S的本質(zhì)分野
AI4F(AI for Future Industry,人工智能賦能未來(lái)產(chǎn)業(yè))與AI4S(AI for Science,人工智能賦能科學(xué)研究)雖都基于AI技術(shù),但在對(duì)待“不確定性”的態(tài)度與目標(biāo)上存在本質(zhì)差異,這構(gòu)成了兩者最核心的分野。AI4S以科學(xué)發(fā)現(xiàn)為核心目標(biāo),聚焦于用人工智能加速科學(xué)規(guī)律的探索與驗(yàn)證,其邏輯是通過(guò)AI優(yōu)化數(shù)據(jù)處理、實(shí)驗(yàn)?zāi)M、模型構(gòu)建等環(huán)節(jié),降低科學(xué)探索的不確定性。例如,AI在蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)中通過(guò)學(xué)習(xí)海量分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),精準(zhǔn)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的空間構(gòu)象,最終指向“確定的分子結(jié)構(gòu)-功能關(guān)系”;在天體物理研究中,AI從觀測(cè)數(shù)據(jù)中識(shí)別引力波信號(hào),目的是驗(yàn)證宇宙演化的理論假說(shuō)。其最終成果是“知識(shí)增量”如新原理、新定律,追求對(duì)自然規(guī)律的確定性認(rèn)知。而AI4F則以未來(lái)產(chǎn)業(yè)的培育與落地為核心目標(biāo),面對(duì)的是“未來(lái)產(chǎn)業(yè)形態(tài)不明”與“AI技術(shù)路徑多變”的雙重不確定性,其不追求消除這些不確定性,而是通過(guò)機(jī)制設(shè)計(jì)與之共生。未來(lái)產(chǎn)業(yè)的終極形態(tài)無(wú)法預(yù)設(shè),例如6G的商業(yè)模式可能隨技術(shù)迭代完全重構(gòu);AI的技術(shù)能力也在動(dòng)態(tài)進(jìn)化,例如多模態(tài)大模型的交互邏輯持續(xù)突破。強(qiáng)行以“確定性”為目標(biāo)反而會(huì)限制創(chuàng)新可能。因此,AI4F的核心是通過(guò)場(chǎng)景試錯(cuò)、動(dòng)態(tài)適配等機(jī)制,在不確定性中尋找可行路徑,最終產(chǎn)出“產(chǎn)業(yè)增量”如新業(yè)態(tài)、新鏈條。
(二)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知加速機(jī)制
在未來(lái)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域,AI4F通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析,打破了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中“經(jīng)驗(yàn)積累-理論突破-技術(shù)應(yīng)用”的緩慢迭代模式。以量子科技為例,作為未來(lái)信息領(lǐng)域的關(guān)鍵部分,量子計(jì)算的硬件形態(tài)如超導(dǎo)、離子阱、光量子等尚未定型,量子算法的優(yōu)化也依賴于對(duì)量子態(tài)的精準(zhǔn)調(diào)控,而AI技術(shù)可以通過(guò)整合不同硬件平臺(tái)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、量子比特的噪聲特征數(shù)據(jù)、算法模擬數(shù)據(jù)等,構(gòu)建多維度認(rèn)知模型,幫助科研人員快速定位量子系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù),縮短從理論假設(shè)到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的周期。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)制,并非要求AI“預(yù)測(cè)”量子科技的最終形態(tài),而是通過(guò)數(shù)據(jù)的持續(xù)積累與模型的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí),提升對(duì)量子系統(tǒng)復(fù)雜性的認(rèn)知效率,為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供“認(rèn)知加速度”。
(三)場(chǎng)景化的試錯(cuò)驗(yàn)證機(jī)制
