以大模型系统化创新推动“人工智能+”行动走深向实

　　近日，国务院出台了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），明确了系统推进“人工智能+”的总体要求，系统布局“人工智能+”六大重点行动和八大基础支撑能力，为我国人工智能与经济社会深度融合指明实施路径。

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　　《意见》的发布，标志着我国人工智能发展进入体系化推进、深层次融合的新阶段，有助于将我国的产业规模、数据资源、应用场景等优势全面转化为国家智能优势。实施过程中，需坚持以系统化创新为核心，通过科技、产业与机制三重创新协同，重点突破产业大模型、科学大模型、低空经济、具身智能等前沿领域，构建“技术—产业—社会”良性发展的创新生态。

　　强化科学大模型创新

　　加速科研范式变革

　　《意见》将“人工智能+科学技术”摆在首位，体现了国家对人工智能发展规律的深刻把握：只有夯实科学基础，才能把握住技术突破、产业升级和全球竞争中的主动权。

　　科学大模型是人工智能与基础科学交叉融合的重要体现。其在蛋白质结构预测、天体物理模拟、新材料发现等领域已展现出颠覆性潜力。通过构建面向科学推理与发现的大模型架构，可显著加速科学研究从假设提出到实验验证的全过程，甚至重构某些基础学科的研发范式。

　　建议优先支持面向重大科学问题的大模型研发与开放平台建设，推动高水平科研机构、高校与企业联合共建科学智能基础设施，尤其注重跨模态推理等关键能力的融入，打造支撑前沿科学发现的智能基座。

　　推动产业大模型应用创新

　　赋能千行百业转型升级

　　当前，人工智能技术正从通用大模型快速向产业大模型纵深演进，这一转变不仅拓展了技术本身的边界，更深刻重塑着千行百业的研发模式与发展路径。通过海量行业数据的预训练和领域知识的深度嵌入，产业大模型充分发挥其强大的自然语言理解与生成能力，大幅提升企业对复杂业务场景的认知和理解能力，深度融合行业知识与场景数据，正成为推动产业智能化转型的核心引擎。

　　在研发环节，产业大模型能够加速技术洞察和知识发现，通过对全球专利、论文和技术报告的智能分析，帮助企业快速把握技术发展趋势，优化研发路线。在生产环节，基于大模型的智能质检、工艺优化和设备预测性维护等应用，正显著提升生产效率和产品质量。

　　《意见》明确提出要“推动人工智能驱动的技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展”，产业大模型正是实现这一目标的关键抓手。在生物制造、量子科技、6G、新材料等前沿领域，产业大模型通过智能算法大幅压缩研发周期，提高创新成果转化效率。例如，在新材料研发中，大模型能够预测材料性能，减少实验试错成本；在装备制造领域，大模型支持设计仿真一体化，加速产品迭代升级。

　　为推动产业大模型深度应用，建议重点加强三方面工作。一是构建行业知识增强的大模型体系，开发面向垂直领域的模型优化工具链；二是推动“研产用”深度融合，建立以企业需求为导向、以大模型为支撑的协同创新机制；三是完善产业大模型评测标准，确保模型性能与行业需求匹配。

　　布局低空大模型与具身大模型

　　培育智能时代新增长极

　　低空经济和具身智能作为“人工智能+”行动的重要突破口，不仅代表着技术应用的前沿方向，更是培育新质生产力、塑造发展新动能的关键领域，将对我国经济转型升级产生深远影响。这两类垂直领域大模型的突破，将推动人工智能从认知智能向行动智能演进，为培育新质生产力提供关键技术支撑。

　　低空大模型是实现低空经济智能化升级的核心基础设施，具备空间认知能力的多模态大模型是具有潜力的重点研发方向。其融合地理信息、气象数据、飞行规则等领域知识，为低空飞行器提供环境感知、路径规划和风险预警能力。具体实施路径包括：构建低空领域预训练大模型，注入空域管理、飞行控制等专业知识；开发基于大模型的群体决策系统，实现无人机集群的自主协同与冲突消解；建立低空大模型测试验证平台，通过数字孪生技术实现算法迭代优化。同时，应制定低空大模型安全标准，确保决策过程的可解释性和可靠性，为低空经济发展提供可信人工智能支撑。

　　具身智能大模型是打通虚拟智能与物理世界的关键桥梁。要着力发展具身认知大模型，融合视觉、语言、动作等多模态信息，实现智能体对物理场景的深度理解和任务执行。重点突破方向包括：研发具身决策大模型，支持复杂任务的分解与规划；开发人机协作大模型，实现自然语言指令到物理动作的精准转换；构建具身训练仿真平台，通过大规模交互数据提升模型泛化能力。在产业落地方面，应率先在工业检测、家庭服务、医疗康复等场景开展应用示范，培育具身智能大模型的典型应用范式。

　　构建协同创新体系

　　系统推进“人工智能+”行动

　　强化基础研究与智能基座建设。围绕科学大模型、通用人工智能与具身智能等方向，重点推进面向基础理论与关键架构的大模型研发。支持建设国家级AI大平台与开放开源社区，促进高水平科研机构与企业联合构建基于大模型的协同研发环境，推动模型、算法、开发工具的一体化共享，为“人工智能+”行动提供坚实智能底座。

　　推动跨学科交叉与跨界融合。大力支持大模型与生命科学、材料科学、社会科学等深度融合，打造面向重大科学问题和工程挑战的领域大模型。推动大模型成为多学科交叉的“连接器”和“加速器”，支持基于大模型的协同科研平台建设，鼓励“人工智能+学科”的跨界研究团队组建，催生具有重大影响的跨学科创新成果。

　　完善创新生态与治理体系。加快建立覆盖大模型全生命周期的标准、伦理与治理体系，重点推进大模型在低空经济、自动驾驶、医疗AI等敏感领域的合规应用。支持大模型数据合规、评测基准、安全可控等方面的法规建设，构建具有中国特色、适应大模型创新需求的治理框架，为“人工智能+”行动营造开放、安全、可信的创新环境。

　　《意见》的出台必将加速我国“人工智能+”蓬勃发展。作为人工智能科研领域的一线工作人员，我们将继续聚焦科学大模型、产业大模型、低空经济、具身智能等重点方向，推动构建系统化创新布局，助力我国“人工智能+”行动走深向实。（作者：中国科学院自动化研究所副总工程师　王金桥）