發展新質生產力，人工智慧（AI）被寄予厚望。
3月13日，中共中央政治局常委、國務院總理李強在北京調研時指出，人工智慧是發展新質生產力的重要引擎。要加強前瞻佈局，加快提升算力水平，推進演算法突破和資料開發使用，大力開展“人工智慧+”行動，更好賦能千行百業。李強強調，牢牢把握新一輪科技革命和產業變革趨勢，在推進科技創新和產業創新深度融合中培育和壯大新質生產力，加快塑造高質量發展新動能新優勢。
李強先後調研了北京市高級別自動駕駛示範區創新運營中心、百度公司亦莊辦公區、北方華創科技集團股份有限公司，以及北京智源人工智慧研究院。調研範圍覆蓋自動駕駛技術、人工智慧應用場景、先進製程裝備研發以及大模型前沿技術。
3月17日，北京智源人工智慧研究院理事長、北京大學計算機學院教授黃鐵軍在接受澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者採訪時表示，當前AI已經成為整個經濟社會發展變革的基礎性力量。人工智慧是一種典型的全新生產力，它甚至擁有讓整個社會的生產力都能加速或提升的基礎性力量。所有產業都會因為人工智慧智力基礎設施的出現而發生深刻的變化，也會創造全新的服務產業形態。
人工智慧為新質生產力提供“動力”
今年的政府工作報告提出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。報告強調，要“深化大資料、人工智慧等研發應用，開展‘人工智慧+’行動”。
這也是“人工智慧+”行動首次被寫入政府工作報告。
在這次北京調研中，李強也指出，要緊緊抓住創新這個“牛鼻子”，加快關鍵核心技術攻關，以科技創新驅動產業創新。要遵循產業發展規律、結合各地實際情況，因地制宜、科學謀劃推進新質生產力發展。
自動駕駛就是一個典型的人工智慧落地應用場景。
3月15日，北京經濟技術開發區管委會副主任、北京市高級別自動駕駛示範區工作辦公室主任王磊在一場公開活動中介紹，北京市現在構建了國內領先的“2+5+N”自動駕駛創新政策體系，累計出臺了15項創新管理的政策，推動實現了像RoboTaxi、自動小巴、無人接駁、無人配送、幹線物流等八大類應用場景的示範。截至目前，示範區累計為29家測試車企發放了道路測試的牌照，自動駕駛測試的里程超過2500萬公里。
據央視網，李強3月13日在北京調研時首先來到北京市高級別自動駕駛示範區創新運營中心，察看雲控基礎平臺系統、車路協同沙盤演示。李強充分肯定示範區探索創新成效，要求在標準制定、要素保障等方面加大支援力度，以自動駕駛技術迭代升級助力汽車產業發展和智慧城市建設。
王磊表示，這充分肯定了示範區創新的探索，車路雲一體化的自動駕駛示範區的探索非常有意義，是新質生產力典型的代表，“要求我們繼續能夠保持定力，堅定方向，大膽探索，以自動駕駛技術的迭代升級助力汽車產業的發展和智慧城市的建設。”
自動駕駛技術背後的一個動力源，則是人工智慧。
中信建投人工智慧首席分析師於芳博在接受澎湃新聞記者採訪時指出，目前，L2級別的輔助駕駛已經在國內得到了規模化應用，正在向L3或者L4級別自動駕駛進展的過程當中。而在去年，隨著端到端自動駕駛、大模型上車，打開了自動駕駛的“天花板”：“上一代的技術水平，其實中國和美國都差不多，現階段來看，隨著特斯拉往前再走一步的新路線，國內之後也會跟進，所以尤其是大模型這個領域，會對自動駕駛產生比較大的改變。”
於芳博補充道，這也就意味著，如果大模型領域裡的相關技術有新的突破，包括出現能夠為自動駕駛大模型提供有效支撐的算力晶片，自動駕駛的滲透速度就會比之前更快一些。
當然，包括大模型在內的人工智慧技術本身也是新質生產力。