AI的“創(chuàng)造式”能力,為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的場(chǎng)景試錯(cuò)提供了低成本、高效率的解決方案。未來(lái)產(chǎn)業(yè)的一大挑戰(zhàn)在于應(yīng)用場(chǎng)景的模糊性。以生物制造這一未來(lái)制造領(lǐng)域的重要方向來(lái)說(shuō),新型生物基材料究竟是優(yōu)先應(yīng)用于醫(yī)療植入、食品包裝還是高端電子領(lǐng)域?傳統(tǒng)模式下,企業(yè)需要投入大量資源研發(fā)實(shí)體原型并進(jìn)行場(chǎng)景測(cè)試,而AI4F可以通過(guò)世界模型技術(shù)構(gòu)建虛擬場(chǎng)景,利用AI模擬生物制造過(guò)程在不同場(chǎng)景下的反應(yīng)路徑、產(chǎn)出效率和產(chǎn)品特性,快速迭代產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案。AI可根據(jù)不同菌株的基因序列、代謝路徑數(shù)據(jù),生成千萬(wàn)種虛擬發(fā)酵方案,并在數(shù)字空間中模擬其在不同溫度、pH值、底物濃度下的產(chǎn)出效率,從而篩選出最具商業(yè)化潛力的方案進(jìn)行實(shí)體實(shí)驗(yàn)。這種場(chǎng)景化試錯(cuò)機(jī)制,將未來(lái)產(chǎn)業(yè)的“不確定性”轉(zhuǎn)化為可量化、可驗(yàn)證的“試錯(cuò)參數(shù)”,在降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),保留了產(chǎn)業(yè)探索的多樣性。
(四)模塊化的動(dòng)態(tài)適配機(jī)制
面對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)技術(shù)路線的多變性和AI技術(shù)自身的快速迭代,AI4F通過(guò)模塊化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)“技術(shù)-產(chǎn)業(yè)”的動(dòng)態(tài)耦合。以6G產(chǎn)業(yè)為例,作為未來(lái)信息產(chǎn)業(yè)的重要探索方向,6G網(wǎng)絡(luò)的“空天地一體化”架構(gòu)涉及衛(wèi)星通信、地面移動(dòng)通信、邊緣計(jì)算等多技術(shù)融合,其協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)、組網(wǎng)模式仍在探索中,而AI算法需要適配從物理層到應(yīng)用層的全鏈路優(yōu)化。AI4F通過(guò)將AI能力拆解為“感知模塊”“決策模塊”“優(yōu)化模塊”等獨(dú)立單元,每個(gè)模塊可根據(jù)6G技術(shù)的演進(jìn)如新型編碼方式、智能超表面技術(shù)的引入等進(jìn)行單獨(dú)升級(jí),同時(shí)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)模塊間的協(xié)同。這種模塊化設(shè)計(jì),使得AI系統(tǒng)既能快速響應(yīng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)變化,又能兼容自身技術(shù)的迭代升級(jí),避免了“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的系統(tǒng)性重構(gòu)風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)了與雙重不確定性的柔性適配。
(五)預(yù)見(jiàn)性的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖機(jī)制
未來(lái)產(chǎn)業(yè)的不確定性往往伴隨著高風(fēng)險(xiǎn),AI4F通過(guò)預(yù)見(jiàn)性分析構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖體系。在未來(lái)材料產(chǎn)業(yè)中,發(fā)展高性能碳纖維、先進(jìn)半導(dǎo)體等關(guān)鍵戰(zhàn)略材料,以及加快超導(dǎo)材料等前沿新材料創(chuàng)新應(yīng)用時(shí),新型功能材料的研發(fā)可能面臨“實(shí)驗(yàn)室性能優(yōu)異但量產(chǎn)穩(wěn)定性差”“環(huán)境兼容性未達(dá)預(yù)期”等風(fēng)險(xiǎn),AI可通過(guò)整合材料的微觀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)工藝數(shù)據(jù)、環(huán)境影響數(shù)據(jù)等,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,提前識(shí)別材料從研發(fā)到產(chǎn)業(yè)化過(guò)程中的潛在瓶頸,例如某類高分子材料在高溫環(huán)境下的降解速率可能超出預(yù)期,并生成替代方案或工藝改進(jìn)建議。這種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判并非“消除”風(fēng)險(xiǎn),而是通過(guò)對(duì)不確定性的量化分析,為產(chǎn)業(yè)決策者提供“風(fēng)險(xiǎn)-收益”的權(quán)衡依據(jù),確保未來(lái)產(chǎn)業(yè)在可控風(fēng)險(xiǎn)范圍內(nèi)持續(xù)推進(jìn)。
二、AI4F重構(gòu)未來(lái)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)與價(jià)值邏輯
AI4F以其獨(dú)特的共生發(fā)展范式,正在從創(chuàng)新速度、產(chǎn)業(yè)形態(tài)、價(jià)值分配等多個(gè)維度重塑未來(lái)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展格局,使其突破傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)局限,展現(xiàn)出更具顛覆性的增長(zhǎng)潛力。
