【專家特稿】提升生成式AI的價(jià)值：研發(fā)與應(yīng)用相統(tǒng)一迫在眉睫

近年來(lái)，生成式人工智能的發(fā)展如火如荼，從通用大模型、行業(yè)大模型，到智能體、智能機(jī)器人。大模型和智能體的方式都有研發(fā)和應(yīng)用之意，前者研發(fā)的理論性多些，后者更傾向應(yīng)用研發(fā)，都力圖盡快進(jìn)入應(yīng)用。但發(fā)展過(guò)程難免存在認(rèn)知和操作上的一些矛盾。將AI研發(fā)與應(yīng)用統(tǒng)一起來(lái)，旨在提升人工智能水平、促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

01、生成式AI在研發(fā)與應(yīng)用過(guò)程的矛盾

??AI發(fā)展無(wú)疑會(huì)帶來(lái)巨大潛力和廣闊的應(yīng)用前景。對(duì)AI大模型、行業(yè)模型、智能體、機(jī)器人的研發(fā)，是科學(xué)、技術(shù)，還是工程，有不同的說(shuō)法，也引發(fā)研發(fā)和應(yīng)用上的若干分歧。

大模型研發(fā)擴(kuò)張與應(yīng)用減緩的矛盾

大模型的出現(xiàn)顛覆了人們的認(rèn)知，在驚嘆其大突破的同時(shí)，不少公司將大模型研發(fā)作為投資熱點(diǎn)，搶占制高點(diǎn)，但起初對(duì)大模型規(guī)律并不清晰，研發(fā)中面對(duì)龐大的算力、規(guī)模數(shù)據(jù)和算法的要求，200多家公司從事大模型研發(fā)有可能造成重復(fù)建設(shè)、資源浪費(fèi)。雖然通用大模型在營(yíng)銷、辦公、客服、人力資源、基礎(chǔ)作業(yè)等領(lǐng)域也開(kāi)始一些應(yīng)用，但對(duì)AI已有成果的應(yīng)用有所減緩。而且通用大模型更適合to-c，面向產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化較少，而投資、科技、企業(yè)、社會(huì)、媒體都將眼光盯在模型的功效上。以至有人呼吁不要卷模型，要卷應(yīng)用。沒(méi)有應(yīng)用，大模型將一文不值。事實(shí)上，也不能讓人們的注意力長(zhǎng)期停留在對(duì)大模型的爭(zhēng)論和焦慮中，要讓搞科技的人關(guān)注AI深入研發(fā)，讓更多企業(yè)集中在AI已有成果的應(yīng)用，在發(fā)揮各自作用中推進(jìn)人工智能的探索和發(fā)展。

通用大模型與行業(yè)大模型的差異

AI大模型研發(fā)從全面探索轉(zhuǎn)向規(guī)模試點(diǎn)和特定領(lǐng)域的智能生成，需要根據(jù)不同領(lǐng)域的需求定制AI解決方案。通用大模型、行業(yè)大模型，都是生成式AI的嶄新探索，前者傾向廣泛領(lǐng)域和理論研發(fā)，后者多是特定領(lǐng)域的應(yīng)用研發(fā)。由于研發(fā)通用大模型數(shù)據(jù)需求量大，算力損耗多，很難較快地應(yīng)用落地，于是不少公司轉(zhuǎn)向行業(yè)、產(chǎn)業(yè)和企業(yè)的垂直模型研發(fā)，這是探索和實(shí)踐中的選擇。圍繞大模型的深入研發(fā)和已有成果的盡快應(yīng)用，在爭(zhēng)論中逐漸形成兩種較為明顯的態(tài)度：一種是追求技術(shù)，主張走通用大模型之路，提高“更大更強(qiáng)的AI能力”；一種是將AI成果盡快用到市場(chǎng)，要多發(fā)展行業(yè)模型，走產(chǎn)業(yè)之路，認(rèn)為將“足夠的AI能力”投入快速變現(xiàn)到商業(yè)場(chǎng)景，用市場(chǎng)龐大而獨(dú)特的數(shù)據(jù)構(gòu)筑壁壘。兩者都有道理，但易走極端，應(yīng)該倡導(dǎo)兩者相互理解吸收，把力量集中在符合我國(guó)實(shí)際的研發(fā)和應(yīng)用上，推進(jìn)“人工智能+”的落地和發(fā)展。

