作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能正深刻改变人类生产生活方式。近年来，通过完善顶层设计、加强工作部署，我国人工智能综合实力实现整体性、系统性跃升，但在基础理论、关键核心技术等方面还存在不少短板弱项。

　　“当前，人工智能已进入一个新的阶段——物理AI时代，竞争愈发聚焦于‘根技术’。基础理论、方法、工具等方面的突破，是赢得竞争优势的关键，这就好比为高楼打地基，地基打得牢，大厦才能建得高。”上海松应科技有限公司CEO聂凯旋表示。

　　什么是“根技术”？如今爆火的大语言模型ChatGPT的核心架构——Transformer就属于“根技术”。2017年6月，随着一篇论文的发表，Transformer走进了大众视野，很快成为自然语言处理和计算机视觉领域在有监督学习设置下的主流神经架构。尽管其在生成式任务中表现十分优异，但随着时间推移，局限性逐渐显现。

　　高阶微分计算能力不足、科学推理能力欠缺、可解释性与稳定性缺失……“要突破这些瓶颈，构建适应科学计算需求的下一代主流架构，必须回归到统计学习、数学逼近论等数理基础理论层面寻求创新。”中国科学院自动化研究所副研究员王闯说。

　　基础研究是整个科学体系的源头，是所有技术问题的总机关。“越是人工智能上层，我国研究者对世界作出的贡献越多；越是底层，我国研究者的贡献越少。”中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁曾在一篇文章中指出。

　　目前来看，我国在人工智能领域除应用层面具备一定的差异化竞争优势外，诸多关键核心技术仍面临着“卡脖子”风险。

　　一个典型代表就是人工智能芯片。数据、算力、算法是AI的三大基石，共同构成了技术发展的底层支撑。作为算力的物理载体，以GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路)为代表的人工智能芯片，是人工智能技术发展的核心硬件，决定了大模型训练效率、推理速度及系统实时性。

　　王闯告诉记者，经过近几年发展，国产GPU芯片基本实现了进口替代，但整体性能与全球人工智能芯片GPU的领导厂商英伟达相比仍有较大差距。例如，在大模型训练端，国产芯片整体计算效率较英伟达最先进芯片性能落后约3年。

　　另一个代表是算法。人工智能算法包括基础算法和应用算法两种类型。专家指出，目前几乎全部的基础算法模型都由美国大学、IT公司提出，应用算法多数开源，并且美国各大公司是人工智能开源代码的主要贡献者，对大部分开源社区有绝对控制权。

　　庞大的大数据样本和卓越的算力平台基础设施是人工智能大模型训练的基础。“当前，我国人工智能软件存在严重的数据孤岛问题，且高端数据匮乏。”聂凯旋说。

　　不过，相较于上述掣肘，王闯更担忧的是国外企业对应用生态的垄断。当前，AI模型的分发与共享高度依赖少数全球化平台，这种垄断带来的后果是，即使中国研发出顶尖大模型，仍需依赖国际平台推广，从而在标准制定、技术趋势上丧失话语权。“这种垄断，或将形成比硬件或算法更加隐蔽却更深远的控制力。”王闯认为，国内头部企业应协同打造真正开放的开源平台。

　　加强人工智能基础研究，时不我待。“人工智能的每一次繁荣都离不开基础理论的重大突破，人工智能架构面临的问题，同样需要从理论层面寻求解答。”王闯建议，国家层面进一步加大对人工智能数学机理、数学基础理论、计算机基础理论等基础研究的支持力度。

　　在聂凯旋看来，物理AI时代，人工智能基础研究主要聚焦两大核心方向——物理世界建模能力与机器人智能体系构建，这些突破将重塑产业竞争格局。例如，协作机器人抓取鸡蛋时，需要同步计算接触力与蛋壳强度，这类“手脑协同”能力高度依赖高保真物理仿真。松应科技自主研发的国内首款物理AI仿真系统ORCA，成功解决了这一难题。

　　需要迎头赶上的不只是基础研究，还要将人工智能大模型发展的主动权牢牢掌握在自己手中。有学者建议，着力攻克关键底层技术，实现从芯片设计到训练框架的全链条自主可控；优化异构算力调度能力，降低万卡集群训练能耗与成本；坚持“学中干，干中学”，培育理论功底厚、工程能力强的高端人才队伍。

　　“从基础理论到基础硬件平台、核心软件，每一项突破都需要不断积累经验。”王闯说，我们既要集中力量打好关键核心技术攻坚战，也要努力构建具有国际影响力的人工智能创新生态，同时加快推动更多人工智能成果从“书架”走向“货架”。

　　“物理AI时代，未来人工智能的关键突破将集中在3个深度融合实体世界的领域。”聂凯旋认为，抢占未来人工智能发展的先机，需从三方面着手布局：筑牢物理AI自主基座，支持企业构建硬件中立平台，将其纳入“新基建”重点部署；构建开源协同生态，联合成立“物理AI开源联盟”，推动中国主导的数据标准国际化；打造场景驱动试验田，在低空经济、智慧物流等领域设立国家级先导区，通过税收优惠等政策推动国产平台规模化应用，形成可复制的“数字孪生+实体经济”的模式。

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