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未来产业原创科技待突破******

　　近日，预见未来·把握未来——“未来产业展望”活动在京举行。来自战略界、科技界、企业界的专家学者围绕“未来产业——新时代首都高质量发展重要引擎”议题，探讨未来产业的未来可能。

　　与会者认为，未来产业已初具发展条件，但仍缺乏重大原创性成果，而补齐这块短板需要科技界与企业界的共同努力。

　　战略家说：

　　未来产业已初具发展条件

　　针对未来产业背后的技术逻辑、投资机遇和技术应用场景，中科院科技战略咨询研究院院长潘教峰表示，未来产业发展呈现3个态势。从产业创新方向看，全球主要创新型国家产业布局集中在智能、低碳、健康等前沿方向；从产业转型趋势看，注重未来产业与传统产业融合创新；从产业组织模式看，形成从技术、生产、产品到商业的全产业创新链。

　　“目前我国未来产业初具发展条件，但同时存在重大原创性成果缺乏，企业对源头技术基础研究投入较少，产业基础能力‘长板’优势亟待培育，科技成果产业转化率、知识产权价值较低等挑战。”潘教峰说。

　　他表示，未来一个时期是重塑产业竞争优势、推动制造强国建设迈出实质性步伐的关键时期，要通过提升科技创新能力、发展未来产业，挖掘创造更多新兴增长点。

　　中国宏观经济研究院产业经济研究所创新战略研究室主任姜江表示，未来产业带有明显的阶段性、时效性特征，就我国当前经济形势而言，新能源、人工智能、生物制造、绿色低碳、量子计算等前沿技术及其应用推广衍生的大量新业态新模式新产业，无疑是未来产业的主要构成。与此同时，能够发挥我国龙头平台企业优势、巨大应用场景优势的数字经济、生物经济等，也是我国未来产业当前及未来较长一个时期发展的重要方向。

　　科学家说：

　　三大未来产业领域研发机遇可见

　　一直以来，新一代信息技术、新能源、生物医药被视为最具前景的未来产业。

　　“今天的数字化就是100年前的电气化，是一个新时代的开始。从电气化到数字化，为我们提供了一个可持续发展的新引擎。尤其是电气化和数字化的融合，将为我们创造很多不同的机会和发展可能性。”中国工程院院士、阿里云创始人王坚说。

　　对于如何推动新一代信息技术高质量发展，王坚认为，数字化有3个非常重要的技术基石，即互联网、数据、计算。互联网是国家经济社会发展的基础设施，打破传统时空界限；数据是新的生产资料，成为国家、社会和企业的战略资源；计算是新的公共服务，成为国家、社会和企业的能源动力。

　　对于新能源领域的未来发展，中国工程院院士、生态环境部环境规划院院长王金南认为，气候变化治理将引发一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，并促进绿色低碳产业及技术投资快速增长。我国的碳达峰碳中和是国际上排放压力最大、中和降幅最快、转型任务最重、投入成本最高的复杂系统工程。

　　王金南预判，电气化与智慧电网、光伏和风能发电、氢能、CCUS等负碳技术将成为全球及中国实现碳中和的优先发展领域。这些领域的投资预计占全球及中国应对气候变化总投资的70%以上。

　　在生物医药领域，中国工程院院士、国家新药（抗肿瘤）临床研究中心主任徐兵河表示，当前抗肿瘤药物研发呈现四大趋势，小分子靶向治疗药物仍为研发主流，免疫治疗药物迅猛增长，细胞/基因治疗方兴未艾，ADC、双抗等新型药物层出不穷。

　　他认为，中国抗肿瘤创新药研发取得很大进步，但仍面临挑战，如靶点同质化、源头创新储备不足、临床研究能力有待提高等。

　　企业家说：

　　加大研发投入，死磕硬核技术

　　在此次活动上，不少企业人士分享了他们对新技术新产业新业态新模式的预测。

　　北京能源集团有限责任公司党委书记、董事长姜帆认为，最具成长性的未来产业是新能源产业，现在集中爆发的是新能源汽车产业，下一轮迎来高速发展的将是新能源发电和新能源材料。

　　北京神州细胞生物技术集团股份公司董事长谢良志认为，生物医药行业可能是永远性的未来产业、朝阳产业。产业发展单靠资本支持远远不够，这既需要重视基础研究，也需要重视产业成果转化和政策扶持，同时在监管上应进一步扩大投入、更具灵活性，最终形成各方密切配合的市场环境。

　　北京金融控股集团副总经理李岷认为，全要素生产率边际增长点的关键在于数据要素，未来数据最重要的价值在于推动形成经济增长预期，这需要把更多资金资源配置到新兴的数字经济领域。

　　“未来产业是个永恒主题，有巨大的想象空间。但不管环境、产业技术、政策怎么变化，唯一不变的是企业的内在价值。”启迪之星（北京）投资管理有限公司总经理、主管合伙人刘博说。

　　小米集团高级副总裁兼手机部总裁曾学忠表示，坚持技术为本，坚定不移加大研发投入，坚持死磕硬核技术创新，坚持打造浓郁的工程师文化，是优秀创新企业必须保有的底色。

　　“做好未来产业投资，有赖于社会形成尊重企业家精神、增强技术科研人员与商业主动结合的意识、培育和重视创业资本力量的氛围。”洪泰基金创始合伙人、董事长盛希泰说。（倪思洁）

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）