新質生產力以全要素生產率大幅提升為核心標誌，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。發展新質生產力的核心要素是科技創新，能夠催生新產業、新模式、新動能。
百度創始人李彥宏在接受央視採訪時曾表示，人工智慧是絕對的新質生產力，是新質生產力當中最核心的部分，“所謂新質生產力，我理解就是創新驅動出來的生產力、創新驅動出來的增長。那麼創新空間最大的就是人工智慧技術。”
李強在調研百度時強調，要發揮我國應用場景豐富的優勢，開放更多應用場景，加大制度供給，為人工智慧產業發展營造更加寬鬆的環境。
百度智慧雲方面在接受澎湃新聞記者採訪時表示，在過去的一年多時間中，大模型帶來了新一次人工智慧浪潮，更帶來第四次科技革命的曙光，國內出現了“百模大戰”的盛況，從去年上半年的“卷引數、卷模型、卷工具”一直到去年下半年的“卷應用”，讓大模型產業落地成為關注焦點。
據百度智慧雲介紹，近半年多來，多地正在積極建設國產化人工智慧創新聯合體。國產化人工智慧聯合體具有兩方面重要意義：其一，聯合體實現強強聯合，合力攻關人工智慧基礎研究的重大命題，突破AI晶片、深度學習框架等“卡脖子”技術領域，實現底層技術自主可控；其二，聯合體促進產學研深入融合，加強基礎研究、核心技術創新、工程應用、人才培養等產業全鏈條創新。
發展人工智慧的關鍵
李強在調研智源研究院時提出，“要堅定信心、保持定力，瞄準世界先進水平，集中優勢資源，加強攻關協作，不斷取得新突破”。
在黃鐵軍看來，這幾句話很好地總結了當前人工智慧行業應有的目標與要求，也明確指出了該如何去做。
“人工智慧是整個資訊科技發展的延續，（大模型訓練）有很多開源的（程式碼），大大小小的機構、公司甚至於個人都比較容易上手。但要做到高水平難度還比較大。”黃鐵軍表示，人工智慧以大模型為標誌，其本身就是個系統工程，需要集中投入資源、集中人力，包括科研在內不能很多人都在做但是各做一攤，而是要形成一個技術體系。黃鐵軍舉例，發展人工智慧就如同鍊鋼和發電，需要一整套技術體系來保證生產出高質量的鋼、以比較低的成本穩定地發電等等。
《求是》雜誌指出，生產的各種要素只有結合在一起，才能形成現實的生產力。新質生產力不僅體現為各種要素的創新發展，還體現為生產要素結合方式的創新發展。
於芳博指出，人工智慧領域裡面有三點核心：人才、資料和算力。首先，在人才方面，國內有工程師紅利，在能力水平上放在全球也不遑多讓；其次，國內在資料方面積累豐富，尤其是在一些垂直領域；而在算力方面，中國人工智慧和國際發展水平相比存在最大的差異：“國內叢集數量不夠大，單卡的算力不夠強，互聯的能力不夠強，包括軟體的生態不夠豐富，生態上跟美國差距也比較大，是尤其限制我們人工智慧大模型發展的幾個點。”
“現在的智慧時代是開源開放的時代，一個封閉的生態很難長遠發展下去。開源的生態在軟體上要開源，在硬體上要開放，既要競爭又要合作，這會是一個千千萬萬企業共同競爭、共同合作營造出來的開源開放的生態體系。”黃鐵軍稱。
他認為，智源的主要資源集中在演算法研究，也就是大模型訓練背後的技術體系，下一步還將保持關注技術、關注演算法的狀態，精研以演算法為代表的技術本身和支撐產業發展的技術體系生態。
我國的人工智慧早已發展成比較完善的體系，透過賦能各行各業形成新質生產力，對於經濟的基礎效應也正在顯現。中國資訊通訊研究院的資料顯示，2023年我國人工智慧核心產業規模達到5787億元，相關企業數量達4482家。工業和資訊化部賽迪研究院資料顯示，2023年，我國生成式人工智慧的企業採用率已達15%，市場規模約為14.4萬億元。專家預測，2035年生成式人工智慧有望為全球貢獻近90萬億元的經濟價值，其中我國將突破30萬億元。
