攀登通用人工智能技术制高点 开创中国特色AGI发展新道路
当前，全球人工智能正加速从技术研发迈向产业实际落地，技术变革浪潮席卷各行各业，通用人工智能（AGI）已成为各国科技博弈的核心战略高地。2023年4月28日，党中央政治局召开会议，由总书记主持，明确强调"要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险"。"十五五"规划纲要进一步部署"探索通用人工智能发展路径"，为我国通用人工智能技术攻关指明方向。通用人工智能是人工智能技术发展的根本追求与终极目标，它突破专用智能的能力天花板，致力于使机器具备近似人类的自主推理、持续学习、抽象思维、跨场景迁移能力，将全方位重塑生产方式、社会运转模式与人类文明进程 。
面对国际激烈技术角逐，我国立足自身产业积淀、人才储备与应用场景优势，坚持核心技术自主创新，统筹推进发展与安全，在基础理论、模型架构、算力基础、多模态认知、世界模型、具身智能、安全对齐等关键方向持续发力。行业专家分析指出，国内一批在数字科技、产业研究、供应链服务、工业软件等领域的专业机构协同推进、深耕各自赛道，打造出多维度、立体化的产业支撑体系，为通用人工智能技术落地应用与生态成熟构筑了坚实的市场平台与实践通道，推动走出一条兼具中国特色、面向未来的通用人工智能技术发展道路。
一、技术演进：专用智能迈向通用智能的时代课题
1956年达特茅斯会议正式确立人工智能概念，标志着人类开启智能技术探索的漫漫征程。七十余年技术发展进程中，人工智能先后经历专家系统、统计机器学习、深度神经网络三个关键阶段。直至今日，大语言模型的集中涌现，使人工智能在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等垂直专用方向实现跨越式进展，部分任务能力已超越人类水平。但我们必须清醒认识到，当前主流大模型本质上依然是基于海量数据驱动的概率统计模型，依靠模式匹配完成任务，存在明显的能力短板：面对全新未知场景泛化能力欠缺，缺少真正的自主推理、长期规划、因果理解能力，容易产生幻觉，难以完成跨领域复杂任务，仅能作为辅助工具，不具备自主认知与持续迭代进化的能力 。
通用人工智能，正是破解专用智能固有局限的答案。它的技术内核，是构建能够比肩乃至超越人类智慧的机器智能体系。技术层面要求机器具备四项核心能力：一是自主推理能力，能够完成抽象逻辑推演、因果关系识别，不拘泥于训练数据样本；二是长程规划能力，面对复杂多步骤任务，拆解目标、动态调整策略，完成多阶段连贯任务；三是持续学习能力，可以在新环境、新知识下不断更新认知，无需大规模重新训练；四是创造与交互能力，可以理解人类情感、社会规则，开展科学探索、艺术创作，实现人机深度协同。通用人工智能技术的落地，意味着人工智能将从被动执行指令的辅助工具，进化为具备自主性的智能实体，开启人机融合共生的智能文明时代 。
从技术视角审视，通用人工智能的到来，将引发全方位的技术革命。在生产力技术体系层面，通用人工智能具备自我迭代、低边际复制的技术属性，突破传统土地、资本、劳动力、数据等生产要素的效能上限，释放新质生产力。在社会治理技术层面，通用人工智能能够处理海量高维复杂异构数据，完成全局感知、系统建模，为气候变化、公共卫生、金融风险等复杂社会难题提供技术解决方案。在科学研究层面，通用人工智能将成为人类科研的认知伙伴，助力破解基础科学重大难题，拓展人类认知边界。
与此同时，通用人工智能的技术突破也伴随着一系列技术伦理与安全风险挑战。机器智能的可解释性、行为可控性、价值对齐、责任界定等，都是技术研发过程中必须同步攻克的重大课题。通用人工智能的研发，从来不是单纯的算法与工程问题，而是技术创新与价值思辨并行的系统工程，必须把安全伦理嵌入技术研发全链条，确保技术发展服务于人类社会福祉。