開(kāi)源模式與閉源模式的張力

大模型的開(kāi)源和閉源是研發(fā)企業(yè)選擇的不同模式。開(kāi)源是開(kāi)放源代碼，允許任何人獲得并修改軟件的源代碼，通過(guò)更大范圍的開(kāi)發(fā)者、研究者和愛(ài)好者的合作，拓寬技術(shù)創(chuàng)新邊界，為人工智能發(fā)展注入活力。閉源是將軟件源代碼僅由軟件編寫(xiě)者或系統(tǒng)開(kāi)發(fā)商掌握，通過(guò)核心技術(shù)和商業(yè)模式的保護(hù)，使企業(yè)從技術(shù)成果中獲得經(jīng)濟(jì)回報(bào)，在涉及敏感信息和高安全要求領(lǐng)域，閉源形式尤為重要?。兩種模式反映技術(shù)進(jìn)步與社會(huì)價(jià)值、經(jīng)濟(jì)效益與安全保障之間的平衡探索。開(kāi)源和閉源之爭(zhēng)實(shí)際是對(duì)這種平衡的不同選擇和追求。選擇開(kāi)源的企業(yè)希望通過(guò)全球合作推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用發(fā)展；選擇閉源的企業(yè)以保護(hù)其技術(shù)和商業(yè)利益為主。例如，Open AI 發(fā)布的o1模型，在交互過(guò)程中默認(rèn)隱藏了思維鏈，也可能不想讓其他開(kāi)發(fā)者和用戶看到模型思考過(guò)程。開(kāi)源和閉源彼此的張力，體現(xiàn)在商業(yè)模式和技術(shù)選擇上，反映不同企業(yè)對(duì)未來(lái)發(fā)展的戰(zhàn)略考慮。黑石集團(tuán)董事長(zhǎng)蘇世民認(rèn)為，企業(yè)更有利于研發(fā)大模型，從數(shù)據(jù)積累、算力投入、研發(fā)本身的技術(shù)和工程性質(zhì)，似乎企業(yè)比大學(xué)研發(fā)更有優(yōu)勢(shì)，更易突破[5]。而且通用大模型研發(fā)還可給行業(yè)模型、智能體以及各行各業(yè)賦能，應(yīng)用中各行業(yè)豐富的場(chǎng)景、海量的數(shù)據(jù)、優(yōu)勢(shì)的資源投入，又在強(qiáng)化通用大模型研發(fā)，使科技研發(fā)和應(yīng)用相輔相成，達(dá)到統(tǒng)一。

02、如何將AI研發(fā)與應(yīng)用統(tǒng)一起來(lái)

AI的研發(fā)和應(yīng)用是邏輯發(fā)展的統(tǒng)一，出現(xiàn)上述現(xiàn)象有著特殊背景和原因，需在深入發(fā)展中化解。

發(fā)展鏈路將研發(fā)與應(yīng)用統(tǒng)一起來(lái)

大模型出現(xiàn)以來(lái)，生成式人工智能逐漸形成“大模型—行業(yè)模型—智能體—機(jī)器人”的發(fā)展鏈路。各環(huán)節(jié)都有相對(duì)獨(dú)立性，按照技術(shù)邏輯，它們排列有序地發(fā)展。

