聚焦重点领域 系统谋划未来产业发展******
作者：鹿文亮、王晓明（中国科学院科技战略咨询研究院）
近年来，我国在新能源汽车、人工智能、量子信息、绿色低碳、基因技术等领域取得了一系列重大科技创新成果，培养了一批科技领军人才，孵化了一批科技创新型企业，这些都为我国开辟新赛道、谋划未来产业发展创造了能力和条件。
我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，前瞻谋划未来产业。在类脑智能、量子信息、基因技术、未来网络、深海空天开发、氢能与储能等前沿科技和产业变革领域，组织实施未来产业孵化与加速计划，谋划布局一批未来产业。国家层面高度重视，多部委提出要布局和发展未来产业。科技部、教育部发文确定了10个未来产业科技园建设试点以及1个建设试点培育。进一步明确未来产业重点领域，推进典型应用场景示范，培育产业创新生态，系统谋划未来产业发展具有重要意义。
我国已具备发展未来产业的能力和条件
近年来，我国在新能源汽车、人工智能、量子信息、绿色低碳、基因技术等领域取得了一系列重大科技创新成果，培养了一批科技领军人才，孵化了一批科技创新型企业，这些都为我国开辟新赛道、谋划未来产业发展创造了能力和条件，具体表现在以下几个方面：
在科技创新方面，我国已经构建了从国家到区域的科技创新体系，不断强化战略科技力量。先后布局了一批大科学装置，为我国在基因技术、未来网络、绿色低碳等未来产业方向的技术突破奠定了基础。国家层面支持有条件的地方建设综合性国家科学中心或区域科技创新中心，使之成为世界科学前沿领域和新兴产业技术创新的高地和创新要素的汇聚地，构建了“国家+区域”的科技创新体系。形成了由国家科研机构、高水平研究型大学、科技领军企业构成的国家战略科技力量，并不断强化战略科技力量的创新能力。
在产业发展方面，近十年战略性新兴产业的持续发展在部分领域形成了全球影响力。我国在5G、北斗、高铁、特高压、新能源汽车等领域取得了显著成绩。新能源汽车实现弯道超车，构建了完整的产业链条，产销量连续多年位于全球第一。我国还建成了全球最大的5G网络，中国企业声明的5G标准必要专利占比达到38.2%，并逐步拓展5G在工业、交通、制造等多个行业的融合应用。我国在战略性新兴产业方面取得的成就，为我们开展前沿技术创新及发展未来产业奠定了基础。
从发展经验来看，我国初步探索了前沿技术创新的发展模式和路径，积累了培育未来产业的经验。过去十年来，依托区域创新体系建设和战略性新兴产业发展，我国在创新主体和平台建设、科技成果转化等方面，建立了包括人才、知识产权、风险投资等在内的要素和市场体系。在云计算、大数据、人工智能、5G等领域发挥了民营企业和平台公司的创新作用，在高铁、特高压等高端装备领域探索新型举国体制，积累了培育发展未来产业的经验。
面向重点领域布局未来产业生态体系
未来产业具有依托新技术、引领新需求、创造新动力和扩展新空间的“四新”特征。发展未来产业要充分考虑国家发展战略需求，还要考虑到未来产业的前瞻性和不确定性。为此，要统筹布局，把握未来产业发展方向，在不确定性中寻找确定性，通过推进科技成果转化来实现未来产业落地发展。在特定区域先行先试，通过创新政策、创新场景培育一批“新物种”企业，构建未来产业生态。
首先，面向国家发展战略需求，明确我国未来产业重点领域和发展方向。未来产业是由重大前沿技术创新驱动，对我国经济社会具有支撑引领作用，当前处于萌芽或产业化初期的前瞻性新兴产业。未来产业的发展具有不确定性，但从技术发展趋势和未来消费需求升级来看，未来产业的发展又有一定的确定性。以“十四五”规划中未来产业的六大领域为重点，中央经济工作会议进一步明确，加快推进新能源、人工智能、生物制造、绿色低碳、量子计算等前沿技术研发和应用推广。确定优先发展的未来产业方向，进一步组织攻关一批需要重点突破的关键核心技术。
其次，加快推进前沿技术的产业化落地，建设一批“未来+”应用场景。将未来产业的创新技术与行业需求进行匹配，探索未来产业技术和产品的重点应用领域。面向“未来+”场景，推进“技术创新—产品研发—场景应用”的融合创新，打造未来城市、未来能源、未来交通、未来制造、未来农业、未来健康等重点场景。发挥场景创新的牵引作用，率先引导一批技术成熟度高、产业化能力强、市场需求旺盛的未来产业前沿技术在应用场景和行业领域产业化落地。
最后，遵循产业发展规律，培育未来产业创新生态。遵循从前沿技术创新到产业化应用的发展规律，以原始创新为引领，按照“技术创新—成果转化—示范应用—生态培育”的发展思路，制定一批创新政策和管理规范，攻克一批战略性和引领性的前沿技术，孵化一批未来产业“专精特新”和“新物种”企业，建成一批未来产业示范应用新场景，培育竞争力强、经济效益好、具备一定国际竞争力的未来产业创新生态。
为未来产业配置资源要素和发展空间
发展未来产业具有战略意义，但由于未来产业成熟度较低，回报周期长，早期应给予引导与支持。一方面是将资金、人才等要素向未来产业技术研发和产业化倾斜，提升产业成熟度；另一方面则是通过模式创新和领域开放，为未来产业提供发展空间。具体可以从以下几方面发力：
一是引导科技研发项目向未来产业重点领域倾斜，突破一批关键核心技术。科技政策聚焦自立自强，完善新型举国体制，发挥政府在关键核心技术攻关中的组织作用。面向我国未来产业发展需求，推动相关部门、研发机构和科技企业自上而下地布局科研项目向未来产业重点领域倾斜。针对产业发展的短板环节和可能形成战略长板的领域方向，引导战略科技力量增加研发投入。
二是建立未来产业创新激励政策，汇集未来产业资源要素。制定财税、金融、人才等产业政策，并在未来产业先导区先行先试，利用产业政策汇集人才、资金等要素，并探索政策的精准性和效能。政府层面设立未来产业“母基金”，并与市场资金共同设立专项“子基金”进行投资，同时发挥政府引导作用和市场选择作用。发展与安全并举，加强金融监管，推动形成“科技—产业—金融”良性循环发展。
三是鼓励模式创新与新兴领域探索，为未来产业提供发展空间。在涉及国家战略的未来产业领域，发挥新型举国体制的技术攻关组织和产业化推动作用。在关系到国家安全的未来产业自主创新领域，发挥政府采购等的作用，为新技术、新产品提供市场空间。
人工智能，如何妙笔“生”画******
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输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。
不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。
一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？
从文本到图像，人工智能绘画本质是计算
人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。
设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。
今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。
具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。
扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。
“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。
扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。
众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化
汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。
随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。
大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。
不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。
但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”
防范潜在风险，守住法律和伦理底线
人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？
在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。
不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。
“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。
不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。
不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。
记者 喻思南
