今年两会，全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰建议，在2017年出台的《新一代人工智能发展规划》的基础上，瞄准我国通用人工智能发展中需要重点补上的短板进行设计，围绕自主可控算力生态构建、高质量数据开放共享、科学的评测标准制定、源头技术前瞻研发、人才培养、法律制定和伦理人文等维度，系统性制定国家通用人工智能发展规划，由国家高位推动规划的制定和落地，在行业应用和价值创造上打造我国的比较优势。他表示，国家在制定规划的同时，应该加快推动通用人工智能的相关工作，并提出九点建议：
第一，建议发挥举国体制优势，加大并保持对通用大模型底座“主战场”的持续投入。建议以专项的形式从算力、数据、算法上在未来5年内持续支持我国通用大模型的研发攻关；建议支持有条件的地方政府，以专项债的形式支持通用和行业大模型研发以及应用生态发展所需的算力基础设施建设；建议制订相关政策，推动工业和民生等领域的大模型应用，从而让“底座大模型+行业应用”形成相互促进的良好局面。
第二，建议加快形成围绕国产大模型的自主可控产业生态。支持国产大模型向开发者开放，开展大模型评测体系和开源社区建设，降低研发和使用成本。以“人工智能+”推动我国自主可控的大模型产业生态蓬勃发展。
第三，建议推动国家级高质量训练数据开放和共享。加大政府和市场协同，合理解决知识产权问题，构建包括国家公共数据资源、高质量电子图书、高质量音视频、多渠道行业应用数据及互联网开源数据资源等多源多模态的国家级数据资源汇聚平台，支持国家实验室、全国重点实验室、国家人工智能开放创新平台、行业领军企业等国家战略科技力量以揭榜挂帅形式优先、低成本使用。
第四，建议出台更加客观、公正、可信的评测方法，加快大模型在行业领域的应用落地。在行业应用方面，建议首批可以加快开发面向金融、工业、汽车、文旅、政务、教育、医疗等关键行业的应用场景，加快打造标杆示范，在成效验证后向全国规模化推广。
第五，建议坚持源头核心技术系统性创新，在战略性、前瞻性的基础研究领域做好布局。布局投入大模型的宽基础研究，在大模型能力涌现机理、大模型可信训练推理、强化学习技术、自主学习技术等方面形成突破。建议加快脑科学与类脑智能、量子计算等领域与人工智能关键研究的协同攻关，形成交叉学科的突破。建议推动大模型与科学研究的深度结合，打造AI for Science的科研新范式，研究基于科学数据的AI建模和科学知识提取技术，助力科研人员更高效地进行科学研究和探索。
第六，建议加快推广大模型赋能全学段，以全新机制加快探索我国人工智能拔尖创新人才培养。加强人工智能一级学科建设，联合头部企业打造一批人工智能人才产教融合培养基地，打造优秀人才专项遴选机制和通道等。
第七，建议研究通用人工智能时代人才能力素质模型和培养方案，加快应用型人才培养。特别是加快用通用人工智能赋能软件代码、语言学习、艺术创意等应用型人才的培养，助力我国软件行业和数字经济发展。
第八，建议加速通用人工智能技术相关的法律法规制定与审议。围绕大模型的数据安全、隐私泄露、可靠性、知识产权等几大关键方面制定法律法规，提升通用人工智能技术可靠性与规范性。同时，完善向社会开放的大模型的准入和运行规则，明确责任分配与问责机制，并明确大模型知识产权与保护方式。
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