一要重點(diǎn)發(fā)展幾家通用大模型，提高我國(guó)AI技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力。對(duì)通用大模型尚無(wú)統(tǒng)一的定義，多數(shù)人理解的大模型，包括大語(yǔ)言模型和多模態(tài)大模型。通用大模型在技術(shù)和理論上展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，可為各個(gè)領(lǐng)域賦能并帶來(lái)機(jī)遇，是重塑人類社會(huì)的重要因素。通用大模型不僅需要的參數(shù)規(guī)模大，算力規(guī)模大，而且在遇到數(shù)據(jù)瓶頸、算力瓶頸的情況下，走到無(wú)盡的前沿，不知道還要多長(zhǎng)時(shí)間、還需多大投入，才能有新的突破。月之暗面的CEO楊植麟認(rèn)為解，Open AI o1模型就是在天然數(shù)據(jù)不夠用時(shí)，用較好的基礎(chǔ)模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)，創(chuàng)造出很多非天然數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量和計(jì)算效率，進(jìn)而產(chǎn)生出更深入的思考和推理，實(shí)際上他們創(chuàng)新出一種新的范式。深入研發(fā)通用大模型，需要不斷挑戰(zhàn)，奔向通用人工智能的目標(biāo)。因此，搞大模型研發(fā)的企業(yè)不必過(guò)多。由于美國(guó)對(duì)我采取AI技術(shù)限制，我國(guó)必須要有一些具備世界競(jìng)爭(zhēng)力的通用大模型。人工智能專家吳軍認(rèn)為，“現(xiàn)在全世界大模型成規(guī)模的沒(méi)幾家，美國(guó)大概5-10家，歐洲基本上就法國(guó)一家，若每個(gè)國(guó)家建一個(gè)大模型不可能，這很燒錢(qián)，我國(guó)應(yīng)重點(diǎn)扶植不超過(guò)10家。”目前，我國(guó)的baichuan3、智譜glm-4、騰訊混元、通義千問(wèn)2.1、文心一言4.0、華為盤(pán)古、月之暗面的Kimi、抖音的豆包、阿里通義千問(wèn)Qwen2、可靈AI等大模型走在前列，除上述大模型做得好的公司，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)大廠、相關(guān)大型企業(yè)擁有規(guī)模數(shù)據(jù)，有實(shí)力解決算力問(wèn)題，也符合大模型研發(fā)的條件。大模型具備通識(shí)和泛化能力，由于應(yīng)用中存在數(shù)據(jù)隱私和算法偏見(jiàn)、數(shù)學(xué)和邏輯推理能力不足等問(wèn)題，通用大模型很難滿足具體行業(yè)的特定需求、專業(yè)性能和經(jīng)濟(jì)效率，缺少細(xì)分度更高的產(chǎn)品，在公有云提供服務(wù)中會(huì)造成企業(yè)私有數(shù)據(jù)、敏感數(shù)據(jù)安全性的擔(dān)憂，使用中還需通過(guò)傳統(tǒng)的磨合流程來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品與市場(chǎng)的契合，將通用大模型融入核心業(yè)務(wù)流程的案例不多，而行業(yè)大模型更有利于發(fā)展專業(yè)能力和精準(zhǔn)賦能。但也有專家認(rèn)為，現(xiàn)在的產(chǎn)品很大程度由模型能力決定，要把產(chǎn)品和模型更緊密地結(jié)合起來(lái)去思考。比如產(chǎn)品上想做一個(gè)功能，背后需要對(duì)應(yīng)模型能力的支撐。還有互聯(lián)網(wǎng)大廠的企業(yè)家強(qiáng)調(diào)大模型賦能智能體，其實(shí)踐意義更大，應(yīng)用前景廣闊。

二要大力發(fā)展行業(yè)模型和業(yè)務(wù)模型，發(fā)揮我國(guó)產(chǎn)業(yè)齊全和技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)。行業(yè)模型“利用通用大模型技術(shù)，針對(duì)特定數(shù)據(jù)和任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練或優(yōu)化，形成具備專用知識(shí)與能力的模型及應(yīng)用。國(guó)際上更多用垂直模型來(lái)表示，我國(guó)還有垂類模型、領(lǐng)域模型、專屬模型等稱謂?！?行業(yè)模型本質(zhì)上是解決方案。從用戶在乎產(chǎn)品而非技術(shù)的實(shí)際出發(fā)，盡快把技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品，才有利解決問(wèn)題。行業(yè)大模型提供的不僅是產(chǎn)品和工具，還有定制服務(wù)與支持，需要客戶參與共建。一方面，企業(yè)為提升競(jìng)爭(zhēng)力和智能化轉(zhuǎn)型，滿足市場(chǎng)需求，想將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為核心驅(qū)動(dòng)，主動(dòng)尋找最佳模型；另一方面，AI技術(shù)公司也在選擇對(duì)人工智能提升發(fā)展質(zhì)量有需求的特定行業(yè)、企業(yè)、產(chǎn)業(yè)開(kāi)展合作。研發(fā)方和需求方結(jié)合，共同深耕 “人工智能+行業(yè)產(chǎn)業(yè)企業(yè)”，利用行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)或私有數(shù)據(jù)、特色應(yīng)用場(chǎng)景等獨(dú)特資源，對(duì)模型定制調(diào)整和優(yōu)化，會(huì)較快地進(jìn)入應(yīng)用，針對(duì)性地解決問(wèn)題，產(chǎn)生價(jià)值。行業(yè)模型和智能體是相互關(guān)聯(lián)和互補(bǔ)的技術(shù)，共同推動(dòng)AI技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化。

