中國移動集團首席科學家馮俊蘭：做好安全可信基座， 賦能產(chǎn)業(yè)AI+升級

新華網(wǎng)北京11月11日電（徐曼曼）第八屆中國企業(yè)論壇近日在京舉行，會議主題為“中國企業(yè)：戰(zhàn)略定力與創(chuàng)新提升”。論壇期間，中國移動集團首席科學家馮俊蘭博士以“AI+：重塑產(chǎn)業(yè)內(nèi)核，共創(chuàng)規(guī)模價值”為主題，分享了當前人工智能領(lǐng)域的重要趨勢性變化，并從四個方面深度剖析了做好“AI+產(chǎn)業(yè)（X）=Y”的挑戰(zhàn)和建議。

??中國移動集團首席科學家馮俊蘭博士

??AI技術(shù)多維度突破重塑產(chǎn)業(yè)格局 安全可信成發(fā)展基石

??“隨著AI芯片研制與量產(chǎn)進程加速推進，算力供給與應用場景的深度融合正持續(xù)深化，這一系列變革正在深刻重塑全球產(chǎn)業(yè)布局?！瘪T俊蘭表示，當前人工智能領(lǐng)域呈現(xiàn)多重關(guān)鍵趨勢，訓推技術(shù)的持續(xù)快速突破與模型推理能力的顯著增強，為產(chǎn)業(yè)升級注入強勁動力。

??與此同時，人工智能技術(shù)范式正發(fā)生根本性改變。馮俊蘭指出，此前，大語言模型（LLM）主要依托語言類數(shù)據(jù)訓練智能，多模態(tài)、語音等其他模態(tài)也以語言模型為核心構(gòu)建。而當前，這一格局正在被打破，模型正加速從以LLM為核心向原生多模態(tài)轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)更全面的信息感知與處理。

??“大模型具備強大的容納能力，已經(jīng)學習了過去20年的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容及各類書籍、電影和出版物等海量信息?！瘪T俊蘭進一步表示，在此基礎(chǔ)上，大模型的發(fā)展方向正從數(shù)字世界走向物理世界，核心目標是實現(xiàn)對物理世界的理解和預測，這是當前人工智能演進的重要方向。

??智能體的崛起則為大模型賦予了更強的實踐價值。馮俊蘭強調(diào)，當前人工智能已具備突出的感知力、認知力、創(chuàng)造力，同時在企業(yè)高度關(guān)注的決策力、預測力和執(zhí)行力方面實現(xiàn)顯著提升。其中，智能體重點承載了在數(shù)字世界與物理世界的執(zhí)行功能。與大模型需依賴用戶驅(qū)動輸出不同，智能體具備自我驅(qū)動、自我主導的特性，主動性大幅增強，為技術(shù)落地應用提供了關(guān)鍵支撐。

??《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》對人工智能發(fā)展給予了高度重視。全文8次提及人工智能，2次聚焦“人工智能+產(chǎn)業(yè)”，明確提出“加強人工智能同產(chǎn)業(yè)發(fā)展、文化建設(shè)、民生保障、社會治理相結(jié)合”“搶占人工智能產(chǎn)業(yè)應用制高點”兩大重要方向。馮俊蘭表示，在技術(shù)快速迭代與產(chǎn)業(yè)加速滲透的背景下，端到端安全可信的重要性日益提升。

??作為行業(yè)重要參與者，中國移動積極響應政策要求與產(chǎn)業(yè)需求，其旗下九天大模型重點打造以安全可信基礎(chǔ)大模型為核心的高可信、高可控的端到端安全體系，為人工智能技術(shù)在各行業(yè)的安全應用筑牢防線，推動AI產(chǎn)業(yè)在安全合規(guī)的軌道上實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

??破解“產(chǎn)業(yè)就緒度”不足難題 讓AI實現(xiàn)“懂產(chǎn)業(yè)、能落地”

??在人工智能與產(chǎn)業(yè)深度融合的浪潮下，“AI+產(chǎn)業(yè)”的發(fā)展模式已成為推動產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵路徑，然而這一進程中仍面臨多重挑戰(zhàn)，如何突破瓶頸、明確方向，成為全行業(yè)關(guān)注的焦點。馮俊蘭圍繞這一核心議題，從技術(shù)、融合、產(chǎn)業(yè)、目標四大維度深入剖析痛點，并提出針對性建議，為“AI+產(chǎn)業(yè)”高質(zhì)量發(fā)展提供清晰思路。