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發展新質生產力，人工智慧（AI）被寄予厚望。
3月13日，中共中央政治局常委、國務院總理李強在北京調研時指出，人工智慧是發展新質生產力的重要引擎。要加強前瞻佈局，加快提升算力水平，推進演算法突破和資料開發使用，大力開展“人工智慧+”行動，更好賦能千行百業。李強強調，牢牢把握新一輪科技革命和產業變革趨勢，在推進科技創新和產業創新深度融合中培育和壯大新質生產力，加快塑造高質量發展新動能新優勢。
李強先後調研了北京市高級別自動駕駛示範區創新運營中心、百度公司亦莊辦公區、北方華創科技集團股份有限公司，以及北京智源人工智慧研究院。調研範圍覆蓋自動駕駛技術、人工智慧應用場景、先進製程裝備研發以及大模型前沿技術。
3月17日，北京智源人工智慧研究院理事長、北京大學計算機學院教授黃鐵軍在接受澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者採訪時表示，當前AI已經成為整個經濟社會發展變革的基礎性力量。人工智慧是一種典型的全新生產力，它甚至擁有讓整個社會的生產力都能加速或提升的基礎性力量。所有產業都會因為人工智慧智力基礎設施的出現而發生深刻的變化，也會創造全新的服務產業形態。
人工智慧為新質生產力提供“動力”
今年的政府工作報告提出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。報告強調，要“深化大資料、人工智慧等研發應用，開展‘人工智慧+’行動”。
這也是“人工智慧+”行動首次被寫入政府工作報告。
在這次北京調研中，李強也指出，要緊緊抓住創新這個“牛鼻子”，加快關鍵核心技術攻關，以科技創新驅動產業創新。要遵循產業發展規律、結合各地實際情況，因地制宜、科學謀劃推進新質生產力發展。
自動駕駛就是一個典型的人工智慧落地應用場景。
3月15日，北京經濟技術開發區管委會副主任、北京市高級別自動駕駛示範區工作辦公室主任王磊在一場公開活動中介紹，北京市現在構建了國內領先的“2+5+N”自動駕駛創新政策體系，累計出臺了15項創新管理的政策，推動實現了像RoboTaxi、自動小巴、無人接駁、無人配送、幹線物流等八大類應用場景的示範。截至目前，示範區累計為29家測試車企發放了道路測試的牌照，自動駕駛測試的里程超過2500萬公里。
據央視網，李強3月13日在北京調研時首先來到北京市高級別自動駕駛示範區創新運營中心，察看雲控基礎平臺系統、車路協同沙盤演示。李強充分肯定示範區探索創新成效，要求在標準制定、要素保障等方面加大支援力度，以自動駕駛技術迭代升級助力汽車產業發展和智慧城市建設。
王磊表示，這充分肯定了示範區創新的探索，車路雲一體化的自動駕駛示範區的探索非常有意義，是新質生產力典型的代表，“要求我們繼續能夠保持定力，堅定方向，大膽探索，以自動駕駛技術的迭代升級助力汽車產業的發展和智慧城市的建設。”
自動駕駛技術背後的一個動力源，則是人工智慧。
中信建投人工智慧首席分析師於芳博在接受澎湃新聞記者採訪時指出，目前，L2級別的輔助駕駛已經在國內得到了規模化應用，正在向L3或者L4級別自動駕駛進展的過程當中。而在去年，隨著端到端自動駕駛、大模型上車，打開了自動駕駛的“天花板”：“上一代的技術水平，其實中國和美國都差不多，現階段來看，隨著特斯拉往前再走一步的新路線，國內之後也會跟進，所以尤其是大模型這個領域，會對自動駕駛產生比較大的改變。”
於芳博補充道，這也就意味著，如果大模型領域裡的相關技術有新的突破，包括出現能夠為自動駕駛大模型提供有效支撐的算力晶片，自動駕駛的滲透速度就會比之前更快一些。
當然，包括大模型在內的人工智慧技術本身也是新質生產力。