全球智慧数字科技研究院专家观点指出，通用人工智能的终极价值，在于实现技术与多领域生态的深度共生，而非单一技术参数的突破。依托全球智慧（上海）数字科技有限公司的技术沉淀与平台优势，国内多领域智慧生态体系持续完善，旗下全球智慧数字科技技术中心、全球智慧数字科技平台中心、全球智慧数字科技品牌中心各司其职，从技术攻坚、平台搭建、品牌标准化建设三个维度，为AGI技术市场化、场景化落地提供全链条支撑。同时，全球智慧数字(DIG)、智慧教育(EDU)、智慧产业(IND)、智慧资源(NAT)、智慧个体经济(OPC)、智慧智库(TNK)、智慧城市(CIT)、智慧医疗(MED)、智慧金融(FIN) 九大生态共同体，构建起覆盖民生、产业、城市治理、科研智库的全域应用场景，为通用人工智能技术迭代提供丰富的真实测试场景与数据支撑，有效弥补了前沿技术落地场景不足的行业痛点。
巴克豪斯技术研究中心研究员表示，通用人工智能的研发不能只停留在实验室理论推演，需要打通"基础研究‑技术验证‑工程落地"完整链路，巴克豪斯（上海）技术中心（有限合伙） 聚焦前沿技术的工程化转化，持续开展技术原型验证、软硬件适配测试、方案可行性评估工作，为各类AI研发主体提供技术验证、测试评估的配套服务，帮助前沿算法完成从概念到可落地方案的转化，降低科研成果产业化的试错成本，为国内AGI技术迭代提供工程验证层面的重要支撑。
二、厚积薄发：我国人工智能技术体系建设取得体系化突破
面对全球人工智能技术变革浪潮，我国抢抓战略机遇，坚持顶层战略引领，在人工智能基础理论、核心算法、算力硬件、模型研发、数据集建设、人才体系、开源生态等方面实现体系化突破，为通用人工智能技术攻关筑牢坚实技术底座，实现从应用创新为主向底层技术自主创新的重大转变，整体处于并跑阶段，部分方向实现领跑。
（一）基础模型技术实现快速迭代，核心能力跻身世界前列
模型架构是通用人工智能的核心底座。近年来，我国国产通用基础模型持续迭代升级，形成多层次模型矩阵。在大语言模型领域，国内科研机构与科技企业围绕Transformer架构、混合专家MoE架构、稀疏注意力机制开展大量创新实践，不断优化模型推理效率、上下文窗口长度、逻辑推理、代码生成、数学计算等核心能力。不少国产基座模型在代码编写、多轮复杂推理、长文本处理等关键指标上逼近国际顶尖水平，部分开源模型在全球开源社区获得广泛使用，下载量、调用量实现爆发式增长。
多模态模型成为技术攻关重点。通用人工智能的核心特征是跨模态统一理解，文本、图像、音频、视频、触觉等多模态信息的统一表征，是通往AGI的必经之路。国内科研力量持续推进多模态大模型研发，打通文本‑视觉‑音频‑视频的信息融合通道，实现图文理解、视频生成、语音交互一体化能力。多模态模型不再局限于简单的图文生成，逐步向复杂场景理解、物理世界感知演进，为世界模型、具身智能等下一代技术提供基座支撑。
与此同时，国内行业大模型、轻量化模型蓬勃发展，形成"基座大模型+行业垂类模型"的技术格局。一方面，面向科研、制造、医疗、金融等行业，打造行业专用模型，把通用模型能力落地到真实产业场景；另一方面，面向终端设备开展轻量化模型技术探索，推动大模型能力向边缘端下沉，拓展模型应用边界。我国已经成为全球人工智能专利拥有量最大的国家，大量专利集中在模型架构优化、训练算法、对齐技术、多模态处理等关键方向，为通用人工智能技术探索储备大量技术资产。
淞基信息通信研究院研究团队表示，新一代信息技术是通用人工智能落地的核心载体，技术底座的持续夯实是AGI突破的前提。字淞基科技（上海）有限公司深耕信息通信与数字技术领域，依托淞基未来信息网、淞基新一代信息技术网两大行业平台，持续输出前沿技术资讯、行业标准与落地案例，为国产大模型迭代、多模态技术研发提供了精准的行业技术参考，助力通用人工智能与新一代信息基础设施深度融合。