(一) 創(chuàng)新周期的“壓縮式”突破
傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新往往遵循“技術(shù)研發(fā)-中試-量產(chǎn)-市場(chǎng)驗(yàn)證”的線性周期,而未來(lái)產(chǎn)業(yè)由于技術(shù)復(fù)雜度高、跨界融合深,其創(chuàng)新周期更長(zhǎng)。AI4F通過(guò)上述賦能機(jī)制,將這一周期進(jìn)行“壓縮式”重構(gòu)。在未來(lái)制造領(lǐng)域,傳統(tǒng)的產(chǎn)品研發(fā)需要經(jīng)歷“設(shè)計(jì)-打樣-測(cè)試-修改”的反復(fù)循環(huán),而AI驅(qū)動(dòng)的智能制造系統(tǒng)可通過(guò)生成式設(shè)計(jì)快速產(chǎn)出數(shù)千種產(chǎn)品原型,并在數(shù)字孿生工廠中模擬其生產(chǎn)流程與使用場(chǎng)景,將研發(fā)周期縮短50%以上。生物制造產(chǎn)業(yè)中,AI對(duì)基因編輯、代謝路徑優(yōu)化的加速作用,使得新型藥物從靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)到臨床試驗(yàn)的周期從傳統(tǒng)的10年以上縮短至3-5年。這種創(chuàng)新周期的壓縮,并非以犧牲技術(shù)可靠性為代價(jià),而是通過(guò)AI對(duì)不確定性的高效管理,實(shí)現(xiàn)了“速度與質(zhì)量”的協(xié)同提升。
(二) 產(chǎn)業(yè)形態(tài)的“涌現(xiàn)式”演進(jìn)
未來(lái)產(chǎn)業(yè)的形態(tài)并非預(yù)先設(shè)定,而是在技術(shù)與需求的互動(dòng)中“涌現(xiàn)”形成,AI4F則加速了這一涌現(xiàn)過(guò)程,并催生了更多跨域融合的新業(yè)態(tài)。例如,在具身智能領(lǐng)域,作為未來(lái)制造與未來(lái)信息融合的產(chǎn)物,AI不僅是機(jī)器人的“大腦”,更通過(guò)與5G/6G、數(shù)字孿生、腦機(jī)接口等技術(shù)的融合,催生了“智能機(jī)器人+遠(yuǎn)程醫(yī)療”“具身交互+元宇宙”等跨界形態(tài)。當(dāng)AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人能夠精準(zhǔn)復(fù)現(xiàn)醫(yī)生的手術(shù)動(dòng)作,遠(yuǎn)程外科手術(shù)從概念變?yōu)楝F(xiàn)實(shí);當(dāng)AI將人類的肢體動(dòng)作與元宇宙中的虛擬形象實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng),“數(shù)字分身”的產(chǎn)業(yè)邊界被無(wú)限拓展。這種“涌現(xiàn)式”演進(jìn)的核心,在于AI4F不預(yù)設(shè)產(chǎn)業(yè)的終極形態(tài),而是通過(guò)技術(shù)與場(chǎng)景的持續(xù)互動(dòng),釋放未來(lái)產(chǎn)業(yè)的跨界融合潛力,形成“技術(shù)迭代-場(chǎng)景拓展-形態(tài)進(jìn)化”的正向循環(huán)。
(三) 價(jià)值創(chuàng)造的“分布式”重構(gòu)
傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造集中于產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié),例如制造業(yè)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)、服務(wù)業(yè)的服務(wù)交付環(huán)節(jié),而AI4F推動(dòng)未來(lái)產(chǎn)業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造向全鏈條、分布式方向延伸。在量子科技產(chǎn)業(yè)中,AI不僅賦能量子芯片的設(shè)計(jì)與制造這一核心環(huán)節(jié),還通過(guò)優(yōu)化量子計(jì)算云平臺(tái)的資源調(diào)度,讓中小企業(yè)能夠低成本使用量子算力這一應(yīng)用環(huán)節(jié);通過(guò)構(gòu)建量子安全通信的AI監(jiān)測(cè)系統(tǒng),保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩赃@一保障環(huán)節(jié)。這種分布式價(jià)值創(chuàng)造,使得未來(lái)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新不再局限于少數(shù)技術(shù)巨頭,而是通過(guò)AI技術(shù)的普惠化應(yīng)用,激活產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的創(chuàng)新活力,形成“核心突破+多點(diǎn)協(xié)同”的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。
(四) 競(jìng)爭(zhēng)格局的“顛覆式”重塑