新質生產力以全要素生產率大幅提升為核心標誌，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。發展新質生產力的核心要素是科技創新，能夠催生新產業、新模式、新動能。
百度創始人李彥宏在接受央視採訪時曾表示，人工智慧是絕對的新質生產力，是新質生產力當中最核心的部分，“所謂新質生產力，我理解就是創新驅動出來的生產力、創新驅動出來的增長。那麼創新空間最大的就是人工智慧技術。”
李強在調研百度時強調，要發揮我國應用場景豐富的優勢，開放更多應用場景，加大制度供給，為人工智慧產業發展營造更加寬鬆的環境。
百度智慧雲方面在接受澎湃新聞記者採訪時表示，在過去的一年多時間中，大模型帶來了新一次人工智慧浪潮，更帶來第四次科技革命的曙光，國內出現了“百模大戰”的盛況，從去年上半年的“卷引數、卷模型、卷工具”一直到去年下半年的“卷應用”，讓大模型產業落地成為關注焦點。
據百度智慧雲介紹，近半年多來，多地正在積極建設國產化人工智慧創新聯合體。國產化人工智慧聯合體具有兩方面重要意義：其一，聯合體實現強強聯合，合力攻關人工智慧基礎研究的重大命題，突破AI晶片、深度學習框架等“卡脖子”技術領域，實現底層技術自主可控；其二，聯合體促進產學研深入融合，加強基礎研究、核心技術創新、工程應用、人才培養等產業全鏈條創新。
發展人工智慧的關鍵
李強在調研智源研究院時提出，“要堅定信心、保持定力，瞄準世界先進水平，集中優勢資源，加強攻關協作，不斷取得新突破”。
在黃鐵軍看來，這幾句話很好地總結了當前人工智慧行業應有的目標與要求，也明確指出了該如何去做。
“人工智慧是整個資訊科技發展的延續，（大模型訓練）有很多開源的（程式碼），大大小小的機構、公司甚至於個人都比較容易上手。但要做到高水平難度還比較大。”黃鐵軍表示，人工智慧以大模型為標誌，其本身就是個系統工程，需要集中投入資源、集中人力，包括科研在內不能很多人都在做但是各做一攤，而是要形成一個技術體系。黃鐵軍舉例，發展人工智慧就如同鍊鋼和發電，需要一整套技術體系來保證生產出高質量的鋼、以比較低的成本穩定地發電等等。
《求是》雜誌指出，生產的各種要素只有結合在一起，才能形成現實的生產力。新質生產力不僅體現為各種要素的創新發展，還體現為生產要素結合方式的創新發展。
於芳博指出，人工智慧領域裡面有三點核心：人才、資料和算力。首先，在人才方面，國內有工程師紅利，在能力水平上放在全球也不遑多讓；其次，國內在資料方面積累豐富，尤其是在一些垂直領域；而在算力方面，中國人工智慧和國際發展水平相比存在最大的差異：“國內叢集數量不夠大，單卡的算力不夠強，互聯的能力不夠強，包括軟體的生態不夠豐富，生態上跟美國差距也比較大，是尤其限制我們人工智慧大模型發展的幾個點。”
“現在的智慧時代是開源開放的時代，一個封閉的生態很難長遠發展下去。開源的生態在軟體上要開源，在硬體上要開放，既要競爭又要合作，這會是一個千千萬萬企業共同競爭、共同合作營造出來的開源開放的生態體系。”黃鐵軍稱。
他認為，智源的主要資源集中在演算法研究，也就是大模型訓練背後的技術體系，下一步還將保持關注技術、關注演算法的狀態，精研以演算法為代表的技術本身和支撐產業發展的技術體系生態。
我國的人工智慧早已發展成比較完善的體系，透過賦能各行各業形成新質生產力，對於經濟的基礎效應也正在顯現。中國資訊通訊研究院的資料顯示，2023年我國人工智慧核心產業規模達到5787億元，相關企業數量達4482家。工業和資訊化部賽迪研究院資料顯示，2023年，我國生成式人工智慧的企業採用率已達15%，市場規模約為14.4萬億元。專家預測，2035年生成式人工智慧有望為全球貢獻近90萬億元的經濟價值，其中我國將突破30萬億元。
