文章主题：ChatGPT, 人工智能, 自主技术
🎉 ChatGPT引发了全球科技界的热议，中国的AI同行们也不禁思考：我们距离拥有自己的ChatGPT还有多久的路程呢？这款由美国OpenAI研发的语言巨擘以其卓越性能和无限潜力，在国内外都掀起了学习与探索的热潮。中国在人工智能领域的发展速度不容小觑，从基础研究到应用落地，每一步都在稳步迈进。虽然目前市面上已有类似产品，但自主创新始终是赢得未来的关键。我们期待看到更多像ChatGPT这样的创新在中国诞生，为中国乃至全球的技术进步注入新的活力！🌍
🌟【AI巨变】ChatGPT引领潮流，巨头眼中的革命性突破！🚀全球科技巨头周鸿祎，这位360集团的掌舵人，对ChatGPT的颠覆性力量给出了深度见解。他不认为这只是个简单的“对话机器人”，而是人工智能领域的一次重大飞跃。🔥ChatGPT的崛起，无疑标志着AI技术迈向了全新阶段，开启了智能交互的新纪元。它以强大的自然语言处理能力，挑战着我们对智能化的认知边界。🔍这样的创新，对于业界来说，既是机遇也是挑战，意味着一场深刻的重构和转型正悄然来临。🚀未来，人工智能将如何塑造我们的生活？ChatGPT的崛起，或许给出了答案的一部分。让我们拭目以待，共同见证这场科技革命的壮丽篇章！🌈
🌟ChatGPT无疑是科技领域的热门话题，它以惊人的速度引领着新业态与技术的革新浪潮。然而，褚院士的见解更为深邃——这不仅仅是一个里程碑，而是创新不断演进的生动体现。🚀尽管ChatGPT展现出强大的潜力，但我们不能将其视为终点，因为科技进步的脚步永不停歇。🎓未来，期待更多这样的创新涌现，为我们的世界带来更多的可能性与惊喜。🌍
追赶新技术发展，中国如何能拥有自己的ChatGPT？
事实上，数据显示，中国数字经济规模连续多年稳居世界第二，新的商业模式、应用场景、增长动能不断涌现。
🌟贺晗委员深度剖析：中国科技企业聚焦场景应用，实乃时代烙印，伴随经济快速壮大，传统行业亟待数字化转型以驱动生产力飞跃。然而，长远来看，底层技术研发的短板可能成为阻碍产业数字化进程的关键瓶颈。就像ChatGPT这类大型预训练模型，虽潜力巨大，也可能成为制约我们创新发展的‘瓶颈技术’。🚀我们必须正视并着力解决这一问题，以确保科技领域的可持续发展和未来的竞争力。
🌟ChatGPT国产化进程引发热议，致公党上海专职副主委邵志清深度解析：🚀中国科技创新的脉动中，ChatGPT这一现象引发了政协委员的高度关注。它不仅揭示了商业才能的熠熠生辉（ reklam-free,企业家精神亟待磨砺），同时也敲响了科技自主自强道路上的警钟（remove contact details, self-reliance in tech）。邵志清委员指出，这背后是本土创新与底层技术突破双重挑战的呼唤（highlight innovation & technological advancement）——我们需要持续培养企业家精神，同时也要勇敢面对自主创新的漫漫征程（emphasize the need for continuous nurturing and technological breakthroughs）。🚀#ChatGPT国产化 #科技创新 #企业家精神 #科技自立自强
🌟中国的强大在于其庞大的应用生态和无尽的数据宝藏。若能孕育出更多在底层技术与创新商业模式上的闪耀天才，ChatGPT的本土化发展或将开启新篇章，引领潮流，甚至可能塑造出超越全球热门AI模型的崭新模式。🌍
“我们需要认识到以ChatGPT为代表的人工智能技术也是‘硬科技’，必须在国家层面上升到和芯片产业同等重要的地位和高度。”河南省政协委员、麒麟合盛集团创始人李涛说。
在他看来，目前，该技术还依赖高性能的GPU芯片所建成的GPU服务器集群，但在可预见的将来，人工智能和芯片设计会形成软硬件相互促进的合力，一旦这种能力爆发出来，中国可能需要十至二十年的时间才能追赶上。
当下，中国自身的优势在哪？又该如何奋起直追？周鸿祎认为，ChatGPT需要用户不断使用、反馈、修正，它的能力才可以不断提升。中国的优势包括互联网大公司比较多、算力较好、工程师红利等。
他今年带来的《关于以产研协同和开放生态模式推进人工智能大模型技术创新发展的提案》建议，大型科技企业+重点科研机构的产研协同创新模式，打造中国的“微软+Open AI”组合引领大模型技术攻关；支持设立多个国家级人工智能大模型的长期开源项目，打造开源众包的开放创新生态。
针对目前中国人工智能领域与ChatGPT的差距，李涛建议发挥中国举国体制优势，积极弥补短板，加快追赶世界先进水平。
具体来看，一是制定国家战略和路线图，加强顶层规划设计。二是重视人工智能基础技术和创新研究，加快核心人才培养。三是扶持建设ChatGPT替代产品所需的“算力”“算法”“数据”等新型基础设施。四是优化政府集中采购制度，支持科技创新型企业发展。
李涛提到，算力层面，要鼓励行业创新，在现有资源的条件下，找出创新方式，缩小算力差距；算法层面，要加强人工智能科研与产业的结合，寻找对算力消耗更小的人工智能算法；数据层面，要整合行业力量，建立起一套高质量的、用于人工智能超大模型训练的数据库。
贺晗希望，相关行业主管部门通过规划指引、财政补贴、试点示范、揭榜挂帅、产业基金等方式，鼓励科技企业围绕算法模型开源、开源数据集建设、数据要素共享流通、中英文数据互补、智能算力集群建设等关键点进行长期投入，加快数据、算法、算力基础设施建设，形成生态。
来源：中国新闻网
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