如何弥补顶尖科技人才数量差距？陶智提出三方面建议

3月7日上午，全国政协十四届二次会议举行第二次全体会议，14位委员进行大会发言。

其中，北京航空航天大学教授，中国科学院院士陶智代表无党派人士界发言的题目是：创新高等教育育人模式 提升自主培养科技人才水平。

陶智指出，近年来，我国科技人才规模快速增长，2022年研发人员全时当量（指研发人员按实际从事研发活动的时间所计算出的工作量）达635.4万人年，居世界首位。但在整体质量和结构上还存在一些短板。例如，顶尖科技人才数量仍有差距，根据《全球前2%顶尖科学家榜单2023》，中国大陆入选人数为9013人（排名全球第4），只有美国81155人约1/10。此外，科技人才结构还需优化，STEM专业（科学、技术、工程、数学）博士毕业生占比不足70%，从事基础研究的研发人员全时当量仅占8.2%。

为此，陶智提出三个方面的建议：

第一，鼓励探索基础学科长周期贯通培养模式。目前国内部分高校探索实施基础学科拔尖创新人才培养改革，将“本-硕-博”作为一个整体，试点培养方案一体，课程衔接互选，学分互认等机制。建议允许高校在完善分流机制的前提下，在学校规定的最长年限内，试点“3+X”弹性学习年限和动态流转机制，提高人才培养效率。同时，应加大对“英才计划”“强基计划”“拔尖计划”等专项的统筹力度，加强基础教育与高等教育的衔接培养。选拔具有创新潜质，有志从事科研的好苗子，根据学生禀赋特长个性化培养，支持学生针对关键科学或技术问题进行“十年磨一剑”的研究探索。

第二，试点探索项目制学科交叉培养模式。当前已进入多学科交叉融合的“大科学”时代。21世纪以来，诺贝尔奖中具有跨学科研究特征的比例超过40%，特别是诺贝尔化学奖，近2/3具有跨学科特征。2020年12月，国务院学位委员会、教育部正式将“交叉学科”设置为我国第14个学科门类。具有学科交叉背景的复合型人才，将成为引领未来科技发展的主力军。建议试点在高校设立集成多个学科的特色培养项目，以关键科学问题和重大项目为牵引，对课程、师资、平台等资源进行整合重组，支持学生“多学科”培养、“多指标”评价，推动育人模式由直线型、分散式向矩阵型、集群式转变。

第三，建立进阶式科教融合培养体系。大学天然具备在科技创新中培养人才的优势。据统计，国家自然科学基金重点项目成员中超过50%为在读研究生，其中博士生占比超过30%。建议鼓励高校建立进阶式科教融合育人体系。针对低年级学生，开设探索类课程，让学生在实验室参与“微课题”，激发研究志趣，培养科研习惯。针对高年级学生，可设置源自实际问题的高阶挑战项目，引导学生选定研究方向，为开展持续攻关打好基础。此外，科教融合不能脱离硬件载体，应支持高校集中优势资源，打造一批通用、开放、共享的科教协同平台，为课程建设、实验教学、科研训练提供硬能力支撑。

整体对标GPT-4 Turbo  科大讯飞刘庆峰称应理性认识大模型综合差距

本报记者 陈佳岚 广州报道

OpenAI最新大模型版本GPT-4o发布一个月，国内厂商科大讯飞就声称旗下大模型已在多方面能力对标GPT-4o了。

6月27日，科大讯飞发布基于全国首个万卡算力集群“飞星一号”的星火大模型V4.0版本，该版本七大核心能力全面升级，其声称在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等方面实现对GPT-4 Turbo的整体超越。

“讯飞星火大模型V4.0是在全国产算力平台上训练的大模型，所有算法都是我们自主可控的，每一行码、每一个数据都是我们自己编写、自己清洗出来的大模型。”科大讯飞董事长刘庆峰表示，一定程度上，星火大模型V4.0的发布对完全自主可控的大模型究竟走到了什么样的发展阶段，具有重要的标志意义。

“我们多语言的语音识别原来需要1万小时数据，现在只要100小时数据就能做到比原来1万小时还好的效果。”刘庆峰表示，在中国，一定要考虑用更小的算力、更小的数据，做出更优质的落地成果，这样才能够真正地在未来几年打赢这一场人工智能红利赋能产业的“仗”，但同时，整个社会还要加强源头技术创新的氛围，一定要看到中美之间的差距，才能够迎头赶上，绝不能盲目自信，盲目地认为我们都已经超越了。差距还是很大的，需要大家有充分清晰而又理性的认知。