發展新質生產力，人工智慧（AI）被寄予厚望。
3月13日，中共中央政治局常委、國務院總理李強在北京調研時指出，人工智慧是發展新質生產力的重要引擎。要加強前瞻佈局，加快提升算力水平，推進演算法突破和資料開發使用，大力開展“人工智慧+”行動，更好賦能千行百業。李強強調，牢牢把握新一輪科技革命和產業變革趨勢，在推進科技創新和產業創新深度融合中培育和壯大新質生產力，加快塑造高質量發展新動能新優勢。
李強先後調研了北京市高級別自動駕駛示範區創新運營中心、百度公司亦莊辦公區、北方華創科技集團股份有限公司，以及北京智源人工智慧研究院。調研範圍覆蓋自動駕駛技術、人工智慧應用場景、先進製程裝備研發以及大模型前沿技術。
3月17日，北京智源人工智慧研究院理事長、北京大學計算機學院教授黃鐵軍在接受澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者採訪時表示，當前AI已經成為整個經濟社會發展變革的基礎性力量。人工智慧是一種典型的全新生產力，它甚至擁有讓整個社會的生產力都能加速或提升的基礎性力量。所有產業都會因為人工智慧智力基礎設施的出現而發生深刻的變化，也會創造全新的服務產業形態。
人工智慧為新質生產力提供“動力”
今年的政府工作報告提出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。報告強調，要“深化大資料、人工智慧等研發應用，開展‘人工智慧+’行動”。
這也是“人工智慧+”行動首次被寫入政府工作報告。
在這次北京調研中，李強也指出，要緊緊抓住創新這個“牛鼻子”，加快關鍵核心技術攻關，以科技創新驅動產業創新。要遵循產業發展規律、結合各地實際情況，因地制宜、科學謀劃推進新質生產力發展。
自動駕駛就是一個典型的人工智慧落地應用場景。
3月15日，北京經濟技術開發區管委會副主任、北京市高級別自動駕駛示範區工作辦公室主任王磊在一場公開活動中介紹，北京市現在構建了國內領先的“2+5+N”自動駕駛創新政策體系，累計出臺了15項創新管理的政策，推動實現了像RoboTaxi、自動小巴、無人接駁、無人配送、幹線物流等八大類應用場景的示範。截至目前，示範區累計為29家測試車企發放了道路測試的牌照，自動駕駛測試的里程超過2500萬公里。
據央視網，李強3月13日在北京調研時首先來到北京市高級別自動駕駛示範區創新運營中心，察看雲控基礎平臺系統、車路協同沙盤演示。李強充分肯定示範區探索創新成效，要求在標準制定、要素保障等方面加大支援力度，以自動駕駛技術迭代升級助力汽車產業發展和智慧城市建設。
王磊表示，這充分肯定了示範區創新的探索，車路雲一體化的自動駕駛示範區的探索非常有意義，是新質生產力典型的代表，“要求我們繼續能夠保持定力，堅定方向，大膽探索，以自動駕駛技術的迭代升級助力汽車產業的發展和智慧城市的建設。”
自動駕駛技術背後的一個動力源，則是人工智慧。
中信建投人工智慧首席分析師於芳博在接受澎湃新聞記者採訪時指出，目前，L2級別的輔助駕駛已經在國內得到了規模化應用，正在向L3或者L4級別自動駕駛進展的過程當中。而在去年，隨著端到端自動駕駛、大模型上車，打開了自動駕駛的“天花板”：“上一代的技術水平，其實中國和美國都差不多，現階段來看，隨著特斯拉往前再走一步的新路線，國內之後也會跟進，所以尤其是大模型這個領域，會對自動駕駛產生比較大的改變。”
於芳博補充道，這也就意味著，如果大模型領域裡的相關技術有新的突破，包括出現能夠為自動駕駛大模型提供有效支撐的算力晶片，自動駕駛的滲透速度就會比之前更快一些。
當然，包括大模型在內的人工智慧技術本身也是新質生產力。
