人工智能的迅速发展为人类社会经济社会发展持续注入新动能。近年来，以大模型为代表的技术突破广泛应用于各个领域，推动产业升级和变革，引发了世界范围内的研究热潮。我国是制造大国，拥有健全的工业门类和产业高端化、数字化、绿色化的迫切需求，为大模型创新发展提供了广阔的实践空间。2024年全国两会，全国人大代表，中国铁塔党委书记、董事长张志勇提交了《关于推进行业大模型高质量发展的建议》。
张志勇指出，随着各级政府支持政策陆续出台，从算力支持、场景开放、技术突破、产品生态等方面鼓励大模型发展。但现阶段算力资源不足、数据质量不高、场景开放不够、应用部署成本高、模型数据安全风险等问题，对行业大模型的发展形成了一定制约。
基于此，张志勇提出了以下六点建议：
一是提升算力资源供给能力。建立算力资源公共调度平台，促进算力资源协同共享，提升算力资源利用效能。同时，提升自主创新能力，在政策引导、品牌推广、行业采购等层面加大对国产硬件的支持力度，推进AI深度学习框架、AI硬件计算100%国产化。加快推动能够提供训练和推理一体化的单体超大规模行业智算中心建设。
二是提升行业数据供给水平。制定统一标准的数据架构，鼓励各类企业建设高水平行业数据集，加强行业数据流通交易，建立多类多模态新型公共数据集，增强高质量数据供给；制定数据开放相关政策，引导行业龙头企业开放非敏感数据，全面提高数据资源开发利用水平，让数据“供得出”“流得动”“用得好”，为行业大模型成长提供充足“养料”。
三是加快创新应用场景建设。发挥我国应用场景丰富的优势，加强企业主导的产学研深度融合，在国家统筹部署下，引导企业开放应用场景；举办基于生产场景应用的人工智能算法大赛，加快资本、人才、技术、数据、算力等要素汇聚；进一步加强多模态、多场景、多任务的行业大模型人工智能技术研发，促进科技成果转化，推动大模型在行业应用中不断提升能力。
四是降低应用部署成本。打造人工智能创新开放体系，进一步开放算力平台、共性技术平台、行业训练数据集、仿真训练平台等人工智能基础设施；打造协同创新的人工智能产业发展联合体，开源平台和开源生态，促进破除商业化禁用限制，进一步降低算力成本，使大模型的使用“普惠化”。进一步加强中心侧高性能人工智能芯片和低功耗面向多场景、行业应用的边端侧推理芯片的研发，进一步降低使用成本。
五是加强模型数据安全。加快推进人工智能立法，出台暂行办法保障大模型安全发展。构建行业大模型内生安全体系，建立全面的软硬件安全、网络安全、数据安全、模型算法可信增强、个人信息保护的立体化安全保障体系。
六是加强产业政策扶持和人才培养。加快完善相关产业政策，进一步支持算力、数据、工具、平台、应用场景等基础设施建设，持续提升行业大模型创新应用推广、行业数据开放共享、数据安全治理水平，完善行业大模型创新发展的保障体系；特别是随着掌握人工智能基本技能的人力需求急剧增长，要加快人工智能人才的培养和储备，注重应用型人工智能人才培养，满足各行业对人工智能人才的需求。
据悉，中国铁塔正推动高质量完成“天-临-空-地森林火灾协同监测体系集成与应用示范”等国家专项中承担的研发任务。同时，组织“空间治理行业大模型”等重点任务攻关，推动输出高层次有份量的科技成果。近年来，中国铁塔围绕视觉感知、数据采集、图像分析、信息处理等数字化需求，研发打造了全国统一开放的铁塔视联平台，形成了标准规范、按需定制、丰富多样的“铁塔视联”产品，通过“铁塔﹢5G﹢AI”，为千行百业装配“千里眼”“顺风耳”“智慧脑”，全力服务数字治理、助力数字中国、赋能千行百业。目前已有近22万座“通信塔”升级为“数字塔”，广泛服务于环保、林草、农业、国土、水利、交通、应急、政法等40多个关系国计民生的关键领域，助力监管近4.8亿亩农田秸秆焚烧行为，为50万平方公里林区提供防火预警服务，守护超7000万亩耕地、4700多条河道、2300多个水库。以长江大保护为例，中国铁塔在全国15个省（区、市）利用存量通信铁塔6500座建设高低视频监控点位7207个、雷达监测点位300余个，覆盖超400个区县重点水域，为渔政执法提供智慧监管服务，有效解决违法行为发现难、取证固证难、执法处置慢、人工成本高、监管任务重等难题，显著提升了长江保护数字治理水平。
