发展人工智能也应共建共享

　　作者：黄鑫

　　粉墙黛瓦、千年水乡，互联网世界再次进入“乌镇时间”。今年的世界互联网大会乌镇峰会主题为“开源开放 共建共享”，人工智能则是当之无愧的焦点。两者交织，传递出一个清晰的信号：开源开放，正成为人工智能演进的重要路径，也是我国把握技术主动权、构建创新生态、参与全球治理的关键选择。

　　人工智能正从“说得漂亮”走向“干得漂亮”。几年前，大众对人工智能的印象，还停留在对话框里的文字生成、图片创作。走进今年的乌镇峰会，画风已然改变。人形机器人不再只跳舞、做展品，而是化身为机器人店长承接下单、抓取、递送全流程任务；智慧药房机器人自动分拣药品、核对处方；巡检机器狗穿梭模拟厂区；外骨骼设备助力行动不便人群……这一变化的本质，是人工智能打通了数字世界与物理世界的壁垒，从屏幕里的智能变成走进工厂、商铺、家庭的智能。

　　开源开放，是本届峰会的关键词。当前全球人工智能发展路线呈现明显分化，一部分选择闭源，构筑技术壁垒，独占模型红利；另一部分坚持开源，把框架、源代码、数据等向开发者社区开放，降低创新门槛。开源不仅免费开放源代码，而且重塑产业链分工模式，通过分工协作打造统一生态。国内多家企业持续开放推理框架与模型能力，正是这一路线的实践。当然，开源并不等于没有竞争，只是竞争从模型单点能力的比拼，转向生态建设、场景落地、标准共建的长期较量。

　　为什么发展人工智能要坚持开源开放？首要一点就是激发产业创新活力。训练大模型需要巨额算力投入，绝大多数中小企业、科研团队很难从零起步。闭源模式下，开发者类似“按菜单点菜，却进不了厨房”，只看到菜品却见不到菜谱。开源之后，中小企业不必从零起步训练大模型，可以把有限资源投向自己熟悉的行业场景，开发特色应用。这样，创新活力不再只集中于少数头部企业，而是向千行百业扩散，让更多主体享受到技术红利。

　　开源开放能汇聚集体智慧，加快AI技术迭代速度。闭源模式下，模型改进靠的是单一企业的内部团队，试错慢、盲区多。开源之后，全球不同行业的参与者共同调试代码、修正缺陷、优化模型。用的人越多，场景暴露越充分，模型迭代就越快。一个团队踩过的坑、优化后的方案，会以代码和文档的形式沉淀到社区，后来者得以站在前人的肩膀上继续推进，把分散的智慧集合起来。

　　开源开放还能夯实产业链自主可控的底座。闭源模式下，底层框架和关键能力掌握在少数厂商手中，一旦供应受限或服务中断，下游应用便面临断供风险。而基于开源开放的底座，国内上下游企业协同适配算力芯片、工业软件、智能装备等，摆脱对单一闭源方案的依赖，培育起自主完整的技术生态。这对于扎根制造业的行业大模型尤为关键，也将为中国制造数智转型筑牢根基。

　　我国人工智能产业已经在开源开放的实践中收获了实实在在的红利。依托国产开源底座，大量制造企业快速开发工业质检、设备运维等垂直应用，一大批产业AI模型快速成熟，不少成果走向全球市场。开源生态同时带动本土算力、工业软件等协同发展，培育起庞大的开发者队伍，既缩小了与国际前沿的差距，也让中国在细分产业AI赛道形成独特竞争优势。

　　同时要清醒看到，开源开放伴随着安全、数据泄露、合规等风险。开源不是一开了之，而是在共建共享中逐步建立起可信、可控、可持续的开放生态，让人工智能走得更快也更稳。