近日，憑借精準的對話理解能力和互動模型，美國科技初創公司OpenAI旗下智能聊天工具ChatGPT在全球范圍內再度掀起了一陣“人工智能颶風”。而據新京報報道，我國現存人工智能相關企業超109萬家。9年多來，我國新增人工智能相關企業注冊量逐年上升。2020年新增人工智能相關企業18.52萬家，新增量同比增長201.54%。2021年新增35.50萬家，新增量同比增長91.71%。2022年新增42.08萬家，新增量同比增長18.55%。

在全球范圍內，類似于ChatGpt的智能聊天交互系統并不罕見，國內的創業公司、大型企業均研發過不少類似產品。比起同類的諸多產品，ChatGpt的領先之處在于其可以持續理解人類文字意圖，從而實現連續多輪交互對話，繼而制造出了“有思想可交流”的智能感。從底層技術的角度看，這不算是突破性的進階，更多是量變引起質變的必然結果。ChatGpt的核心是“算法+數據”，而拋開數據量來看，在算法相關的技術上，全球幾乎是平行前進，關鍵的差別是算法背后的“基礎設施”。

(資料圖)

從理論上看，窮盡所有的測試數據和訓練材料，AI就會呈現出恐怖的準確率。而OpenAI正是沿著這個“理論上”的路徑一路狂奔，海量的數據加上充分的訓練，共同造就了今天的結果。

這對中國正在發展中的人工智能產業提供了新的啟示。當前，中國人工智能產業正處在加速縮小差距的關鍵時期。ChatGPT的火爆，進一步向中國相關企業展示了新的可能性，以及加速讓可能性落地的確定路徑。

可以說，在資金、人才、底層技術等關鍵環節上，中國人工智能產業已經補齊了短板。以ChatGPT及其背后的OpenAI作為比較的坐標軸來看，如何讓中國的政策資金等優勢，催生出“量變引發質變”的結果，創造出屬于中國的人工智能領先級產品，仍有一些可參考的經驗。

比如，鼓勵科技創新力量資源更多向行業基礎設施集中。值得注意的事，OpenAI并非一家聚焦于“場景應用”的人工智能企業，其技術和模式就是對人工智能的訓練、模型進行長期重度投入，從而系統性提升底層技術能力。

而中國相對領先的人工智能企業，則更多擅長在具體的場景、領域應用入手，喜歡先研究“如何用起來”，而不是“用什么最好”。早期，這有助于中國各行各業迅速借助人工智能實現生產力提升，但從長期來看，各家企業建一套模型、搞一套數據來訓練，客觀上也使得中國的“小產品眾多，拳頭產品不夠”。

因此，應當從政策、市場、資金投入等領域，鼓勵企業圍繞著基礎模型的運維訓練管理、云算力支撐、中文語料反饋優化、中英文數據互補等關鍵點進行長期投入，尤其要解決未來長期發展中的一些潛在難點，如算力問題等。

當然，也需繼續堅持“引進先進經驗，實現本土優勢”。當下，既是一場全球范圍的人工智能大競賽，同時，也應當視為是全球合作共同探索未知領域的合作賽。

因此，我們尤其要注意避免重復造輪子，不應反復投入做輕量的測試產品，而應當加大對海外先進技術模型、模式、人才的引進，同時，深入中國的制造、消費等產業底層，在中國最需要的應用領域中做落地突破，做出能實際改變中國的生活消費、制造業升級的產品，在局部應用中尋求超越。

一款產品出圈，表面上是短跑競賽的結果，但實際上，任何競賽背后都是長期性系統性的比拼。尊重規律、持續積累，是中國人工智能產業完成關鍵躍升的必經之路。

關鍵詞：