新質生產力以全要素生產率大幅提升為核心標誌，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。發展新質生產力的核心要素是科技創新，能夠催生新產業、新模式、新動能。
百度創始人李彥宏在接受央視採訪時曾表示，人工智慧是絕對的新質生產力，是新質生產力當中最核心的部分，“所謂新質生產力，我理解就是創新驅動出來的生產力、創新驅動出來的增長。那麼創新空間最大的就是人工智慧技術。”
李強在調研百度時強調，要發揮我國應用場景豐富的優勢，開放更多應用場景，加大制度供給，為人工智慧產業發展營造更加寬鬆的環境。
百度智慧雲方面在接受澎湃新聞記者採訪時表示，在過去的一年多時間中，大模型帶來了新一次人工智慧浪潮，更帶來第四次科技革命的曙光，國內出現了“百模大戰”的盛況，從去年上半年的“卷引數、卷模型、卷工具”一直到去年下半年的“卷應用”，讓大模型產業落地成為關注焦點。
據百度智慧雲介紹，近半年多來，多地正在積極建設國產化人工智慧創新聯合體。國產化人工智慧聯合體具有兩方面重要意義：其一，聯合體實現強強聯合，合力攻關人工智慧基礎研究的重大命題，突破AI晶片、深度學習框架等“卡脖子”技術領域，實現底層技術自主可控；其二，聯合體促進產學研深入融合，加強基礎研究、核心技術創新、工程應用、人才培養等產業全鏈條創新。
發展人工智慧的關鍵
李強在調研智源研究院時提出，“要堅定信心、保持定力，瞄準世界先進水平，集中優勢資源，加強攻關協作，不斷取得新突破”。
在黃鐵軍看來，這幾句話很好地總結了當前人工智慧行業應有的目標與要求，也明確指出了該如何去做。
“人工智慧是整個資訊科技發展的延續，（大模型訓練）有很多開源的（程式碼），大大小小的機構、公司甚至於個人都比較容易上手。但要做到高水平難度還比較大。”黃鐵軍表示，人工智慧以大模型為標誌，其本身就是個系統工程，需要集中投入資源、集中人力，包括科研在內不能很多人都在做但是各做一攤，而是要形成一個技術體系。黃鐵軍舉例，發展人工智慧就如同鍊鋼和發電，需要一整套技術體系來保證生產出高質量的鋼、以比較低的成本穩定地發電等等。
《求是》雜誌指出，生產的各種要素只有結合在一起，才能形成現實的生產力。新質生產力不僅體現為各種要素的創新發展，還體現為生產要素結合方式的創新發展。
於芳博指出，人工智慧領域裡面有三點核心：人才、資料和算力。首先，在人才方面，國內有工程師紅利，在能力水平上放在全球也不遑多讓；其次，國內在資料方面積累豐富，尤其是在一些垂直領域；而在算力方面，中國人工智慧和國際發展水平相比存在最大的差異：“國內叢集數量不夠大，單卡的算力不夠強，互聯的能力不夠強，包括軟體的生態不夠豐富，生態上跟美國差距也比較大，是尤其限制我們人工智慧大模型發展的幾個點。”
“現在的智慧時代是開源開放的時代，一個封閉的生態很難長遠發展下去。開源的生態在軟體上要開源，在硬體上要開放，既要競爭又要合作，這會是一個千千萬萬企業共同競爭、共同合作營造出來的開源開放的生態體系。”黃鐵軍稱。
他認為，智源的主要資源集中在演算法研究，也就是大模型訓練背後的技術體系，下一步還將保持關注技術、關注演算法的狀態，精研以演算法為代表的技術本身和支撐產業發展的技術體系生態。
我國的人工智慧早已發展成比較完善的體系，透過賦能各行各業形成新質生產力，對於經濟的基礎效應也正在顯現。中國資訊通訊研究院的資料顯示，2023年我國人工智慧核心產業規模達到5787億元，相關企業數量達4482家。工業和資訊化部賽迪研究院資料顯示，2023年，我國生成式人工智慧的企業採用率已達15%，市場規模約為14.4萬億元。專家預測，2035年生成式人工智慧有望為全球貢獻近90萬億元的經濟價值，其中我國將突破30萬億元。
