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　　●人工智能大模型正经历从通用能力构建向垂直场景渗透的范式迁移ღღღ，其场景融合的广度与深度已成为衡量技术成熟的核心维度

　　●在人工智能大模型技术加速迭代与广泛应用的背景下ღღღ，风险监管范式正经历从传统刚性规制向敏捷治理ღღღ、柔性治理转型的深刻变革

　　习近平总书记指出ღღღ：“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量酷盘登陆ღღღ，将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响ღღღ。”当前ღღღ，在海量数据与强大算力支撑下ღღღ，听得懂ღღღ、说得出ღღღ、能互动的生成式人工智能快速迭代升级ღღღ，呈现出良好互动性拉斯维加斯游戏ღღღ、高度通用性ღღღ、智能生成性等特征ღღღ，并正与各行各业形成更加刚性ღღღ、高频ღღღ、泛在ღღღ、深度的联结ღღღ，也导致其潜在风险增加ღღღ。党的二十届三中全会提出“完善生成式人工智能发展和管理机制”拉斯维加斯游戏ღღღ，体现了更好统筹发展和安全的客观需要ღღღ，为推动人工智能领域的技术进步ღღღ、产业发展与安全保障提供了政策指引拉斯维加斯游戏ღღღ。

　　生成式人工智能属于一个宽泛的范畴ღღღ，而以DeepSeek为代表的人工智能大模型是生成式人工智能的一种实现方式ღღღ。人工智能大模型是通过深度学习技术在海量数据上训练出来的ღღღ、拥有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型ღღღ，能够理解和生成多模态内容ღღღ，具有逻辑推理和问题求解能力ღღღ，是推动新一代人工智能发展的关键技术载体和新型基础设施ღღღ。人工智能大模型具有强大赋能效应ღღღ，把握人工智能大模型的演进方向与风险监管ღღღ，具有重要的现实意义ღღღ。

　　作为数字经济发展的重要引擎ღღღ，人工智能大模型的演进不仅重塑技术发展范式ღღღ，更深刻影响全球产业竞争格局ღღღ。大数据ღღღ、大算力与强算法构成驱动人工智能大模型发展的核心要素ღღღ，三者相辅相成ღღღ、协同发力ღღღ，共同推动技术向更高水平ღღღ、更深层次发展ღღღ。海量数据为模型训练提供丰富素材ღღღ，强大算力是模型高效运行的硬件支撑ღღღ，而先进算法则赋予模型学习与推理能力ღღღ，三者共同构筑起人工智能大模型发展的坚实基座ღღღ。

　　当前ღღღ，全球人工智能大模型发展呈现出明显的极化态势ღღღ，以中美为代表的国家凭借技术积累ღღღ、资源优势与创新生态ღღღ，成为引领行业发展的核心力量ღღღ。这种发展态势不仅体现国家科技实力与创新能力的较量ღღღ，更折射全球数字经济竞争格局的深刻变革ღღღ。在技术演进过程中ღღღ，人工智能大模型发展衍生出一系列新特征与新趋势ღღღ。

　　其一ღღღ，前沿模型研发成本呈指数级攀升ღღღ，复杂的技术架构与庞大的训练需求ღღღ，对技术研发主体的资源整合能力与资金投入强度提出更高要求ღღღ。其二ღღღ，数据资源作为模型训练的基础要素ღღღ，其有限性与模型发展需求之间的矛盾日益突出ღღღ，高质量数据的稀缺性制约着模型性能提升ღღღ，数据资源的挖掘与利用边界亟待突破ღღღ；其三ღღღ，随着技术的快速发展ღღღ，传统评测标准已难以适应新型大模型的评估需求ღღღ，多样化的基准测试ღღღ、评测数据集ღღღ、评测方法与工具竞相涌现拉斯维加斯游戏拉斯维加斯游戏ღღღ，急需加速构建更为科学ღღღ、全面的人工智能大模型评估体系ღღღ，为技术发展提供精准导向与规范指引ღღღ。

　　人工智能大模型正经历从通用能力构建向垂直场景渗透的范式迁移ღღღ，其场景融合的广度与深度已成为衡量技术成熟的核心维度ღღღ。

　　从发展动因看ღღღ，行业数字化转型的差异化需求构成场景融合的核心驱动力ღღღ。不同领域知识体系ღღღ、业务流程与安全约束ღღღ，要求大模型技术实现从“标准化供给”向“定制化服务”的跨越ღღღ。这种跨越催生出基于通用大模型的行业适配方法论体系ღღღ，其核心要义在于通过领域数据增强ღღღ、任务目标对齐与计算架构优化ღღღ，构建兼具泛化能力与专业深度的领域模型ღღღ。

　　从技术维度看ღღღ，场景融合呈现出显著层级化特征ღღღ。底层是跨领域知识结构化建模ღღღ，中层是行业任务的算法语义解析ღღღ，顶层是业务流程的智能决策嵌入ღღღ。这种多层级架构使得不同行业的模型适配呈现出差异化技术复杂度ღღღ，数字化基础深厚的领域更易实现知识迁移ღღღ，而安全敏感型领域则需构建更严格的可信计算体系ღღღ。

