“江苏人工智能產业发展还不是最头部，但潜力巨大。”今年两会期间，不少代表委员都提到同一份榜单，即去年6月，中国新一代人工智能发展战略研究院发布的《中国新一代人工智能科技產业区域竞争力评价指数（2024）》报告，排名前五的省市分别是北京市、广东省、上海市、浙江省和江苏省，南京、苏州躋身城市榜单前十。

　　过去的2024年，是AI发展取得巨大成就的一年。如何让“人工智能+”在江苏加速落地、赋能江苏產业发展，引发科技界企业界代表委员的思考。

　　“江苏算力基础设施是全国领先的，具有先发先行优势。”省人大代表，江苏省通信服务有限公司党委书记、总经理殷鹏注意到，2024年，“人工智能+”首次被列入国务院政府工作报告，同年4月《江苏省算力基础设施发展专项规划》就发布了，这是全国首个相关专项规划。过去一年，全省在用算力规模较2023年底增长121%，在建算力超过25EFLOPS，综合算力评价排名全国第二。

　　但作為江苏算力联盟理事长，殷鹏带队调研时也发现，受限於前期算力建设小、散、异构分散等因素，江苏算力发展面临供需匹配成本较高、无法满足未来大模型需求等问题。為此，今年省两会他带来相关建议，“算力即国力，政府应进一步加强布局规划引导，要将算力资源统筹匯聚。还可以鼓励相关算力节点建设企业搬迁到匯聚节点，参与建设和运营，形成算力资源的协同集聚效应。”

　　过去一年，ChatGPT、Sora、文心一言、通义千问等生成式人工智能大模型取得巨大成功。与之形成鲜明对比的是，工业大模型在很多场合却面临“能用起来但用不好”的尷尬，这在中小企业中反映尤其突出。

　　在省人大代表、雪浪工业软件研究院常务副院长王峰看来，这是由於国產GPU价格高、适配难导致的，必须建设能适配的国產高性价比新型算力服务器，打造新型“苏產苏用工业智能装备”的重要阵地，支持中小企业用好大模型，让它们既“用得起”也能“放心算”。

　　而在数据领域，省人大代表、无锡隆玛科技股份有限公司董事长杨朝辉认為，安全和隐私问题亟待解决。他建议，完善数据安全法规和技术手段，政府制定更加严格的数据安全法规，加大对数据泄露行為的处罚力度，企业採用先进的数据加密、访问控制等技术手段，确保数据安全。

　　再来看看人工智能的技术卡点。两会期间，省人大代表，南京大学科学技术研究院副院长、南京大学射阳高新技术研究院院长周东山向记者透露一个科研领域的最新趋势：人工智能驱动的科学研究（即AI for Science）正成為科研新范式，“它是将人工智能与各个科学领域紧密结合，催生了新的科学知识和技术创新”。

　　然而，很多技术并没有真正实现產业化。随着人工智能技术研究步入“深水区”，科学家们面临着对数据的依赖性强、算力要求高等挑战，未来还有大量关键技术难题需要攻克。

　　“融合难题依旧没有解决。”省人大代表、苏州科技大学校长顾菊平调研发现，江苏人工智能產业与本土制造业之间，存在一定的技术供需不匹配，并发展出“隔离带”——一方面，人工智能应用的开发场景不足，现阶段面向电子信息、汽车制造、新能源、生物医药等新兴產业的应用场景开发较集中，但围绕化工、食品等传统產业的场景开发相对不足﹔另一方面，人工智能產业链“缺芯少核”，工业软件、工业传感器、工业互联网等核心技术短板在前端就限制了企业数字化转型，而非标准化、非结构性数据又导致工业数据利用率偏低。

　　省政协委员、南京航空航天大学机电学院教授唐敦兵更是直言不讳：“江苏人工智能与工业化融合进程处於初级阶段。”唐敦兵建议，出台一系列针对人工智能赋能新型工业化的专项政策，设立人工智能赋能新型工业化的专项基金，用於支持技术研发、產品创新、示范应用等关键环节。同时，建立人工智能產业公共服务平台或创新中心，提供技术咨询、融资支持、市场推广等一站式服务，降低企业创新成本和市场风险，让“AI+”在更多应用场景实现突破。（何玥颐 倪方方 杨频萍 付奇）

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