AI4F的發(fā)展正在改變未來(lái)產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn),從“技術(shù)壟斷”轉(zhuǎn)向“生態(tài)協(xié)同”。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中,企業(yè)往往通過(guò)掌握核心技術(shù)如專利、工藝形成競(jìng)爭(zhēng)壁壘,而未來(lái)產(chǎn)業(yè)的雙重不確定性使得單一企業(yè)難以壟斷所有技術(shù)路線。AI4F通過(guò)構(gòu)建開(kāi)源的技術(shù)平臺(tái),例如AI驅(qū)動(dòng)的量子算法開(kāi)源社區(qū)、生物制造數(shù)據(jù)共享平臺(tái),推動(dòng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)同制定,使得競(jìng)爭(zhēng)的核心從“擁有技術(shù)”轉(zhuǎn)向“整合生態(tài)”。例如,在6G產(chǎn)業(yè)中,AI模型的訓(xùn)練需要海量的通信數(shù)據(jù),單一企業(yè)難以完成,而通過(guò)行業(yè)聯(lián)盟共建數(shù)據(jù)池與模型庫(kù),企業(yè)可以基于共性技術(shù)底座開(kāi)發(fā)差異化應(yīng)用,形成“共生共贏”的競(jìng)爭(zhēng)格局。這種格局的重塑,有利于避免未來(lái)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的“路徑鎖定”風(fēng)險(xiǎn),保持技術(shù)創(chuàng)新的多樣性。
三、AI4F的發(fā)展路徑
AI4F與雙重不確定性的共生,并非自然發(fā)生的過(guò)程,而是需要構(gòu)建一套適配其發(fā)展特質(zhì)的支撐體系,通過(guò)“包容性試錯(cuò)”為技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的協(xié)同進(jìn)化提供空間。
(一) 構(gòu)建“沙盒式”創(chuàng)新載體,為場(chǎng)景試錯(cuò)提供安全空間
未來(lái)產(chǎn)業(yè)的場(chǎng)景試錯(cuò)往往涉及技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、倫理風(fēng)險(xiǎn)等多重挑戰(zhàn),需要“沙盒監(jiān)管”機(jī)制為AI4F的創(chuàng)新應(yīng)用劃定安全邊界??稍趪?guó)家級(jí)未來(lái)產(chǎn)業(yè)先導(dǎo)區(qū)設(shè)立AI4F創(chuàng)新沙盒,對(duì)量子科技的AI安全監(jiān)測(cè)、生物制造的AI倫理審查等領(lǐng)域?qū)嵤柏?fù)面清單+豁免管理”。在清單之外的創(chuàng)新活動(dòng),企業(yè)可在沙盒內(nèi)進(jìn)行測(cè)試,監(jiān)管部門基于測(cè)試結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整規(guī)則。例如,在AI驅(qū)動(dòng)的基因編輯技術(shù)應(yīng)用中,沙盒可允許企業(yè)在限定人群、限定疾病類型的范圍內(nèi)測(cè)試AI對(duì)基因編輯效率的提升效果,同時(shí)要求AI系統(tǒng)記錄編輯過(guò)程的全鏈路數(shù)據(jù),確保風(fēng)險(xiǎn)可控。這種沙盒機(jī)制,既避免了“一禁了之”的保守態(tài)度,又防止了“放任自流”的風(fēng)險(xiǎn)外溢,為AI4F的場(chǎng)景試錯(cuò)提供了“安全網(wǎng)”。
(二) 打造“模塊化”基礎(chǔ)底座,提升動(dòng)態(tài)適配能力
針對(duì)未來(lái)產(chǎn)業(yè)技術(shù)路線多變與AI技術(shù)快速迭代的特點(diǎn),需構(gòu)建模塊化、可插拔的國(guó)家級(jí)高性能AI基礎(chǔ)設(shè)施底座。在硬件層面,推動(dòng)AI芯片與量子芯片、生物傳感器等未來(lái)產(chǎn)業(yè)硬件的接口標(biāo)準(zhǔn)化,確保AI算力模塊可根據(jù)硬件升級(jí)進(jìn)行替換;在軟件層面,開(kāi)發(fā)低代碼、零代碼的AI模型開(kāi)發(fā)平臺(tái),讓未來(lái)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)者能夠根據(jù)自身需求快速調(diào)整模型參數(shù),無(wú)需深入掌握AI技術(shù)細(xì)節(jié)。例如,在生物制造領(lǐng)域,可開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化的AI模型組件如代謝路徑預(yù)測(cè)組件、發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化組件,企業(yè)只需輸入菌株特性、生產(chǎn)目標(biāo)等參數(shù),即可快速生成定制化方案。模塊化、統(tǒng)一化、高效化的技術(shù)底座,降低了AI技術(shù)與未來(lái)產(chǎn)業(yè)的融合門檻,提升了系統(tǒng)對(duì)雙重不確定性的動(dòng)態(tài)適配效率。
(三) 建立“預(yù)見(jiàn)式”治理框架,增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判能力