三要把智能體和機(jī)器人作為智能發(fā)展的重點(diǎn)，培植和壯大智能產(chǎn)業(yè)。智能體是具有智能的實(shí)體。以云為基礎(chǔ)，以AI為核心，構(gòu)建一個(gè)立體感知、全域協(xié)同、精準(zhǔn)判斷、持續(xù)進(jìn)化、開(kāi)放的智能系統(tǒng)。智能體包括智能行為的物理實(shí)體和虛擬存在，比如物理形態(tài)的機(jī)器人和虛擬形態(tài)的數(shù)字人。智能體遠(yuǎn)超近年國(guó)內(nèi)使用的Siri、小愛(ài)同學(xué)、天貓精靈等智能助手。智能體可以幫助我們處理更加復(fù)雜的任務(wù)。在大模型技術(shù)加持下，智能體將具有自主性、感知性和行動(dòng)能力，在復(fù)雜環(huán)境中自主決策、學(xué)習(xí)進(jìn)化，更接近人類智能本質(zhì)。隨著新型芯片技術(shù)的涌現(xiàn)，將會(huì)出現(xiàn)無(wú)人汽車(chē)、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等顛覆性的智能體，將實(shí)現(xiàn)更高層次的智能化。這種應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的AI研發(fā)，目的使智能體成為人類廣泛使用的商品，并根據(jù)使用環(huán)境和用處，按需求定制形狀、大小及功能不同的智能體。機(jī)器人是智能體中重要的一種，跟傳統(tǒng)機(jī)器人相比，具身智能機(jī)器人有泛化性優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人可解決固定搬運(yùn)、固定點(diǎn)位的焊接、噴涂等相對(duì)固定的方式的問(wèn)題，但在工序復(fù)雜的總裝過(guò)程，工業(yè)機(jī)器人還不如人工安裝。大模型賦能的智能機(jī)器人就可應(yīng)對(duì)此類問(wèn)題。工業(yè)用智能機(jī)器人會(huì)快于家用機(jī)器人落地應(yīng)用，約在3到7年可批量生產(chǎn)。家用機(jī)器人因任務(wù)復(fù)雜程度高，任務(wù)完成的滿意程度不同，需要5到10年才可量產(chǎn)。上述智能方式都需技術(shù)研發(fā)，都有很高應(yīng)用價(jià)值，共同構(gòu)成人工智能發(fā)展格局。研發(fā)為應(yīng)用打基礎(chǔ)，應(yīng)用是研發(fā)的目的，宏觀上體現(xiàn)了研發(fā)與應(yīng)用的統(tǒng)一。?

