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系统布局国际竞争新赛道******

　　作者：朱克力（国研新经济研究院院长）

　　制胜新赛道，需要更为系统的方法论。结合各地已有的创新实践，其基本路径是，在看准方向、锚定价值的基础上提前布局，在推进过程中突出创新驱动，持续激活人和场景的力量。

　　近期召开的中央经济工作会议强调，抓住全球产业结构和布局调整过程中孕育的新机遇，勇于开辟新领域、制胜新赛道。党的二十大报告指出，要开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势。可以说，制胜新赛道正成为我国深度参与和引领新一轮产业变革、重塑国际竞争优势的重要战略目标。

　　纵观全球历史，看准方向并领跑新赛道是制胜之道。看企业发展，三星电子因看准方向，大量投入研发存储器和液晶面板，如今全球市场占有率稳居前列，已成为国际电子产业头部企业；诺基亚虽然抓住通信产业发展机遇在上世纪取得巨大成功，却与触屏手机失之交臂。看国家进步，英国曾因蒸汽技术而崛起，美国凭借信息技术而强大，无不是抓住新赛道机遇而成为时代的弄潮儿。

　　当前，大数据、云计算、人工智能等关键技术赋能各个领域，新产业、新业态、新模式加速迭代。新赛道主要以新技术或新模式为核心竞争力，是分工更细、技术更高、迭代更快、更利于形成优势的新兴产业或细分领域，具有引领性发展、颠覆性创新、爆发式成长等特性。如果说科技创新是推进竞争力提升和现代化先行的关键变量，那么制胜新赛道就是产业迭代升级与换道超车的必由之路。

　　放眼国内，各地在竞逐新赛道方面不遗余力。有的推动发展集成电路、人工智能、生物医药、新能源等先导产业，有的前瞻布局工业互联网、卫星互联网、机器人等新兴产业，有的超前谋划区块链、太赫兹、量子通信等未来产业。应当注意的是，制胜新赛道既要抢占新技术前沿，也要努力在不确定性中锚定其中的确定性。比如，数字化和低碳化，是引领未来产业发展、贯穿全球产业链供应链价值链的重要力量，可作为各地培育差异化新赛道的共性基座。

　　制胜新赛道，无疑需要更为系统的方法论。结合各地已有的一些创新实践，基于从科技到产业的转化规律和推进方式，其基本路径是，在看准方向、锚定价值的基础上提前布局，在推进过程中持续激活人和场景的力量。具体而言，可重点从三方面协同发力。

　　突出创新驱动，布局新赛道。注重从新赛道的起点出发，以推动重点产业链与未来产业发展为主攻方向，打造具有国际竞争力的产业集群。运用产业生态圈理念，将创新与产业化紧密结合起来，构建以企业为主体，涵盖基础研究、技术创新、成果产业化、科技金融全链条的创新生态链，吸引各类创新资源要素高效配置和集聚协作。与此同时，应实施一系列创新驱动政策，梳理完善相应法律，营造有利于各种超前的高科技和新应用竞相涌现的良好氛围与法治环境。

　　坚持以人为本，培育新赛手。人才资源是第一资源，制胜新赛道的一个关键在于“赛手”，以及激励其跑出好成绩的新机制。应着眼于新赛手成长，加快培育一批平台型龙头企业、区域性科技服务机构和更多“专精特新”企业，围绕紧缺人才制定针对性政策，根据新赛道产业人力资本需求规模与层次，搭建高素质、高质量人才引育管理体系。既要提高人才自主培养质量和能力，也要加快引进高端人才，为各类人才发展提供更优质保障。

　　深化场景供给，建设新赛场。想要真正跑通新赛道，必须尊重产业规律，遵循需求导向和场景驱动。新赛道依托的新赛场，由大量可验证需求和可落地场景构成。应通过搭建产业新生态载体，优化场景供给流程，形成产品接入、场景实测、推广示范的全流程场景生长链条，加速技术转变为现实生产力。在挖掘国内市场的同时，应着眼全球，在全球范围开掘制胜新赛道的更大需求和更多场景，瞄准世界一流创新资源开展合作，深度融入全球分工体系并增强国际影响力，实现从跟跑、并跑到领跑的跃升。

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）