　　从战略价值看ღღღ，场景融合正重塑产业竞争与国家安全的底层逻辑ღღღ。在产业层面ღღღ，大模型与实体经济的融合催生新质生产力ღღღ，推动研发设计ღღღ、生产制造ღღღ、服务运营等全链条的智能化变革ღღღ；在安全层面ღღღ，关键领域的模型自主可控已成为国家科技安全的重要组成ღღღ，而军事ღღღ、新材料等战略领域的深度应用ღღღ，则凸显人工智能作为未来竞争制高点的定位酷盘登陆ღღღ。这种双重属性使得人工智能大模型场景融合超越技术范畴ღღღ，成为衡量国家数字治理能力的重要标尺ღღღ。

　　在人工智能大模型技术加速迭代与广泛应用的背景下ღღღ，风险监管范式正经历从传统刚性规制向敏捷治理ღღღ、柔性治理转型的深刻变革ღღღ，这种转变不仅是应对技术风险的现实需要ღღღ，更是数字时代治理理论创新与实践发展的必然趋势ღღღ。

　　从风险本质来看ღღღ，人工智能大模型的多维潜在风险源于技术复杂性与应用边界不确定性ღღღ。数据安全ღღღ、算法偏见ღღღ、网络威胁ღღღ、军事化滥用等风险交织叠加ღღღ，形成具有传导性ღღღ、隐蔽性与放大效应的风险生态系统ღღღ。这种风险特征突破传统监管的认知框架与应对能力ღღღ，倒逼治理模式必须向更具适应性与前瞻性的方向演进ღღღ。

　　在此背景下ღღღ，敏捷治理与柔性治理成为破局关键ღღღ。敏捷治理强调监管机制的动态适应性与快速响应能力ღღღ，通过构建弹性规则体系ღღღ、建立风险预警与迭代优化机制ღღღ，实现对大模型技术全生命周期的精准监管ღღღ。这种模式打破传统监管滞后于技术发展的困局ღღღ，以动态调整的规则框架平衡创新激励与风险防控ღღღ。柔性治理则立足于伦理规范与法律法规的协同共治ღღღ，将价值导向的软性约束与责任明确的硬性规范有机结合ღღღ，既通过伦理准则引导技术发展方向酷盘登陆ღღღ，又以法律制度划定行为边界ღღღ，构建起刚柔并济的治理体系ღღღ。

　　治理模式的转型也重塑着全球数字治理格局ღღღ。在国家层面ღღღ，敏捷治理与柔性治理能力成为衡量数字竞争力与安全防护水平的重要指标ღღღ；在国际层面ღღღ，推动着全球数字治理规则的重构ღღღ，促进不同治理理念与制度体系的交流互鉴ღღღ。我国提出的全球人工智能治理倡议ღღღ，正是基于对这种治理趋势的深刻把握ღღღ，倡导构建开放包容ღღღ、协同共治的全球治理框架ღღღ，彰显大国在数字时代的责任担当与治理智慧ღღღ。

　　提升人工智能产业链的韧性和安全水平ღღღ。一是研发合成数据技术与方法ღღღ，尤其是中文合成数据ღღღ，形成强大数据资源ღღღ，打破人工智能训练数据瓶颈ღღღ。二是大力推进绿色算力发展ღღღ，研发算力中心冷板式液冷散热技术和人工智能热能回收技术ღღღ，建立规模化经济型零碳AI数据中心ღღღ。三是支持绿色数据中心认证酷盘登陆ღღღ，通过制定和推广绿色数据中心认证标准酷盘登陆ღღღ，引导AI数据中心向低能耗ღღღ、高效率方向发展ღღღ。四是大力发展量子计算机ღღღ、光计算等前沿科技和未来产业领域ღღღ，弥补AI算力差距酷盘登陆ღღღ。

　　构建国内外双循环的人工智能生态ღღღ。一是以基础研究ღღღ、自主创新和要素聚集为核心ღღღ，支持人工智能产业要素聚集ღღღ，集中产学研三方力量ღღღ，提升关键技术自主研发能力ღღღ，构筑人工智能技术的完备性和控制力酷盘登陆ღღღ。二是注重人工智能战略人才ღღღ、技术人才和业务人才培养与引进酷盘登陆ღღღ，重点支持战略人才聚焦科学研究ღღღ、技术人才聚焦技术培训ღღღ、业务人才聚焦场景应用ღღღ。三是支持人工智能大模型企业加速“出海”ღღღ，深化战略性合作ღღღ，形成多层次ღღღ、多元化的技术合作伙伴同盟关系ღღღ。

　　推进全球人工智能向善治理ღღღ。一是鼓励产学研单位积极主动参与国际人工智能标准化活动拉斯维加斯游戏ღღღ，携手全球人工智能产业链上下游企业共同制定国际人工智能综合标准化体系ღღღ，包括基础共性标准ღღღ、基础支撑标准ღღღ、关键技术标准ღღღ、智能产品与服务标准等ღღღ。二是广泛汇集全球人工智能专家ღღღ，在尊重各方文化多样性ღღღ、政治安全等诉求基础上ღღღ，探索多元化人工智能测试评估体系ღღღ，完善通用大模型和行业大模型测试评估体系ღღღ。三是在多维合作机制下建立多学科多主体参与的人工智能伦理全流程治理ღღღ，积极助力联合国出台人工智能伦理原则ღღღ、发布人工智能伦理治理指引ღღღ，协同构建分级分类伦理治理模式ღღღ，加快形成向善发展的人工智能治理生态ღღღ。

　　本文系国家自然科学基金青年基金项目（72202244）ღღღ、国家自然科学基金优秀青年基金项目（72322020）阶段性成果