AI4F的風(fēng)險(xiǎn)具有“跨界性”“突發(fā)性”等特點(diǎn),傳統(tǒng)的事后監(jiān)管難以應(yīng)對(duì),需要構(gòu)建“預(yù)見(jiàn)式”治理框架??梢劳蠥I技術(shù)自身的優(yōu)勢(shì),開(kāi)發(fā)未來(lái)產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)大模型,整合技術(shù)發(fā)展數(shù)據(jù)、市場(chǎng)反饋數(shù)據(jù)、社會(huì)輿情數(shù)據(jù)等,對(duì)AI4F應(yīng)用中可能出現(xiàn)的算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)泄露、技術(shù)濫用等風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警。例如,在具身智能機(jī)器人領(lǐng)域,風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)模型可通過(guò)分析機(jī)器人的交互數(shù)據(jù),識(shí)別其可能存在的倫理沖突如對(duì)特定人群的服務(wù)歧視,并提前推送改進(jìn)建議。同時(shí),需建立跨部門、跨領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)研判機(jī)制,吸納技術(shù)專家、倫理學(xué)家、產(chǎn)業(yè)代表等多方參與,確保風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判的全面性。這種治理框架,將風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的關(guān)口從“事后處置”前移至“事前預(yù)警”,提升AI4F與不確定性共生的韌性。
(四) 完善“包容性”生態(tài)體系,激發(fā)共生活力
AI4F的發(fā)展需要多元主體的協(xié)同參與,需構(gòu)建“政府引導(dǎo)、市場(chǎng)主導(dǎo)、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同”的包容性生態(tài)。政府層面,加大對(duì)AI4F基礎(chǔ)研究的投入,重點(diǎn)支持量子機(jī)器學(xué)習(xí)、AI驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜系統(tǒng)模擬等“無(wú)人區(qū)”技術(shù);市場(chǎng)層面,設(shè)立AI4F產(chǎn)業(yè)基金,通過(guò)“風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償”機(jī)制引導(dǎo)社會(huì)資本投資早期項(xiàng)目,容忍合理的試錯(cuò)失??;產(chǎn)學(xué)研層面,推動(dòng)高校設(shè)立“AI+未來(lái)產(chǎn)業(yè)”交叉學(xué)科,培養(yǎng)既懂AI技術(shù)又熟悉未來(lái)產(chǎn)業(yè)的復(fù)合型人才,同時(shí)鼓勵(lì)企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,共享數(shù)據(jù)、算力等創(chuàng)新資源。例如,在未來(lái)材料產(chǎn)業(yè)中,可由政府牽頭建設(shè)AI材料數(shù)據(jù)庫(kù),企業(yè)提供高質(zhì)量生產(chǎn)數(shù)據(jù),高校利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型,形成“數(shù)據(jù)-模型-產(chǎn)業(yè)”的閉環(huán)。這種包容性生態(tài),能夠匯聚各方力量共同應(yīng)對(duì)雙重不確定性,形成協(xié)同共贏的發(fā)展態(tài)勢(shì)。
AI4F的提出,不僅是技術(shù)層面的創(chuàng)新,更是產(chǎn)業(yè)發(fā)展理念的革新,其打破了“技術(shù)必須消除不確定性才能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展”的固有思維,轉(zhuǎn)而以開(kāi)放、包容的態(tài)度擁抱未來(lái)產(chǎn)業(yè)與AI技術(shù)的雙重不確定性。在這一范式下,AI不再是被動(dòng)適配產(chǎn)業(yè)的工具,而是與未來(lái)產(chǎn)業(yè)共同進(jìn)化的“共生體”。通過(guò)場(chǎng)景試錯(cuò)探索可能路徑,通過(guò)動(dòng)態(tài)適配應(yīng)對(duì)技術(shù)變革,通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判管控發(fā)展風(fēng)險(xiǎn),AI4F正在為未來(lái)產(chǎn)業(yè)的培育提供一條更具韌性、更富活力的新路徑。
面向未來(lái),推動(dòng)AI4F的發(fā)展,需要持續(xù)保持戰(zhàn)略定力,既要敢于在不確定性中探索創(chuàng)新,又要善于通過(guò)制度設(shè)計(jì)駕馭不確定性。唯有如此,才能充分釋放人工智能賦能未來(lái)產(chǎn)業(yè)的潛力,讓未來(lái)產(chǎn)業(yè)真正成為引領(lǐng)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎,為我國(guó)在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中搶占先機(jī)、贏得主動(dòng)提供堅(jiān)實(shí)支撐。
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