2023年初，ChatGPT的震撼登场预示着人工智能正经历一场从“预测推断”向“生成创造”的革命性飞跃，其影响波及搜索、游戏、文娱创作等多个领域，并加速渗透至新型工业化等更广泛的行业。全国人大代表、长虹控股集团党委书记兼董事长柳江，在接受红星新闻记者彭祥萍专访时强调，产业大模型作为定制化、场景化和专业化的应用模型，对相关产业的技术破局、产品创新及生产变革具有显著推动作用，能够提供高效的智能化升级方案。然而，柳江在调研中发现，大模型在工程化、产业化应用上仍面临诸多亟待解决的问题。柳江提出，针对大模型产业化应用瓶颈，需采取多元化策略强化算力基础设施和产业数据平台建设，大幅改善公共资源服务供给能力，助力企业以低成本获取算力、数据及模型服务，实现大模型产业化应用的“裂谷跨越”。
他指出，尽管我国已涌现出如科大讯飞星火、百度文心一言、华为盘古等一系列人工智能大模型产品，但大模型在工程化、产业化进程中的挑战不容忽视，包括高昂的前期投入成本、数据集匮乏、泛化能力强导致的行业深度不足、运营模式尚不成熟、成果转化速度慢以及企业人才短缺等问题，在投入产出比、数据流通效率、创新转化机制等方面存在明显痛点。
柳江认为，大模型产业化应用是一个涵盖算力规划、数据平台搭建、模型开发部署、技术和业务创新、商业运营等全方位的系统工程。基于此，他提出了以下三点核心建议：
首先，柳江提议将算力基础设施与公共数据资源纳入国家创新要素供给体系进行顶层规划。在《算力基础设施高质量发展行动计划》等现有政策基础上，进一步细化和完善政策导向，指导全国范围内的智能基础设施布局避免重复建设，形成部省联动、区域协同、生态共享的发展格局；同时，应加大公共算力平台的资金投入和建设力度，吸引更多科研机构和科技创业企业利用国家公共算力平台进行大模型训练与算法革新。
其次，柳江倡导鼓励政产学研共同构建产业大模型协同创新平台。他建议各级政府通过财政补贴、投融资引导、创新成果认定等方式，推动政产学研深度合作，创建面向模型架构优化、数据工程提升、算力协同创新、领域知识深度融合的专业化协同创新平台，提高平台的服务运营效能。同时，鼓励高校科研院所与行业领军企业携手，依托创新平台定向培养具备科研前瞻性和实践经验的复合型人才队伍，为产业可持续发展打下坚实基础。
最后，柳江呼吁加快培育我国原生的产业大模型应用生态系统。他提议采取措施鼓励实体企业联手国内大模型企业、高校及科研院所，基于国产软硬件底座和产业创新平台研发本土化的大模型解决方案，从而确保产业大模型应用的安全可控。
：陈怡西
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