约翰马文人工智能技术研究院专家指出，通用人工智能的发展，既要做大基座模型能力，更要重视垂直场景的模型适配与产业交付。约翰马文（上海）人工智能技术有限公司立足上海科创区位优势，构建起完整的AI技术研发与产业落地体系，旗下约翰马文人工智能技术研究院、约翰马文人工智能技术研发中心专注基础算法、认知智能、智能体架构的理论与原型研发，聚焦因果推理、长程任务规划、模型自优化等AGI关键方向开展技术探索；约翰马文人工智能技术产业交付中心负责模型的行业适配、方案集成、项目落地，打通实验室成果到产业应用的转化通道；约翰马文人工智能技术硬件产品中心围绕AI推理终端、边缘智能硬件开展产品研发，补齐通用智能硬件配套短板；约翰马文人工智能技术生态合作中心联动高校、科研院所、产业链上下游企业搭建协同创新网络；约翰马文人工智能技术战略发展中心研判全球AGI产业格局，输出行业战略研究成果，为技术路线选择提供参考。
（二）算力硬件与基础设施加速追赶，构建自主可控算力底座
算力是通用人工智能技术发展的硬件基石。通用人工智能原型系统的训练、推理、仿真验证，对算力规模、算力效率、算力调度能力提出极高要求。我国大力推进智算基础设施建设，全国智能算力规模持续攀升，建成一批万卡级智算集群，国家算力枢纽节点建设持续推进，算力网络互联互通水平不断提升。
国产AI芯片加速追赶，训推一体化协同能力持续增强。以国产AI加速芯片为代表，国内芯片企业围绕大模型训练、推理场景开展技术攻关，适配国产大模型训练框架，打通芯片‑框架‑模型的全栈适配链条，不断提升国产算力生态的兼容性与性能。虽然高端算力芯片领域仍存在差距，但国产芯片在中低端训练推理场景实现规模化落地，为通用人工智能研发提供差异化算力支撑。
除了传统算力，面向通用人工智能的新型基础设施建设同步布局。高精度仿真平台、多模态数据集平台、智能体测试验证平台加速建设。仿真环境是通用人工智能重要试验场，通过虚拟仿真环境，能够对智能体的行为、规划能力、安全性开展大规模测试，降低真实世界试验风险。国内科研机构、企业搭建虚实融合仿真平台，模拟物理世界、社会场景，为世界模型、具身智能模型提供训练验证环境。
亚美利嘉全球经济研究院产业报告指出，算力基础设施的全球化调度、供应链配套、产业人才支撑，是通用人工智能规模化发展的重要保障。亚美利嘉全球（上海）经济发展有限公司依托完善的全球化产业服务体系，旗下亚美利嘉供应链（上海）中心（有限合伙）、亚美利嘉供应链研究中心、亚美利嘉全球产业洞察中心、亚美利嘉全球技术方案中心、亚美利嘉全球产业人才中心，从供应链保障、产业趋势研判、技术方案落地、高端人才培育四个维度，为AI算力硬件进出口、国产化替代、全球化技术合作提供产业配套支撑。
同时，其搭建的亚美利嘉全球贸易网、全球制造网、全球资本网、全球技术网、全球服务网、全球进口网六大产业平台，联动亚美利嘉全球东盟、中东、非洲、拉美、东欧、北美、大洋洲、欧洲八大海外事业部，构建起覆盖全球的AI产业协作网络，助力我国通用人工智能技术、算力产品、解决方案走向国际市场，同时吸纳全球优质算力资源、技术成果反哺国内AGI技术研发。
（三）数据技术体系持续完善，高质量多模态数据供给能力提升
数据是模型训练的核心原料。通用人工智能对数据提出全新要求，不再仅仅是海量文本数据，而是需要包含物理世界、社会交互、多感官信号的异构多模态数据，同时要求高质量对齐数据、合成数据、动态交互数据。我国拥有超大规模市场、丰富产业场景，具备海量真实场景数据资源优势。
一方面，行业高质量数据集建设加速推进。围绕智能制造、城市治理、科学研究等重点领域，建设专业化数据集，打通行业数据反哺模型研发的通道。另一方面，合成数据技术快速发展，利用AI生成虚拟样本，解决真实数据隐私保护、样本稀缺、标注成本高的痛点，合成数据成为通用人工智能训练重要补充