核心能力提升 对标GPT-4 Turbo

ChatGPT作为领先的语言模型代表了当前人工智能领域的先进技术水平，国内大模型总喜欢与之一较高下，这不仅是国内大模型希望通过与ChatGPT竞争提高自身的市场认知度和用户基础，背后也是中美大模型差距的较量，还可以减少对外部技术的依赖。

《中国经营报》记者注意到，对于科大讯飞而言，其讯飞星火大模型版本几乎每次更迭都会与ChatGPT做对比，这次也不例外。OpenAI在上个月（5月14日）刚发布了最新大模型版本GPT-4o，聚焦语言交互功能的提升，科大讯飞就迫不及待地要和GPT-4o进行PK了。

科大讯飞官方介绍，根据《通用认知智能大模型测评体系2.0》测试结果，讯飞星火V4.0已经实现了和GPT-4 Turbo的全面对标，在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学这些能力上都已经实现超越。

现场，刘庆峰展示了讯飞星火V4.0在复杂指令、复杂逻辑推理、空间推理、高中数学等方面的效果，星火“智商”再度进化。“复杂指令”现在得到了很好的提升，例如对标题使用修饰手法、需要引经据典的情况以及要用成语等，它都能理解，这就是“复杂指令”的跟随能力。

然而，科大讯飞也坦言讯飞星火V4.0在代码和多模态能力上与GPT-4 Turbo还有差距。

刘庆峰表示，代码能力是我们非常关注的能力之一，因为它涉及未来的产业信息化和信息产业化的核心。ChatGPT去年2月通过谷歌二级程序员测试，当时的GPT-3.5用这个测试集只获得了60多分。GPT-4 Turbo今年1月测试大概在80分，现在到86分，也在快速迭代和进步。预计在今年8月，讯飞星火会达到86分以上的水平。

而讯飞星火V4.0多模态能力与GPT-4 Turbo还有所差距，是因为我们当前在文生视频上还没有算力，也是下一步的核心重点，但是有生态伙伴一起做。

认识中美科技综合差距、长期主义打造自主可控生态

“今天的讯飞星火V4.0对标GPT-4 Turbo是全方位对标，但是我们同时要看到，一旦GPT-5发布，因为它的模型尺寸更大、训练时间更长、数据更多，又会把差距拉开，甚至拉到一年以上。”刘庆峰坦承，,我们一定要科学理性地认识到中美科技的综合差距。

在刘庆峰看来，中美在通用大模型底座上的差距，是半年到一年半之间的动态追赶，但不会被甩开。

他继续说道：“我们有信心快速追赶，而且是在完全国产算力自主可控算法和数据基础上来追赶，保证不出现代差，保证极限情况下，能够顶上扛上。我们既要认识到差距，又要有充分的信心，要能够科学理性地给出从源头技术到生态到产业应用落地的一整套打法，要以长期主义来打造真正自主可控的AI产业生态。”

刘庆峰认为，面对未来的人工智能新生态，要关注源头技术生态、智能体生态、应用生态、行业生态。在推动的过程中，一定要实现底座技术的完全自主可控，否则可能我们就把大楼建在别人的院子里，建在沙滩上，随时会倒塌，要真正做到软硬件一体化，才能更深度地落地。

记者注意到，刘庆峰多次强调要打造自主可控的AI产业生态的重要性。

2023年10月17日，英伟达应美国商务部要求，对中国所有能训练大模型的智能算力全面断供。近日，OpenAI在官方推送的邮件通知中明确指出，自7月9日起，将开始阻止来自非支持国家和地区的API流量包括来自中国的API申请。

在刘庆峰看来，从英伟达断供先进人工智能芯片到OpenAI阻止中国地区的API流量，都是中美科技竞争日益激烈背景下人工智能领域的博弈。在这一情况下，到底有没有自主可控的国产底座能力做支撑，决定了我国大模型在这条路上到底能走多远。通用人工智能这波浪潮相当于PC和互联网的诞生，在人类历史上有深刻的意义，而我们能不能享受这波红利，能不能成为美国之后全球智慧涌现的第二极？刘庆峰表示：“只有自主可控的繁荣生态，才有中国通用人工智能的大未来。”

第三方咨询机构Gartner称，到2026年之前，全世界80%的企业都要用到通用AI ，今天这个数字是5%至10%。

很显然，AI是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。中国企业要想在这波浪潮中分得大蛋糕，以长期主义打造真正自主可控的AI产业生态是一条重要路径。

编辑：吴清 审核：李正豪 校对：刘军

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