發展新質生產力，人工智慧（AI）被寄予厚望。
3月13日，中共中央政治局常委、國務院總理李強在北京調研時指出，人工智慧是發展新質生產力的重要引擎。要加強前瞻佈局，加快提升算力水平，推進演算法突破和資料開發使用，大力開展“人工智慧+”行動，更好賦能千行百業。李強強調，牢牢把握新一輪科技革命和產業變革趨勢，在推進科技創新和產業創新深度融合中培育和壯大新質生產力，加快塑造高質量發展新動能新優勢。
李強先後調研了北京市高級別自動駕駛示範區創新運營中心、百度公司亦莊辦公區、北方華創科技集團股份有限公司，以及北京智源人工智慧研究院。調研範圍覆蓋自動駕駛技術、人工智慧應用場景、先進製程裝備研發以及大模型前沿技術。
3月17日，北京智源人工智慧研究院理事長、北京大學計算機學院教授黃鐵軍在接受澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者採訪時表示，當前AI已經成為整個經濟社會發展變革的基礎性力量。人工智慧是一種典型的全新生產力，它甚至擁有讓整個社會的生產力都能加速或提升的基礎性力量。所有產業都會因為人工智慧智力基礎設施的出現而發生深刻的變化，也會創造全新的服務產業形態。
人工智慧為新質生產力提供“動力”
今年的政府工作報告提出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。報告強調，要“深化大資料、人工智慧等研發應用，開展‘人工智慧+’行動”。
這也是“人工智慧+”行動首次被寫入政府工作報告。
在這次北京調研中，李強也指出，要緊緊抓住創新這個“牛鼻子”，加快關鍵核心技術攻關，以科技創新驅動產業創新。要遵循產業發展規律、結合各地實際情況，因地制宜、科學謀劃推進新質生產力發展。
自動駕駛就是一個典型的人工智慧落地應用場景。
3月15日，北京經濟技術開發區管委會副主任、北京市高級別自動駕駛示範區工作辦公室主任王磊在一場公開活動中介紹，北京市現在構建了國內領先的“2+5+N”自動駕駛創新政策體系，累計出臺了15項創新管理的政策，推動實現了像RoboTaxi、自動小巴、無人接駁、無人配送、幹線物流等八大類應用場景的示範。截至目前，示範區累計為29家測試車企發放了道路測試的牌照，自動駕駛測試的里程超過2500萬公里。
據央視網，李強3月13日在北京調研時首先來到北京市高級別自動駕駛示範區創新運營中心，察看雲控基礎平臺系統、車路協同沙盤演示。李強充分肯定示範區探索創新成效，要求在標準制定、要素保障等方面加大支援力度，以自動駕駛技術迭代升級助力汽車產業發展和智慧城市建設。
王磊表示，這充分肯定了示範區創新的探索，車路雲一體化的自動駕駛示範區的探索非常有意義，是新質生產力典型的代表，“要求我們繼續能夠保持定力，堅定方向，大膽探索，以自動駕駛技術的迭代升級助力汽車產業的發展和智慧城市的建設。”
自動駕駛技術背後的一個動力源，則是人工智慧。
中信建投人工智慧首席分析師於芳博在接受澎湃新聞記者採訪時指出，目前，L2級別的輔助駕駛已經在國內得到了規模化應用，正在向L3或者L4級別自動駕駛進展的過程當中。而在去年，隨著端到端自動駕駛、大模型上車，打開了自動駕駛的“天花板”：“上一代的技術水平，其實中國和美國都差不多，現階段來看，隨著特斯拉往前再走一步的新路線，國內之後也會跟進，所以尤其是大模型這個領域，會對自動駕駛產生比較大的改變。”
於芳博補充道，這也就意味著，如果大模型領域裡的相關技術有新的突破，包括出現能夠為自動駕駛大模型提供有效支撐的算力晶片，自動駕駛的滲透速度就會比之前更快一些。
當然，包括大模型在內的人工智慧技術本身也是新質生產力。
