作者：唐杰，系清華大學計算機科學與技術系長聘教授、清華大學人工智能研究院基礎模型研究中心主任
當前，全球人工智能加速從技術探索走向產業落地與場景重塑，正深刻改變人類生產生活方式。2023年4月28日，習近平總書記主持中共中央政治局會議，會議明確指出“要重視通用人工智能發展，營造創新生態，重視防范風險”。“十五五”規劃綱要提出，“探索通用人工智能發展路徑”。通用人工智能是人工智能發展的技術初心和前沿，是引領智能革命、重塑國家競爭力的戰略制高點。新征程上，我們應勇擔使命，積極探尋實現通用人工智能的中國道路。
1.通用人工智能開創人類社會“智能文明時代”
自1956年達特茅斯會議首次提出“人工智能”概念以來，人類社會便踏上了一場持續深化的智能革命之旅。從最初的專家系統、統計機器學習，到如今深度神經網絡與大語言模型掀起的浪潮，人工智能正在以前所未有的廣度和深度滲透到經濟、社會、文化等方方面面，成為驅動全球生產力變革和影響人類文明形態創造的關鍵變量。這些成就在自然語言處理、計算機視覺等特定領域展現出超越人類的卓越能力，但在本質上仍依賴數據驅動的概率統計與模式關聯，缺乏跨領域的通用性和真正的自適應能力。
通用人工智能則是要超越這一局限，旨在構建一種以人類全部智慧的總和為基礎的，在認知深度、學習廣度和行為自主性上可與人類比肩乃至超越人類的機器智能。它應具備自主推理、長程規劃、持續學習和創造能力，能夠進行抽象思考，理解復雜情感和社會互動，解決復雜問題，最終實現“讓機器像人一樣思考”的願景。從人工智能邁向通用人工智能，標志著智能形態從輔助性工具向自主性實體的演進。其意義將超越以往任何一次技術革命，預示著人類文明與機器智能深度融合、共同演化的“智能文明時代”的來臨，人類經濟社會形態將因此發生重要改變。
其一，經濟結構深度優化。通用人工智能具有自我迭代和低邊際成本復制特性，能夠突破土地、資本、勞動力、數據等傳統生產要素的效能邊界，催生並釋放強大的新質生產力，這將深刻改變價值創造與分配邏輯，推動全球產業鏈與價值鏈向以知識創造和智能服務為核心的新經濟形態躍升。其二，社會治理更趨智能。通用人工智能具備處理海量、高維、復雜數據的能力，能夠對社會運行進行全局感知、系統建模和精准調控。這將幫助人類以更加科學、更加高效的方式應對氣候變化、資源分配、公共衛生危機、金融系統性風險等宏觀復雜性難題，推動社會治理從經驗決策向海量數據驅動的智慧治理范式邁進。其三，文明形態加速演進。通用人工智能不再僅僅是被動響應人類指令的工具，而將成為人類探索未知、進行科學發現和藝術創造的認知伙伴，是人類智慧的廣闊延伸。通過與通用人工智能的深度協同，人類有望突破自身生理和認知局限，加速解決基礎科學領域的重大難題，在更豐富的維度上理解宇宙、生命和意識，開啟人機融合、碳硅共生的文明新篇章。然而，通用人工智能的到來也伴隨著深刻的哲學、倫理和社會挑戰。機器的意識、權利、責任以及人類在超級智能面前的地位和價值，都是需要審慎思考的重大命題。探尋通用人工智能的實現道路，不僅是技術攻堅，更是一場關乎人類文明走向的價值思辨。隻有以高度的責任感引導其向上向善發展，方能確保智能社會走向更加繁榮、公平且可持續的未來。
2.中國人工智能發展的歷史成就與寶貴經驗
近年來，我國緊抓時代變革機遇，系統部署、奮發作為，人工智能發展取得了舉世矚目的成就，積累了寶貴經驗，為探索通用人工智能的中國道路奠定了堅實基礎。
在技術能力方面，基礎理論和關鍵核心技術取得體系化突破，創新策源能力顯著增強。我國已經成為全球人工智能專利最大擁有國，國產通用基礎模型持續快速迭代，代碼編寫等核心能力躋身全球前列，模型綜合性能不斷逼近國際頂尖水平﹔國產芯片加速追趕，與自主模型訓推協同不斷深化。在產業應用方面，人工智能深度賦能千行百業，詞元經濟蓬勃興起。大模型、智能體在產業轉型升級、提升社會生產效率中發揮著愈益關鍵的作用，詞元要素價值不斷凸顯，成為智能經濟高質量發展的重要驅動力。在生態構建方面，人工智能產業鏈和創新生態日益完備，集群效應與協同優勢更加顯現，我國人工智能正在從底層技術跟跑向全產業鏈生態自主跨越，“科技—產業—金融”良性循環加速打通。在人才隊伍方面，覆蓋基礎研究、技術開發與產業應用的人才生態系統加速壯大，著力造就兼具技術深度與行業視野的復合型戰略人才，我國培養的頂尖人工智能研究人員約佔全球的50%，居世界第一。
回首過往，我國集智攻堅打破外部封鎖，實現了人工智能的大發展，牢牢把握住數智時代的國家發展主動權。同時，也積累了一系列行之有效的寶貴經驗，對邁向通用人工智能新的發展階段具有重要啟示意義。
一是堅持戰略引領，一張藍圖繪到底。我國人工智能發展指導思想一以貫之，國家規劃與地方規劃緊密銜接、層層相嵌，充分發揮完整產業體系、超大規模統一市場、海量規模數據等方面優勢，以場景驅動、以數據賦能、以應用加速，推動技術向世界領先水平邁進。