??“當前，AI技術(shù)自身的‘產(chǎn)業(yè)就緒度’不足成為首要瓶頸?！瘪T俊蘭認為，一方面，AI模型能力與產(chǎn)業(yè)實際需求存在明顯差距，行業(yè)數(shù)據(jù)在模型訓練中的占比偏低導致數(shù)據(jù)生態(tài)失衡；另一方面，行業(yè)數(shù)據(jù)模態(tài)與基礎(chǔ)模型模態(tài)適配錯位，安全可信與智能發(fā)展失衡等問題，進一步制約了AI在產(chǎn)業(yè)場景中的應用廣度與深度。對此，她建議，需聚力構(gòu)建懂行業(yè)的高安全、高可信、高可控AI基座，從技術(shù)底層優(yōu)化適配性，讓AI真正實現(xiàn)“懂產(chǎn)業(yè)、能落地”，為融合發(fā)展筑牢根基。

??而在“AI+產(chǎn)業(yè)”的融合環(huán)節(jié)，面臨的挑戰(zhàn)同樣突出。在她看來，產(chǎn)業(yè)在與AI結(jié)合的過程中仍面臨內(nèi)部對AI的認知方差大、機制配套欠缺、復合型人才缺乏、各產(chǎn)業(yè)AI準入標準不完善等挑戰(zhàn)。

??針對這些難點，馮俊蘭建議，以戰(zhàn)略目標和路徑規(guī)劃牽引，加快研發(fā)、應用、激勵管理等各項機制變革。比如從配套機制上，建立小、專、快的團隊，推動能帶來穿透式用戶體驗和應用的技術(shù)創(chuàng)新。此外，建議加快建立各產(chǎn)業(yè)AI準入標準，加速構(gòu)建產(chǎn)業(yè)上下游的AI時代合作分工新范式。她還特別分享了中國移動的成功實踐——通過九天特區(qū)機制改革、自智網(wǎng)絡(luò)建設(shè)等探索，為行業(yè)提供了可借鑒的融合經(jīng)驗。

??產(chǎn)業(yè)端需要具備哪些條件，才能保證“AI+產(chǎn)業(yè)”的順利推進？馮俊蘭指出，產(chǎn)業(yè)一方面要精準選取高價值業(yè)務(wù)場景，聚焦最核心的生產(chǎn)力和創(chuàng)造力環(huán)節(jié)進行升級；另一方面，需著力提升“企業(yè)AI就緒指數(shù)”，該指數(shù)作為評估企業(yè)是否具備有效部署和應用AI能力的綜合指標，其核心在于行業(yè)數(shù)據(jù)體系實現(xiàn)“AI Ready”。只有讓數(shù)據(jù)符合AI應用要求，才能充分釋放數(shù)據(jù)價值，為AI技術(shù)發(fā)揮作用提供支撐。

??在“AI+產(chǎn)業(yè)（X）=Y”中，“Y”即人工智能賦能目標的明確性，更是決定轉(zhuǎn)型方向的關(guān)鍵。馮俊蘭強調(diào)，企業(yè)需清晰界定所在行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力和創(chuàng)造力，“以目標牽引行動，向內(nèi)核要未來，向規(guī)模要價值?！?/p>

??馮俊蘭最后表示，作為“AI+產(chǎn)業(yè)”融合的重要推動者，中國移動始終堅持AI自主研發(fā)創(chuàng)新，持續(xù)構(gòu)建從關(guān)鍵技術(shù)突破到場景化落地應用的技術(shù)生態(tài)，已成為驅(qū)動AI+產(chǎn)業(yè)變革的重要力量。展望未來，中國移動將繼續(xù)以技術(shù)創(chuàng)新為錨點、落地應用為引領(lǐng)，攜手產(chǎn)業(yè)伙伴提升“AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)就緒指數(shù)”和“企業(yè)AI就緒指數(shù)”，推進AI+產(chǎn)業(yè)機制建設(shè)，以增強新質(zhì)生產(chǎn)力和新質(zhì)創(chuàng)造力的目標牽引轉(zhuǎn)型舉措，深化AI+產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，為我國產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展注入更強勁持久的科技動能。