新質生產力以全要素生產率大幅提升為核心標誌，特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力。發展新質生產力的核心要素是科技創新，能夠催生新產業、新模式、新動能。
百度創始人李彥宏在接受央視採訪時曾表示，人工智慧是絕對的新質生產力，是新質生產力當中最核心的部分，“所謂新質生產力，我理解就是創新驅動出來的生產力、創新驅動出來的增長。那麼創新空間最大的就是人工智慧技術。”
李強在調研百度時強調，要發揮我國應用場景豐富的優勢，開放更多應用場景，加大制度供給，為人工智慧產業發展營造更加寬鬆的環境。
百度智慧雲方面在接受澎湃新聞記者採訪時表示，在過去的一年多時間中，大模型帶來了新一次人工智慧浪潮，更帶來第四次科技革命的曙光，國內出現了“百模大戰”的盛況，從去年上半年的“卷引數、卷模型、卷工具”一直到去年下半年的“卷應用”，讓大模型產業落地成為關注焦點。
據百度智慧雲介紹，近半年多來，多地正在積極建設國產化人工智慧創新聯合體。國產化人工智慧聯合體具有兩方面重要意義：其一，聯合體實現強強聯合，合力攻關人工智慧基礎研究的重大命題，突破AI晶片、深度學習框架等“卡脖子”技術領域，實現底層技術自主可控；其二，聯合體促進產學研深入融合，加強基礎研究、核心技術創新、工程應用、人才培養等產業全鏈條創新。
發展人工智慧的關鍵
李強在調研智源研究院時提出，“要堅定信心、保持定力，瞄準世界先進水平，集中優勢資源，加強攻關協作，不斷取得新突破”。
在黃鐵軍看來，這幾句話很好地總結了當前人工智慧行業應有的目標與要求，也明確指出了該如何去做。
“人工智慧是整個資訊科技發展的延續，（大模型訓練）有很多開源的（程式碼），大大小小的機構、公司甚至於個人都比較容易上手。但要做到高水平難度還比較大。”黃鐵軍表示，人工智慧以大模型為標誌，其本身就是個系統工程，需要集中投入資源、集中人力，包括科研在內不能很多人都在做但是各做一攤，而是要形成一個技術體系。黃鐵軍舉例，發展人工智慧就如同鍊鋼和發電，需要一整套技術體系來保證生產出高質量的鋼、以比較低的成本穩定地發電等等。
《求是》雜誌指出，生產的各種要素只有結合在一起，才能形成現實的生產力。新質生產力不僅體現為各種要素的創新發展，還體現為生產要素結合方式的創新發展。
於芳博指出，人工智慧領域裡面有三點核心：人才、資料和算力。首先，在人才方面，國內有工程師紅利，在能力水平上放在全球也不遑多讓；其次，國內在資料方面積累豐富，尤其是在一些垂直領域；而在算力方面，中國人工智慧和國際發展水平相比存在最大的差異：“國內叢集數量不夠大，單卡的算力不夠強，互聯的能力不夠強，包括軟體的生態不夠豐富，生態上跟美國差距也比較大，是尤其限制我們人工智慧大模型發展的幾個點。”
“現在的智慧時代是開源開放的時代，一個封閉的生態很難長遠發展下去。開源的生態在軟體上要開源，在硬體上要開放，既要競爭又要合作，這會是一個千千萬萬企業共同競爭、共同合作營造出來的開源開放的生態體系。”黃鐵軍稱。
他認為，智源的主要資源集中在演算法研究，也就是大模型訓練背後的技術體系，下一步還將保持關注技術、關注演算法的狀態，精研以演算法為代表的技術本身和支撐產業發展的技術體系生態。
我國的人工智慧早已發展成比較完善的體系，透過賦能各行各業形成新質生產力，對於經濟的基礎效應也正在顯現。中國資訊通訊研究院的資料顯示，2023年我國人工智慧核心產業規模達到5787億元，相關企業數量達4482家。工業和資訊化部賽迪研究院資料顯示，2023年，我國生成式人工智慧的企業採用率已達15%，市場規模約為14.4萬億元。專家預測，2035年生成式人工智慧有望為全球貢獻近90萬億元的經濟價值，其中我國將突破30萬億元。
