当下，以ChatGPT为代表的认知智能技术的突破引发了全球关注和热议。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提出，应当加快推进我国认知智能大模型建设，在自主可控平台上让行业尽快享受AI红利，让每个人都有AI助手。

他认为，认知智能大模型的智慧涌现，有望改变现有的信息分发获取方式、革新内容生产模式、全面升级人机交互方式以及加速“AI for Science”的发展，将有可能给整个社会带来颠覆式影响。

目前，虽然我国多个机构和企业发布了一系列大模型，但未能真正走通通用大模型预训练、基于Prompt任务的有监督训练以及基于人类反馈的强化学习等系统性算法路径，大模型的智能水平相比ChatGPT仍有显著差距。

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可以预判，如果我国不能快速跟进，那么将在数字经济、人机交互甚至某些科学研究领域的国际竞争中处于被动局面。为此他建议：

第一，重视认知智能大模型研发，构建以领军企业为主体、产学研合作的创新体系，加速跟进和追赶国际前沿水平。

类ChatGPT研发是一个持续进化的系统工程，任务难度高、投入大，建议我国以科技领军企业为创新主体，联合国家实验室、全国重点实验室等国家战略科技力量，在国家专项的统筹和支持下构建长期稳定的产学研合作创新体系，持续推进我国认知智能大模型的技术研发和升级。

第二，积极推动认知智能大模型在教育、医疗、办公、人机交互和AIGC领域的行业示范应用与规模化价值落地。

打造一批可复制、可推广的标杆型示范创新应用，抢抓认知智能大模型技术红利，加速实现面向“幸福中国”的教育、医疗、司法等领域优质资源的普惠供给，面向“工业强国”的手机、汽车、家电、机器人等人机交互的智能升级，打造面向“数字中国”的数字技术产业创新发展新标杆。

第三，支持打造面向大模型研发和服务的人工智能国产软硬件技术底座，中国认知智能大模型只有在国产技术底座上发展才能有自主可控的大未来。

大模型的研发和服务只有在国产化的存储、算力、操作系统等基础软硬件平台上，才能长期安全地持续推进，有效避免未来在某些环节出现“卡脖子”问题。支持大模型研发机构与人工智能国产软硬件机构建立长期战略合作，合力推进确保技术底座自主可控。

第四，加大力度投资建设公共算力平台，设立使用平台的揭榜挂帅机制，让更多科研院所和科技创业企业也有机会站到国家公共算力平台上，进行模型训练和算法创新。

大模型对算力设施有更高要求，目前只有少数领军企业和科研机构有实力参与，不利于发挥我国人工智能领域人才数量优势。建议大力度投资建设国家及地方公共智算中心，更好满足广大高校、科研院所和产业界的算力需求，推动形成大模型新时代我国人工智能行业百花齐放的繁荣生态。

第五，构建国家数据资源平台，汇聚认知智能大模型所需要的基础性数据，在依法合规基础上搭建数据共享使用机制，支持战略科技力量站在国家数据资源平台上加速认知大模型的研发和产业化。

我国文本电子数据资源建设相对薄弱，且各类图书馆、出版社等数据分散、开放共享不足，建议依托国家图书馆、国家科技图书文献中心等单位构建高质量的国家数据资源平台，支持全国重点实验室、国家人工智能开放创新平台等国家战略科技力量便捷使用，并制定规范使用审核机制，为中文的认知智能大模型研发和持续提升提供数据资源保障。

第六，鼓励产业基金参照OpenAI和微软等股东的投资协议新模式，积极探索更有利于创业团队和核心技术骨干为梦想长期奋斗的股权投资协议模式，构建更好的科技创投生态和创新创业环境。

我国也应在人工智能等重大赛道设立更积极的产业基金，参照OpenAI的新型股权投资协议模式，优化创业公司的股权期权设计，让创业者和核心技术骨干能够更长久地在公司拥有主导权和决策权，保护好技术团队的创新氛围与创业积极性，有力支持中国颠覆型技术的科研投入、创新突破和产业孵化。