近日，人工智能ChatGPT母公司OpenAI發佈了一種新的人工智能系統Sora，該系統可以根據用戶的文本提示創建逼真的視頻，引發全球關注與討論。當前我國人工智能技術和應用處於什麼水平，未來在哪些方面可以實現突破？人工智能在賦能新型工業化上可以發揮哪些作用？近日，《人民郵電》報記者採訪了全國政協委員、360集團創始人周鴻禕。

“中美在AI上的差距主要在於‘確定技術方向’上，一旦方向確定，中國的優勢是學習能力很強，中美在AI上的差距應該能在一兩年內追上。”周鴻禕表示，2024年或將成爲中國在AI領域的“應用之年”，相信今年大模型將在許多企業的垂直領域大有可爲。中國現在要做出一個超過GPT-4的通用大模型可能比較難，但在一些垂直領域超過GPT-4，是完全有可能的。

周鴻禕表示，現在企業對AI普遍是比較嚮往，但不知道從何切入，特別是非AI企業感覺AI距離還比較遠，畢竟大多數企業沒有用過GPT。所以，我們提出來一個概念——含AI量。其中首先要有AI信仰，有了AI信仰之後，我們主張企業要往all in AI的方向走。

“所謂的all in AI不是說把所有錢都拿去買顯卡，而是改造自己的業務流程和產品的服務流程，在流程中找到儘可能多的環節用AI加持和賦能。”周鴻禕表示，含AI量是我們現在準備定的一個指標，衡量企業對AI的認知，如企業裏應用AI人才的多少，企業員工對AI的熟悉程度等。

對於企業如何利用AI促進發展，周鴻禕表示，我們主張企業先不要急着把AI和自己的業務整合，先搞一個私有化的通用大模型，讓整個企業從上到下對AI有一定熟悉和了解。在定製AI前，要把企業的大數據平臺升級爲知識平臺；然後在企業的內部業務場景或對外服務場景裏選幾個小場景，逐漸對企業的業務用大模型賦能。

“我理解這件事本身就是新質生產力的一個重要的體現。新質生產力最重要的是以科技創新驅動，帶來高質量發展。”周鴻禕表示，傳統行業的科技創新還是靠產業數字化，比如企業實現數字孿生和大數據分析，數字化的本質最終是智能化。智能化才能實現業務的自動化，而大模型就是解決自動化的一部分。所以，用大模型來驅動本身就是在打造新質生產力。

人工智能如何賦能新型工業化發展？對此，周鴻禕表示，現在我們除了在通用大模型上保持跟進和追趕之外，還要想辦法把大模型用到各個企業，特別是新型工業化的主角製造企業，用到傳統制造業的數轉智改過程中。

“大模型像發動機一樣，光秀髮動機不行，要把發動機和企業的業務結合在一起。”周鴻禕表示，光有一個大模型是不夠的，需要做多個百億的模型，比如有一萬家企業，每個企業選兩個場景做兩個大模型，就會出現兩萬個場景的大模型。兩萬個場景大模型可能跑在兩萬臺電腦上，它的算力分散了，對算力的依賴反而沒有那麼大。這兩萬個大模型又和企業原來的數字化系統融爲一體，這對中國的產業數字化、新型工業化會產生巨大的作用，這本身就會成爲新質生產力的一部分。