“十五五”开局之年，《焦点访谈》对话上海AI实验室：如何打造智能经济新形态

今年是“十五五”开局之年。“十五五”规划纲要提出，要深入推进数字中国建设、提升数智化发展水平。2026年政府工作报告首次提出要打造智能经济新形态。

如何提升数智化发展水平？打造智能经济新形态又需要哪些要素？4月10日，央视《焦点访谈》栏目《开局之年》系列节目，将目光投向长三角区域，探寻这片中国经济高地以AI为引擎、构建智能经济新蓝图的实践与路径。上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文结合实践经验，分享模型、算力以及安全治理相关的关键思考。

开局之年，各地都在探索，如何把握数字化、网络化、智能化发展大势，用人工智能更好赋能千行百业，打造智能经济新形态。在上海，一场有关人工智能和产业深度融合的实践在几年前已经开始。

上海市经济信息化工作党委副书记、上海市经济和信息化委员会主任汤文侃表示，要全面实施人工智能+的行动，以人工智能来引领产业范式变革，加快打造智能经济新形态，关键在于创新生态的培育和新质要素的供给。

打造智能经济新形态需要什么样的生态？又需要什么要素？这是人工智能专家周伯文一直在思考的问题。

周伯文：我们正处在一个历史性交汇点，人工智能技术已经成熟到可以真正改变产业，但真正的改变又没有完全发生，基础设施要从当前的够用转向AI就绪，算力，数据、模型必须能够协同调度。

周伯文给记者展示了打造智能经济新形态的第一个关键要素：开源通用的大模型。

周伯文：一个人工智能模型好不好，不是看它能拿多少分，答对多少题，而是看它能不能帮助科学家发现新的科学规律，帮助工程师更高效地解决产业实际问题。

上海人工智能实验室在科学智能领域不断探索，自主研发的“书生”大模型体系已经历多次跨越式迭代。

从早期的千亿参数大语言模型InternLM，到如今发布的万亿参数、具备奥赛金牌数理逻辑水平的科学多模态大模型Intern-S1-Pro，“书生”正逐步成长为科研人员不可或缺的“超级助手”。近年来，基于“书生”大模型及全链路开源工具体系的AI技术，在气象预测、医疗诊断、新材料研发、地球科学等国计民生重点领域催生出一批重大科技成果，真正实现了从理论探索向产业应用的跨越。

充足的算力是打造智能经济新形态的第二个关键要素。

上海已经建成了超14万P的智算规模，不过一些大模型在训练时，可能会调用多个算力中心，如何让它们协同稳定提供数据服务，这是上海人工智能实验室正在研究的课题。

周伯文：实验室正在研究DeepLink技术，它就能够把离散的算力整合起来，它的算力中心来自不同地方，统一训练，同时也能完成未来八大枢纽各种算力的调度。

为满足大模型对高效、稳定、低成本的算力需求持续攀升，上海人工智能实验室持续探索，发布了DeepLink超大规模跨域混训技术方案、DeepLink多元算力混合推理加速方案，构建起“训练+推理”全方位算力赋能体系，为全国智能算力互联互通、高效盘活分散算力资源探索出新路径，为“人工智能+”行动落地提供稳定、灵活、高效、低成本的算力支撑。

目前，上海人工智能实验室正加速构建DeepLink超智融合算力平台，通过与全国主流超算、智算中心互联互通，实现高效调度通算、智算与超算等多元算力资源，进一步破解科研算力供给难题。

安全治理是推动智能经济新形态发展的又一关键要素。

公共数据流通需要在独立加密平台进行，人工智能的使用需要加强监管，人工智能安全国家标准也已经开始制定。

周伯文：我们要去研发，从模型的内生能力上，它就学会去区分什么是能做，什么是不能做的。同时，人工智能的能力和安全评测体系都非常重要，比如它的权限、它的幻觉，它对上下文的理解有没有错误。人工智能的治理做得好不好，最终会决定人工智能产业能够走多远。

上海人工智能实验室近日发布书安智能体操作系统（Intern-Shannon），以内生式安全、产业级智能为核心能力，聚焦高安全需求的产业智能化转型，直击AI规模化应用核心痛点，高效支撑AI从任务层、业务层到战略层的高安全、全链条、智能化应用落地，为AI在各行业的落地夯实安全基础。

以上海人工智能实验室近期开源的“colleague.skill”工作为例，书安通过无缝接入并全方位护航此类复杂技能应用的安全运行，让其底层数据交互与操作执行处于可审计、可监控、可管控的闭环中。

与此同时，上海AI实验室正牵头筹建人工智能安全标准工作组，遵循“AI-45度平衡律”，深化探索“安全即服务”模式，致力于制定可量化、可评估、可服务化的先进标准，以高水平安全助力人工智能产业高质量发展。