文章主题：ChatGPT, 人工智能, 自主技术
🎉 ChatGPT引发了全球热议，🔥 中国的AI热情也在不断升温！你是否好奇，咱们国家何时能迎来自家的ChatGPT巨擘呢？🤔 许多科技巨头和创新型企业正加速研发步伐，💪 技术迭代的脚步声清晰可闻。虽然ChatGPT已成现象级存在，但中国在人工智能领域的实力不容小觑，相信不久后我们就能看到本土的杰出成果崭露头角！🏆
🌟【AI巨变】ChatGPT引领潮流，创新思维里程碑🚀 360集团巨头周鸿祎眼中的ChatGPT，绝非寻常对话机器那么简单。它正以颠覆性的方式，重塑人工智能领域的版图，堪称技术革命的标志性里程碑。🔥诚然，ChatGPT以其强大的自然语言处理能力，引发全球热议，但它所蕴含的潜力与可能远超想象。这不仅意味着一场人机交互方式的革新，更是智能科技跨越寻常的新起点。💻对于业界来说，这无疑是一次深度学习和算法迭代的催化剂，推动技术不断升级，向着更智能化、人性化的方向迈进。🚀 不过，我们也需清醒认识到，与其将其视为威胁，不如拥抱变化，积极应对这一挑战与机遇。🌈#ChatGPT #人工智能 #技术拐点
🌟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，实乃经济发展阶段使然。随着传统行业亟待数字化转型以驱动生产力飞跃，这一现象尤为显著。然而，长远来看，底层技术的薄弱将犹如瓶颈，限制产业迈向更高层次的步伐。诚如ChatGPT这类大型预训练模型，虽已崭露头角，却也可能成为制约发展的关键因素，我们不能忽视其潜在的“卡脖子”风险。🚀
🌟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。它不仅揭示了商业奇才的熠熠生辉（💼），也警示我们，企业家精神的磨砺仍需持续努力（🌱）。同时，底层技术的自主创新之路还任重道远（🔬）——科技自立自强，这四个字背后蕴含着深远的挑战与机遇。邵志清委员强调，ChatGPT的成功并非偶然，它折射出我们在科技创新领域需要更深层次的思考和实践（🤔）。国产化道路上，既要看到市场的热浪，也要冷静面对技术瓶颈（🌊）。让我们共同期待，中国企业家精神的淬炼与科技自主能力的提升，为未来的创新浪潮注入更强动力（💪）！#ChatGPT国产化 #科技创新 #企业家精神
🌟中国的强大在于其庞大的应用生态和丰富的数据宝藏。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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