揚(yáng)長(zhǎng)避短將AI研發(fā)和應(yīng)用統(tǒng)一起來(lái)

AI發(fā)展有研發(fā)、應(yīng)用等環(huán)節(jié)，但并非每個(gè)企業(yè)都要按順序?qū)⒏鳝h(huán)節(jié)做一遍。在全球化、數(shù)智化、市場(chǎng)化條件下，要揚(yáng)長(zhǎng)避短才能在AI的發(fā)展中相互成就和發(fā)展。目前，在人工智能各環(huán)節(jié)，美國(guó)處于研發(fā)領(lǐng)先地位并帶動(dòng)著應(yīng)用。美國(guó)去工業(yè)化后，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以金融和服務(wù)業(yè)為主，通用大模型的應(yīng)用，主要覆蓋金融、財(cái)務(wù)、審計(jì)、研發(fā)、法律、醫(yī)療等領(lǐng)域。我國(guó)產(chǎn)業(yè)齊全、制造業(yè)發(fā)達(dá)，更適合AI快速應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和社會(huì)。加之我國(guó)具有互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，在通用大模型研發(fā)帶動(dòng)下，已在金融、服務(wù)、文教、醫(yī)療、創(chuàng)作等通用模型易應(yīng)用的領(lǐng)域廣泛落地?，F(xiàn)在除加大幾家通用大模型研發(fā)力度外，要發(fā)揮我國(guó)技術(shù)應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)加強(qiáng)AI行業(yè)大模型、業(yè)務(wù)模型、智能體、機(jī)器人等不同方式的應(yīng)用研究。使少數(shù)骨干公司的大模型研發(fā)成為賦能各項(xiàng)AI應(yīng)用的“蓄水池”，使AI各種方式的應(yīng)用直接服務(wù)于具體產(chǎn)業(yè)，使它們既承接通用大模型的技術(shù)賦能，又能結(jié)合行業(yè)、企業(yè)和社會(huì)應(yīng)用的場(chǎng)景和需要，向著智能產(chǎn)業(yè)、智能應(yīng)用的方向發(fā)展，并將豐富的應(yīng)用場(chǎng)景等資源和問(wèn)題反哺大模型、行業(yè)模型的研發(fā)，形成通用大模型與AI應(yīng)用“相輔相成、相互促進(jìn)”的良性循環(huán)。

運(yùn)用靈活方式將研發(fā)與應(yīng)用統(tǒng)一起來(lái)

2023年中期，我國(guó)200多家公司相對(duì)集中在通用大模型的研發(fā)上，在全球研發(fā)大模型的數(shù)量最多。隨著AI技術(shù)邏輯的演進(jìn)，不斷深化對(duì)大模型的認(rèn)識(shí)，無(wú)論從能力、需求、成本、市場(chǎng)等方面看，不需要更多公司都擠在大模型研發(fā)的獨(dú)木橋。當(dāng)初一些研發(fā)大模型的公司，轉(zhuǎn)變到AI應(yīng)用研究或AI應(yīng)用的方向。一種方式是，原先做大模型的公司改做行業(yè)大模型，它們積累了扎實(shí)的知識(shí)基礎(chǔ)和豐富的交互體驗(yàn)，知道如何承接大模型的技術(shù)賦能，從而做好行業(yè)模型。另一種方式是，基于一些通用大模型的開(kāi)源模式，開(kāi)展行業(yè)大模型研發(fā)，能對(duì)模型結(jié)構(gòu)、參數(shù)等按需調(diào)整，更好地適配個(gè)性化應(yīng)用需要?！笆袌?chǎng)上諸多金融、法律、教育、傳媒、文旅等行業(yè)模型，大多是在Llama、SD、GLM、Baichuan等國(guó)內(nèi)外主流開(kāi)源大模型基礎(chǔ)上構(gòu)建的?！眱煞N方式都不用過(guò)大的算力和數(shù)據(jù)，省去很多訓(xùn)練時(shí)間和成本，又能放心地利用私有數(shù)據(jù)提升應(yīng)用效果，減少數(shù)據(jù)安全疑慮，很好地將AI技術(shù)研發(fā)轉(zhuǎn)化到應(yīng)用研究上來(lái)。還有一種方式，就是開(kāi)發(fā)比行業(yè)模型更靈活的領(lǐng)域模型或業(yè)務(wù)模型，它適合國(guó)內(nèi)市場(chǎng)極度豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，能促成生成式人工智能商業(yè)化。領(lǐng)域模型更適合超大規(guī)模的AI應(yīng)用市場(chǎng)和多種服務(wù)模式。中國(guó)信息通信研究院公布的數(shù)據(jù)顯示，2023年我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用進(jìn)程持續(xù)推進(jìn)，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到5784億元。不少屬于行業(yè)大模型和領(lǐng)域模型以及AI工具的應(yīng)用。有家公司2023年做AI視頻面試，比上年翻了一倍以上?，F(xiàn)在校招面試成本很貴，他們用AI視頻取代微信私域營(yíng)銷，面試打分客觀，還會(huì)追問(wèn)應(yīng)試者，場(chǎng)景很多，達(dá)到降本增效的目的。義烏一個(gè)女老板應(yīng)用前沿的AI視頻，化身語(yǔ)言達(dá)人，熟練切換多國(guó)外語(yǔ)，介紹自家生意，打造了全新的應(yīng)用場(chǎng)景。諸如此類的AI研發(fā)和應(yīng)用，都值得推廣。

