布局生成式人工智能新赛道 塑造高质量发展新动能

　　生成式人工智能是指一类能够自主生成新内容的人工智能技术。它通过学习已有数据的模式和结构，能够自动生成全新的、具有创造性的文本、图像、音频和视频等内容。近年来，江西把发展数字经济和人工智能置于较高战略地位。南昌、赣州入选全国首批国家数据基础设施建设试点城市，成为全国3个“双试点”省份之一。从产业结构角度来看，江西传统产业占比相对较高，为人工智能技术落地提供了丰富的应用场景。因此，江西要抢抓机遇，把握生成式人工智能发展窗口期，积极布局人工智能产业新赛道，加快塑造高质量发展新动能新优势。

　　生成式人工智能为江西带来什么

　　驱动江西特色产业创新提质增效。生成式人工智能是江西激活本土特色产业潜能、培育竞争优势的有力抓手。江西是全国重要的有色金属产业基地，但长期以来存在勘探成本高、冶炼工艺复杂、环保压力大等问题。生成式人工智能在勘探环节，可以通过学习海量的地质数据、遥感影像和历史勘探资料，构建高精度的地质模型，降低勘探成本；在冶炼环节，则能够根据实时生产数据优化工艺流程，降低能耗和生产成本。医药产业是江西着力打造和扶持的战略性新兴产业之一。生成式人工智能可以通过对生物分子结构和活性的学习，快速生成具有潜在药用价值的化合物，大幅缩短新药研发的周期。可以说，生成式人工智能通过跨域知识融合与全要素协同，能够推动江西特色产业实现从“经验驱动”向“数据驱动”的跨越，催生创新业态，重塑产业价值链。

　　支撑江西未来产业突破融合发展。生成式人工智能不仅是传统产业转型升级的催化剂，更是未来产业突破技术瓶颈的核心支撑。以当前备受关注的具身智能为例，生成式人工智能通过多模态大模型对物理世界的深度学习，使机器人能实时解析视觉、触觉等多维信息，动态生成符合场景需求的动作指令。这一技术可以赋能江西文旅产业发展，通过打造“元宇宙+红色教育”“数字孪生+陶瓷文创”等场景，实现历史场景的沉浸式还原与文化IP的智能创作。在脑机接口方面，生成式人工智能不仅能够结合用户历史行为数据生成精准的控制指令，还能使脑机接口提升长期使用的稳定性和自然性。发展生成式人工智能将加速推动技术突破与产业融合，为江西抢占科技制高点、培育新质生产力提供强劲动能。

　　江西如何推动生成式人工智能的发展与应用

　　生成式人工智能作为数字时代最具颠覆性的技术之一，正以前所未有的速度重塑全球产业格局与社会运行模式。江西应从基础设施、政策保障、产业赋能、人才培养等方面协同发力，进一步优化人工智能发展生态，以人工智能之“智”，赋能经济社会高质量发展。

　　夯实算力底座，完善基础设施支撑。首先，围绕算力、数据、网络三大核心要素，加快布局高性能计算中心和智能计算中心，重点支持南昌、赣州等数字经济核心区建设区域级算力枢纽，同时结合我省特色产业，打造行业专用算力平台，为生成式人工智能模型训练和推理提供算力支撑。其次，推动数据资源的整合与开放共享，依托省级数据平台，建立跨部门、跨行业的数据流通机制，开放高质量数据集，并探索数据要素市场化配置路径，鼓励企业参与数据标注、清洗等基础服务。此外，加快推动5G网络、工业互联网和光纤宽带的深度覆盖，为生成式人工智能在实时交互、远程控制等场景的应用提供网络支撑。

　　强化政策保障，激发市场创新活力。在财政支持方面，对从事相关技术研发、应用推广的企业给予资金扶持，降低企业创新成本。在金融支持方面，鼓励银行、保险等金融机构开发针对人工智能企业的专项信贷产品，探索知识产权质押融资、数据资产抵押等创新模式，同时引导社会资本参与设立人工智能产业投资基金。在监管机制方面，建立包容审慎的监管框架，针对生成式人工智能内容安全、隐私保护等风险，制定分类分级管理规则，试点“监管沙盒”机制，允许企业在可控范围内测试创新应用。在标准建设方面，推动企业参与人工智能伦理、数据安全等标准制定，支持省内机构牵头编制行业应用指南，推动生成式人工智能在不同领域的规范化应用。

　　聚焦产业赋能，释放技术应用价值。聚焦我省“1269”行动计划，推动生成式人工智能与实体经济深度融合。一方面，发挥龙头企业的示范引领作用，鼓励其率先应用生成式人工智能技术，探索创新的业务模式和应用场景，在智能制造、供应链优化等环节形成可复制、可推广的赋能方案，带动整个产业链供应链的数智化转型。另一方面，引进和培育一批生成式人工智能应用服务商，开发针对江西特色产业的定制化解决方案，并为中小企业提供“用得上、用得起、用得好”的轻量化方案，降低人工智能应用门槛。同时，积极打造一批具有江西特色的示范应用场景，形成以应用促发展、以发展带应用的良性循环。

　　深化产教融合，加强人才梯队建设。在基础教育阶段，将人工智能启蒙教育纳入中小学课程体系，开发适合不同学段的编程、算法思维课程。在高等教育方面，增加相关课程和研究方向，推动省内高校与头部企业共建“人工智能+特色产业”联合实验室，重点培养模型开发、算法优化、行业应用等方向的复合型人才。同时，鼓励高校与科研机构合作开展前沿技术攻关，提升高层次人才储备。在职业培训领域，开展相关技能培训，联合行业协会和企业开发“人工智能+产业”技能认证课程，聚焦有色金属、中医药、电子信息等我省优势产业，开发定制化培训课程，满足企业对不同层次人工智能人才的需求。

　　毛海武

　　(作者单位：江西省大数据中心)