开栏语 中央经济工作会议落定2024年的经济工作重点，其中，“以科技创新引领现代化产业体系建设”位列九项任务之首。当颠覆性技术、未来产业、人工智能成为经济引擎，广东，如何识变应变，赢得主动？新机遇 新浪潮，“通用人工智能产业发展22条”发布不久，广东做出“加快培育人工智能等新兴产业，大力发展新质生产力”的新年部署。南都大数据研究院开启“粤来粤AI”大型研究报道，将以多个篇章描摹发展现状，考量应用实效，研判治理风险，助力广东加快建设通用人工智能产业创新引领地，协同探索人工智能监管模式创新。本次推出综述篇系列报道，分别从产业演进、平台布局、企业活力、人才储备等方面进行观察、解读。综述篇第1期，先透过全国AI发展势头，带你读懂广东人工智能产业的新机遇、新突破。
去年11月13日，广东省人民政府印发《关于加快建设通用人工智能产业创新引领地的实施意见》（简称“《实施意见》”），提出打造通用人工智能算力生态、加强大模型关键技术攻关等22条举措。而在刚刚闭幕的广东省委十三届四次全会暨省委经济工作会议上，又将“加快培育人工智能等新兴产业，大力发展新质生产力”作为2024年经济工作重心。
构筑新质生产力，下好“先手棋”，拥有着众多国家级平台、核心企业、国际人才的广东，人工智能发展正以“三步走”之势笃定向前。
政策推动下，我国人工智能产业加快落地，在多个应用领域引发变革，为新旧动能转换和国民经济高质量发展提供了有力支撑。
从最新数据来看，我国人工智能核心产业规模达到5000亿元，企业数量超过4400家。人工智能基础设施布局提速，算力规模位居全球第二，东数西算等重大工程加快推进，5G基站超过320万个，至少有30座城市投入到智算中心的建设之中。人工智能和制造业深度融合，全国已建成2500多个数字化车间和智能工厂，研发和生产效率显著提升。
同时，大量创新应用井喷。据不完全统计，截至2023年10月，国内开发的大模型已有238个。另据世界知识产权组织数据，2022年中国企业和机构申请了近3万项人工智能相关专利，占全球人工智能专利申请的40%以上。
作为数字经济第一大省，广东近年来全面推进数字经济强省建设。发展人工智能，广东也有自己的“三步走”。
自2018年起，广东先后出台《广东省新一代人工智能发展规划》《广东省新一代人工智能创新发展行动计划（2022～2025年）》，设置了2020年、2025年、2030年三个节点目标。
“到2025年，智能算力规模实现全国第一、全球领先”“核心产业规模突破3000亿元”“企业数量超2000家”……此次出台的《实施意见》，重点提出22条政策举措，力争在算力、算法、数据、产业、生态等方面取得重大突破。
多份指数研究显示，广东的算力位居全国前列。据了解，广东目前拥有鹏城实验室、韶关数据中心集群、横琴先进智能计算平台、广深超算中心等重大算力设施平台。在科技部批复的国家新一代人工智能公共算力开放创新平台中，广东省智能科学与技术研究院、广州人工智能公共算力中心上榜。还有，AIGC创新基金、琶洲算谷、深港算力中心、大湾区一体化数据中心、量子研究院……广东正不遗余力地布局基础设施底座，赋能大模型以触达业务场景。
产业方面，2018年，广东首次披露人工智能产业“家底”：2017年人工智能核心产业规模约260亿元，约占全国1/3。2022年，这一数值达1500亿元，5年增长近五倍。
短短几年，广东布局建设了广州南沙国际人工智能价值创新园、深圳湾科技生态园等11个省级人工智能产业园，2022年全省人工智能相关注册企业约17万家，核心企业900多家，科大讯飞、广电运通、小马智行、致景科技、奥飞数据、极飞科技、云从科技、同盾科技、异构智能……一大批人工智能新锐企业涌现。
AI产业化，产业也在AI化。广东拥有较强的制造业产业集群和超大规模服务市场优势，为通用人工智能的落地应用提供了广阔空间，智能制造、医疗影像、无人商店、智能客服、智慧物流、智慧农林、无人巡检、智慧教育等场景，都是AI的“练兵场”。
在人工智能的角逐中，“得人才者得模型，得模型者得天下”成为共识。当前，广东依托省、市重大人才工程引进AI领域创新团队近50个，建设人工智能相关领域博士学位点14个，硕士学位点34个。广东地区的高校、实验室、企业等，都是人才孵化器。
《实施意见》新闻发布会上，广东省科技厅厅长王月琴指出，当前，广东在发展通用人工智能方面，具备产业基础扎实、企业质量数量双提升、平台算力领先、创新人才集聚、大湾区协同联动五点优势。
背靠湾区优势，要争取具有全球影响力的科技和产业创新高地，对广东而言有哪些挑战？多位受访的人工智能相关专家献策：算力应用、数据安全、人才队伍仍是破题关键。
“强大的科技产业、丰富的应用场景需求是广东的基础优势”，光明实验室研究员、生成式大模型团队负责人姜文浩表示，关键还在于构建自主可控的算力生态，此外也应当建立数据安全和隐私保护机制，以支撑模型的训练和优化。广东省电信规划设计院有限公司工程师张敏提出同样的观点，他表示，高算力密度带来的高能耗密度、数据质量与数据安全、算力产业生态体系的完善、有效应用的落地，都是智算时代的挑战。
在被问及广东发展人工智能产业面临的挑战与瓶颈时，姜文浩回答，人才紧缺是技术创新的首要“卡脖子问题”，人工智能的发展依赖于算法的持续迭代，这对具有领袖能力和跨学科的科学家人才提出要求，即既要懂工程，又要懂科研。据了解，光明实验室推出了“天才新星”引进计划，通过给予“天才新星”充分的自主权，提供团队组建、软硬件设施、科研启动经费等方式，吸引高层次人才。
香港科技大学（广州）协理副校长熊辉从人才培养方面给出了他的思考，他指出，港科大（广州）从学科设置、学生培养、课题选择方面，都致力于培养学科交叉融合的复合型人才，比如在博士的培养上，采取“双导师制”，让学生能够做到轻松跨界，很多博士生也从海外本科毕业后回流；在教师的择选方面，90%的教授都是来自于海外。如今，港科大(广州)人工智能前沿交叉科学重点实验室(AI+实验室)已被列为广州市重点实验室。
“加快培育人工智能等新兴产业”，这是作为数字经济大省的广东立下的“军令状”。道阻且长，唯有凝聚全省力量，行动起来、共同作答，拭目以待。