03、提升人工智能發(fā)展質(zhì)量和價(jià)值的建議

我國(guó)人工智能的研發(fā)勢(shì)頭正旺，智能產(chǎn)業(yè)前景樂(lè)觀，AI應(yīng)用將會(huì)蓬勃發(fā)展。從目前的探索和實(shí)踐看，尚需夯實(shí)AI的基礎(chǔ)建設(shè)，致力于技術(shù)創(chuàng)新，拓寬商用渠道，統(tǒng)籌處理AI的研發(fā)、產(chǎn)業(yè)化和應(yīng)用的關(guān)系。

營(yíng)造良好的政策和服務(wù)環(huán)境

我國(guó)已就AI的標(biāo)準(zhǔn)、能力、倫理、創(chuàng)新、治理等方面，出臺(tái)了相關(guān)政策和法律，以確保技術(shù)發(fā)展符合社會(huì)的價(jià)值觀和倫理標(biāo)準(zhǔn)，形成擁抱AI發(fā)展的社會(huì)環(huán)境，政府部門(mén)、行業(yè)協(xié)會(huì)和市場(chǎng)監(jiān)管方面，對(duì)剛起步的生成式AI的研發(fā)和應(yīng)用，應(yīng)多包容，多服務(wù)，逐漸引導(dǎo)規(guī)范，使其走上健康的智能發(fā)展路子。

AI技術(shù)產(chǎn)業(yè)化要為產(chǎn)業(yè)的智能化開(kāi)路

網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商、軟硬件設(shè)備終端提供商、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，是大模型應(yīng)用的先行者。它們數(shù)字化程度高、數(shù)據(jù)積累豐富、技術(shù)接受能力強(qiáng)，會(huì)成為大模型落地較早的行業(yè)。這些行業(yè)的大模型應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，覆蓋了營(yíng)銷、客服、內(nèi)容生成等諸多環(huán)節(jié)，目前已有豐富和成熟的經(jīng)驗(yàn)，它們的帶動(dòng)示范和提供的大模型服務(wù)、工具、產(chǎn)品，正在傳導(dǎo)到制造等產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)企業(yè)從數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。隨著各種智能方式和載體逐漸成熟落地，企業(yè)會(huì)在改造、提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，向著產(chǎn)業(yè)智能化快速發(fā)展。

打造堅(jiān)實(shí)的AI技術(shù)底座

加大算力中心建設(shè)力度，促進(jìn)算力統(tǒng)籌協(xié)同，隨著國(guó)產(chǎn)算力性能和易用性的提升，將會(huì)獲得AI公司和應(yīng)用企業(yè)的青睞；要有效地積聚高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，擴(kuò)大數(shù)據(jù)交易，發(fā)揮數(shù)據(jù)的資源和要素作用；以創(chuàng)新精神研發(fā)智能產(chǎn)業(yè)的不同載體，避免同質(zhì)化，體現(xiàn)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)造與眾不同的產(chǎn)品和服務(wù)，提升價(jià)值，積極推廣。

*本文刊載于《通信世界》總第956期 2024年11月25日 第22期

作者：中國(guó)國(guó)際經(jīng)濟(jì)技術(shù)合作促進(jìn)會(huì)副理事長(zhǎng)?邵春堡

責(zé)編/版式：蓋貝貝

審校：王 濤?梅雅鑫