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一方面，企业对市场需求反应最灵敏，对技术升级意愿最强烈，是融通“四链”、协同产学研的关键桥梁。强化创新链支撑产业链，要充分发挥创新企业尤其是科技领军企业的“链主”作用，支持“链主”勇担国家重大科技战略项目；通过“领军企业出题、科研机构答题”等模式，推行“订单式”研发，产出更多符合产业需求的专利。促进资金链对接产业链，要引导社会资金“投早投小投科技”。对于较难获得银行信贷的初创型科技企业，完善天使资本、风投资本及产业资本退出机制，提高国有投资基金的容错率，发展多层次资本市场。
另一方面，建立以企业为主体的创新体系，并不代表政府“放手”。恰恰相反，政府要千方百计为具备创新能力的企业创造利用要素的条件，完善激励等机制。比如，基础研究领域公共属性明显，更有赖于政府投入；引导企业前瞻部署基础研究，也需完善“政府+企业”多元投入机制。又如，中小企业普遍缺乏突破行业关键共性技术的能力与资金，需由政府引领搭建共性技术平台。
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月之暗面Kimi、百度文心一言、科大讯飞星火大模型……通用大模型如雨后春笋般涌现，大模型产业的应用落地也进一步提速。科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪介绍，作为国产通用大模型的代表，星火大模型在赋能产业方面表现强劲，目前已与奇瑞汽车合作打造了大模型座舱，率先让国产大模型在智能座舱领域应用并产生实效。
作为常年深耕网络安全领域的从业者，訾然认为，当前的网络攻击者已经在利用大模型改进他们的攻击手法，传统检测器难以识别，而安全GPT检测大模型在恶意代码理解能力、攻防对抗理解能力、安全基础知识能力等方面都超越通用大模型，且推理成本低，准确性高，便于落地。目前他所在团队开发的垂直大模型已为130余家企业提供服务。
环境污染治理也成为目前垂直大模型落地的主要领域之一。北京工业大学副校长乔俊飞带领的团队在污染防治过程智能特征建模、自组织控制和多目标动态优化等方面取得了不少创新成果。乔俊飞表示，过去环境污染防治难以建立解析模型，主要依靠人工决策，而垂直大模型的落地为环境污染治理提供了技术支撑，依托数据就能对污染处理作出更加客观精准的判断，实现科学治污、精准治污。
一方面，算力是人工智能大模型的“燃料”。获得“吴文俊人工智能最高成就奖”的鹏城实验室主任、中国工程院院士高文表示米博体育app，没有算力就无法做人工智能。如果想要让用户像用电一样方便地使用算力，就需要解决数据安全和结果传输等问题。对此，鹏城实验室正牵头推进“中国算力网”研发与建设，由其建设的“鹏城云脑”在超级算力节点方面产生了很好的效果，为后续国产算力生态建设发挥了重要作用。
另一方面，高价值数据为大模型提供了持续不断的“原材料”。模型参数规模越大，对数据的规模和质量要求也就越高。郑庆华表示，高价值数据就如同矿产资源并非取之不尽、用之不竭。有专家预测到2026年大规模语料可挖掘价值将基本消耗殆尽，在大数据上再训练出有价值数据的难度较大。另外，目前中文语料库所占比例不高，有数据显示在ChatGPT训练数据中，中文语料比重不足千分之一。
如何更好推动人工智能大模型技术由弱到强？郑庆华建议，可以从3条技术路线入手，一是依托大数据、大算力和强算法来推动大模型发展，也就是在原本技术路线上做延长工作；二是用“神经+符号”协同的方式，将神经网络强大的学习性、普适性与符号推理的可解释性、可组合性进行结合；三是人脑记忆启发的机器记忆智能模型，此举有望破解当前大模型存在的一些固有缺陷。
针对“人工智能+”行动，郑庆华认为，从学科体系的建设和人才培养来说，不光要讲理念和方法，更重要的是付出实际行动。一是要提出明确的举措，将人工智能赋能作为推动创新发展、实现新质生产力的重要手段。通过改造传统的培养方案课程体系，让人工智能技术成为一种基本能力。二是改造传统实验平台和实验方式，能够真正动手去研究算法，体验人工智能从设计、开发到应用的全过程。
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“曾经，掘进采煤都是先用炮炸开，再由工人拎着锄头、风镐一点点挖，肩挑背扛把煤炭运出来。如今，有了机械化设备和5G网络，人在地面上就可以操作地下采煤，而井下作业人员主要负责巡检机械状况。”中国煤科重庆研究院总经理刘程认为，5G技术给煤矿带来的最大改变是助力煤矿建成少人或无人工作面，实现煤矿开拓、采掘(剥)、运输、通风、经营管理等过程的智能化运行。最终将人从繁重、危险的场所解放出来，对于提升煤矿安全生产水平、保障煤炭稳定供应具有重要意义。
在中兴通讯等合作伙伴的共同努力下，2023年11月，嘉阳煤矿5G入井项目完成建设并投入运行。这实现了生产网络与公网高度隔离，业务数据的本地流转米博体育app，井上井下工业环网、视频回传网络、调度网络等多条网络之间的数据互联互通，有效解决了井下数据通信受阻、无线网络卡顿、通话网络不流畅等痛点，为智能化开采远程操控提供了高质量网络支撑。
中国移动北京公司经济技术开发区营销服务中心总经理满林告诉记者，5G-A网络支持海量数据传输，类似无人车日常AI训练数据就可以实现“传送自由”，从以往只能在夜间闲时上传变成可实时回传至算力平台，帮助无人车实现行车地图、驾驶模式以及行为模型的快速迭代升级。此外，通过5G-A基站与边缘算力相结合，一边实时处理数据，一边将训练推理能力推送给车辆，既能为车辆节省超过30%的算力消耗，也能让无人车运行更加平稳安全，执行远程脱困等实时指令更机动灵活。