二是堅持自主創新，把握技術主動。將建立新一代人工智能基礎理論體系和關鍵共性技術體系擺在重要位置，尊重市場規律和企業創新主體地位，形成百舸爭流的良性發展格局。堅持長期主義，堅守技術理想，從底層技術做起，打造真正為用戶創造價值的產品和服務。
三是堅持系統推進，加強各方協同。完善跨部門協調和決策咨詢機制，強化政策設計的系統性、協同性、整體性，打通創新鏈、產業鏈、資金鏈、人才鏈、算力鏈與數據鏈。通過先導區、試驗區、揭榜挂帥等機制，引導資源流向創新效率更高的地區和實體。
四是堅持敏捷治理，統籌發展與安全。在鼓勵技術探索與防范系統性風險之間保持平衡，將安全、倫理及標准規范等前瞻嵌入人工智能技術研發與產業化的全生命周期，確保技術演進始終服務於社會福祉，不偏離安全底線。
五是堅持開源開放，共建共享國際公共產品。我國開源大模型全球開源社區生態影響力持續擴大，下載量與應用調用量爆發式增長，廣大開發者積極參與，吸引全球創新要素共同加速技術創新和產業化進程。我國大模型企業積極攜手產業鏈上下游和標杆社會組織“走出去”，與友好國家共同探索以主權大模型合作促進自主安全繁榮的新路徑，以堅定行動服務構建人類命運共同體。
3.走出一條發展通用人工智能的中國道路
習近平總書記強調，“要站在推進強國建設、民族復興偉業的戰略高度，立足客觀條件，發揮比較優勢，堅持穩中求進、梯度培育，推動我國未來產業發展不斷取得新突破”。通用人工智能是未來產業的制高點。應清醒看到，我國在高端算力芯片、底層算法架構、原生生態等關鍵方向上與國際領先水平仍存在差距，在引領下一輪變革的理論架構和認知范式上還需要更多“從0到1”的顛覆性創新。為此，應堅持系統觀念，協同推進，形成“宏觀政策—研發企業—應用行業”聯動格局，匯聚推動通用人工智能發展的強大合力。
首先，在國家宏觀層面，進一步強化從頂層設計到生態構建的政策導引。一是確立我國通用人工智能發展的戰略目標體系。錨定關鍵時間節點，對我國具備自主科學發現能力、多模態深度推理能力、復雜任務自我規劃與迭代能力的通用人工智能原型系統的研發和應用部署進行系統規劃。在目標指引下，發揮新型舉國體制優勢，加強國家層面戰略統籌，形成跨部門的調度力、執行力和協同力。二是構建與通用人工智能相適應的國家超級基礎設施。建設一批高質量多模態數據集與高精度仿真驗証基礎設施，整合來自物理世界、人類社會和網絡空間的異構數據，並通過超大規模預訓練與高質量對齊數據實現統一表征﹔在行業高質量數據集建設中加快“人工智能+數據治理”雙向驅動迭代，加強動態數據採集、整理與合成數據生成，增強數據可交互性，推動行業數據反哺模型研發﹔等等。三是加快構建中國特色的通用人工智能治理框架。汲取中華優秀傳統文化和當代文明治理智慧，建立通用人工智能安全與治理的中國范式。立法確立安全紅線，確保通用人工智能深層對齊社會主義核心價值觀。建立分級響應與熔斷機制，實時監控通用人工智能自主行為能力，防范偏離預設目標或產生不可預測情形。高度重視對齊與可解釋性基礎研究。圍繞通用人工智能倫理加強國際影響力建設和規則體系建設，擴大全球共識，提升治理話語權。
其次，在技術實現層面，大力支持技術“摸高”、“無人區”探索與生態前瞻布局，推動觸及智能本質的自我變革。一是加快通用基礎模型關鍵能力攻堅。以最終攻克通用人工智能高地為目標，以長程任務、自主智能體、模型自優化與迭代、安全倫理等能力為重點，加速推高通用基礎模型智能上限，為以智能原生為指向的各類應用重構、操作系統重寫和千行百業重塑奠定基礎。二是加快世界模型與多模態統一智能探索。構建能理解物理規律、社會規律以及人與環境之間因果關系的完整世界模型，以提升在未知環境中的預測和決策能力﹔建立統一的多模態表示，使模型能夠自然理解多模態數據，實現跨模態高效推理與知識遷移。三是前瞻布局通用人工智能生態。針對以自然語言與多模態交互的未來應用開發模式，研發全新的通用人工智能操作系統，提供標准化接口和工具。超越短期商業利益，打造通用人工智能時代的新開發平台，成為發達智能時代的基礎設施供應商和生態賦能者。
最后，在應用賦能層面，促進重點行業、關鍵場景、科學研究等與通用人工智能深度融合。一是推動通用人工智能與智能制造深度融合，結合具身智能等技術打造更多黑燈工廠和柔性制造生態系統。在汽車、電子、高端裝備等代表性產業開展通用人工智能超級工廠試點，加快形成以客戶需求為中心、高度柔性的智能制造新范式，助力我國從制造大國邁向制造強國。二是前瞻布局通用人工智能在城市治理、能源管理等復雜巨系統領域應用。鼓勵有條件的城市攜手模型企業開展通用人工智能“城市大腦”建設，建成一批城市級智能基礎設施。整合子系統數據，形成實時全要素模型，實現更高水平的精細化治理。三是以通用人工智能引領科學發現范式變革，將科學研究轉變為人機協同的高效系統工程。依托國家實驗室體系和條件成熟的企業、科研單位，打造若干通用人工智能驅動的前沿科學研究平台，聚焦戰略性學科領域布局一批有組織重大科研任務，大幅壓縮科研創新周期，尋求根本性突破。
