“支持大模型广泛应用”的表述，首次出现在政府工作报告中。中国政府提出要持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来。
全国政协委员、中国工信部原副部长王江平近日在北京接受中新社记者专访时分享了其对大模型切入细分领域应用发展的思考。
2025年3月，全国政协委员、中国工信部原副部长王江平在北京接受中新社专访。迟瀚宇 摄
行业模型将迎爆发
中国制造业规模连续15年居世界首位，犹如一片亟待“数字甘霖”的丰饶土地。
王江平表示，制造业拥抱人工智能，对其转型升级具有举足轻重的作用，也要看到人工智能与制造业结合，需要专业的模型和数据来支撑。深耕细分行业的场景化创新，每个产业集群都有机会创造出量身定制的行业模型。
“全国各地的制造业有各自的特色优势”，王江平举例说，在煤炭行业、采掘行业是支柱产业的地区，人工智能应用于煤炭开采加工过程，无疑有其必要性和优势。类似的例子还有很多。“今后中国会出现上述行业模型、场景模型的大爆发。”
他表示，未来各地会争相推动模型应用落地。人工智能要借助各种场景才能进入实体经济和人民生活。“人机对齐”仍旧重要
人工智能模型有“幻觉”问题，也存在网络安全挑战。
王江平提到，在人工智能技术发展初期就有“人机对齐”概念，这个概念到今天仍具重要性。“我们训练模型要用人类的价值观来训练，使用模型也要符合道德法规。”
王江平建议，保证人工智能的安全需要企业自律、政府监管、使用者自觉遵守法律法规这三方共同发力。此外，“幻觉”在模型中较为常见，这与其数据集的丰富程度和质量高低有很大关系。“专业领域一定要有高质量的数据集，这也需要行业有高水平的数据治理，只有如此才能支撑一个优秀的模型。”
对于近期大火的DeepSeek(深度求索)模型，王江平说，这是一条AI领域的“鲶鱼”，其算力效能大幅提高，拥有高水平的开源模式，本地化部署有助于解决数据泄露问题。
DeepSeek的开源模式尤为引发外界关注。王江平表示，信息技术的发展基本都是从短期的闭源走向开源的历程，人工智能亦是如此。而在DeepSeek更加彻底地开源后，各家也纷纷转向开源，显示出开源的强大生命力。当开源代码在千行百业落地生根，就会形成事实上的标准，“众人拾柴火焰高”的生态将随之而来。综合施策补算力短板
在全球人工智能发展格局中，中美处于领先梯队。
今年1月，中国的国家人工智能产业投资基金合伙企业(有限合伙)成立。同期，美国政府宣布启动“星际之门”(Stargate)的人工智能基础设施计划。
王江平表示，美国的投资计划说明了AI时代信息基础设施的重要性。中国的信息基础设施建设布局较早，拥有强大的5G网络、主要城市千兆光网覆盖等，今年工信部又计划试点部署万兆光网。
那么中国的短板是什么？“还是算力，算力的短板是芯片。”王江平称，基础模型、推理模型更多是用通用算力芯片，美国公司在此类芯片制造上具有优势，因地缘政治因素，中国解决算力问题要奋起直追。
具体而言，他建议综合施策，即通过半导体技术体系化的创新发展、网络技术的创新发展、算法数据优化，共同发力补算力短板。
王江平强调，行业模型、场景模型等多使用专用芯片，未来两年此类模型的发展或带动专用芯片的大爆发，专用芯片可利用算法对算力进行充分挖掘。“中国制造业有很多相通的场景模型所需要的算力芯片有相似性，完全可以用我们已有的CPU(中央处理器)或GPU(图形处理器)技术经验来做专用芯片ASIC，如此一来用高制程工具做低制程芯片成为可能。”(完)
