中國工業報記者  曹雅麗

在人工智能技術迅猛發展的今天，如何構建完全自主可控的通用人工智能生態體系？如何應對大模型“幻覺數據”帶來的信息污染風險？2025年全國兩會召開之際，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰提出了一系列前瞻性建議，從國產算力平臺的自主創新到數據治理的技術突破，為行業高質量發展建言獻策。

“2025年，我最希望推動完全自主可控的通用人工智能生態體系建設。”劉慶峰說，在自主可控平臺上發展通用底座大模型并達到全球頂尖水平，特別是在國計民生相關重點領域對標并實現超越，對我國在未來全球人工智能產業競爭中掌握主動權、贏得戰略優勢至關重要。

目前，我國主流大模型在算法創新方面已與美國并跑，部分領域實現領跑，在算力領域也正加速追趕。

劉慶峰表示，以科大訊飛3月3日升級的星火X1為例，作為當前唯一采用全國產算力訓練的深度推理大模型，星火X1以70B參數量實現了在數學能力上全面對標DeepSeekR1（參數量671B）和OpenAIo1，且在中文數學的各項任務中實現領先。基于星火X1的星火醫療大模型X1，在診斷推薦、健康咨詢等醫學任務上效果大幅超過了GPT-4o以及DeepSeekR1，已應用在訊飛曉醫APP上。

記者了解到，在國產算力的軟硬件協同方面，2月28日科大訊飛聯合華為發布的最新版星火一體機，支持訊飛星火及DeepSeek雙引擎，在教育、醫療、司法、政務等領域成功落地應用，且在全棧國產化平臺上實現推理性能提升40%，其DeepSeek滿血版推理性能相對主流開源方案提升20%。

“用更少的算力，更小的尺寸，達到業界一流效果。”劉慶峰指出，訊飛星火大模型創新實踐表明，基于國產算力底座開展大模型訓練和算法創新是可行的，構建真正基于國產算力軟硬件協同的生態體系恰逢其時。

但由于國產算力軟件生態基礎薄弱，算子庫、工具鏈、開源訓練框架及開發平臺等配套工具尚不完善，除訊飛星火外，其他全民可下載的大模型均基于英偉達卡訓練，若不能加快解決國產自主可控人工智能產業生態薄弱、適配困難等問題，無異于“在別人地基上建高樓”。

對此，劉慶峰認為，我國亟需加快推進基于國產算力底座的大模型研發創新、場景應用、生態開放全鏈發展。他建議，加快構建國產算力平臺上的自主可控大模型及產業生態。

鼓勵基于自主可控國產算力平臺的大模型研發和應用：對做國產算力芯片的企業和使用國產芯片訓練大模型的企業給予資金專項支持，在國家公共算力上給予資源傾斜，加速基于國產算力的大模型算法創新；鼓勵央國企優先采購基于國產算力平臺研發的全棧自主可控大模型；優先推廣基于全棧自主可控大模型的行業垂直應用。

構建數據資源充分共享機制：依托中國廣泛的AI應用場景，積極推廣大模型在產業應用領域的應用，并形成數據飛輪，讓中國率先獲得AI產業落地紅利；

專項支持基于國產算力平臺的生態體系建設：鼓勵依托自主可控算力底座建立的大模型開發者生態發展和開源社區建設，專項支持加快形成國產大模型生態體系和工具鏈，加速我國自主可控人工智能產業生態發展。

此外，人工智能技術正向社會各領域滲透，劉慶峰還關注到“AI幻覺”帶來的數據污染及其對社會的負面影響。

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的《生成式人工智能應用發展報告（2024）》顯示：我國生成式人工智能產品的用戶規模已達2.49億人，占整體人口的17.7%。用戶規模的快速增長背后，潛藏風險也被放大：生成式人工智能存在幻覺，特別是深度推理模型的邏輯自洽性提升，使得AI生成內容真假難辨。帶有算法偏差的虛假信息會被新一代AI系統循環學習，形成“數據污染-算法吸收-再污染”的惡性循環。

“而普通民眾對AI技術原理及生成機制的認知和理解不足，極易將算法輸出的‘幻覺數據’誤判為真實可信信息。”劉慶峰說。

當大模型生成的“幻覺數據”充斥互聯網信息生態時，不僅會削弱公眾信任，還可能影響社會穩定。

為此，劉慶峰建議預防大模型生成“幻覺數據”充斥互聯網帶來的危害，從技術研發和管理機制上構建可信的信息環境。

“構建安全可信數據標簽體系，提升內容可靠性：建立安全可信、動態更新的信源和數據知識庫，對不同類型數據的可信度和危害程度建立標簽體系，降低人工智能幻覺出現概率，提升生成內容可靠性。”劉慶峰建議。

此外，研發AIGC幻覺治理技術和平臺，定期清理幻覺數據：研究幻覺自動分析的技術和軟件平臺，開展幻覺自動分析、AIGC深度鑒偽、虛假信息檢測、有害內容識別以及互聯網傳播溯源，由中央網信辦、國家數據局等部門定期清理幻覺數據，為公眾提供AIGC幻覺信息檢測工具與服務。