关于人工智能技术，科技部重磅部署！

前两天人民日报发表了一篇文章《人工智能产业化应用加速》，提到2022年我国人工智能产业规模达到5080亿元，同比增长18%，特别强调应用的广度和深度正在加快扩展。文章中还举了三个例子：一是新药研发就受益于此，华为云盘古药物分子大模型，是由华为云联合中国科学院上海药物研究所共同训练而成的大模型。二是西安交通大学研发出一种新的“超级抗菌药”，它有望成为全球近40年来首个新靶点、新类别的抗生素。借助大模型，先导药的研发周期从数年缩短至1个月，研发成本降低70%。三是浪潮信息基于大模型打造的智能客服机器人“源晓服”就是大模型的一个典型应用。显而易见，这些都指向的是AI+ 应用端，未来各行各业的公司都可能受益于AI的应用。

今天科技部又添了一把火，宣布启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作。为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，科技部会同自然科学基金委近期启动“人工智能驱动的科学研究”专项部署工作，紧密结合数学、物理、化学、天文等基础学科关键问题，围绕药物研发、基因研究、生物育种、新材料研发等重点领域科研需求展开，布局“人工智能驱动的科学研究”前沿科技研发体系。

别的行业不说，医药行业确实与AI有很大的结合空间。英伟达官网3月22日也显示，全球 100 多家医疗保健企业正在与 NVIDIA 就 Clara 模型合作 ，推动人工智能加速解决方案。AI+医药，前景可期。

促进科技的进步的主要因素是土壤，而不是扶持。温室大棚里的秧苗多有扶持，但它们永远也长不大，因为大棚里的作物缺乏风吹雨打的锤炼，没有优胜劣汰的筛选。

当下OpenAI基于生成式语言模型的GPT出尽风头，可几年前态势可不是这样的。之前Google收购的DeepMind可谓是大放异彩，但alphaGo享誉世界，但始终也没找到好的盈利方向。倒是让微软注资OpenAI使其迸发出了强大的生命力。

但由此就可以断言挟OpenAI就一骑绝尘也为时尚早。生成式语言模型不是终点，在这个赛道上还会生出什么变数是由包括微软谷歌meta等一众大厂甚至未知的追赶者决定的。
现在砸下百亿千亿的竞争者会不会在将来因为扑错了方向而血本无归是完全无法预测的。

那么，假设科技部的领导们都是专家中的专家，他们就能保障指哪儿打哪儿的方向就是对的么？谁能保证去年大热而今年式微的元宇宙web3在未来不会柳暗花明又一村取代人工智能这锅热灶呢？

我国在人工智能技术、科研数据和算力资源等方面有良好基础，需要进一步加强系统布局和统筹指导，以促进人工智能与科学研究深度融合，推动资源开放汇聚，提升AI for Science创新能力。

中国的算计资源是全球第三，数据精算领域有很大的上升利用空间。AI 技术节省人力，提高工作效率，有广泛的应用前景，也是未来科技进步的抓手。我国 AI 技术研发进步的很快，国家与社会各界都非常重视。相关的技术布局已经开展的很充分。
相信未来，中国能够站在 AI 技术的制高点，为我国成为科技强国贡献一份力量。

摸着石头过河的路径 依然是国内IA不可避免的问题 关于人工智能科技部所谓的布局个人更觉得是像一帮懂人情世故的官员突然换到了科技公司去做程序员的感觉 而不是专业的事专业的人去做

考虑到AI对数据的需求度以及研发人员和工程师往往需萃取多个领域的知识，决策层应将重点放在打通数据孤岛，促进相关组织和机构之间的数据流通以及知识共享，使之真正赋能到R&D上，否则利好政策很可能只能是又换了一种提法，换汤不换药。