據介紹，該智能機器人中試驗證平臺的建設將對人工智能（AI）產業發展有三方面幫助：一是建設垂類大模型測試床，加速大模型落地進程；二是形成人工智能大模型工業軟件的自主可控測試平臺，建立工業產品準入門檻；三是形成基于區塊鏈安全測試與性能測試平臺，為數據安全提供“可見可控”的解決方案。

電子政務建模仿真國家工程實驗室首席數字經濟專家陳曉華在接受《證券日報》記者采訪時表示，中試驗證平臺可助力人工智能領域的理論研究和技術創新快速轉化為實際應用，推動技術從實驗室到市場的轉化，助力創新成果的商業化和規模化。該平臺將專注于垂類模型的安全能力評估，提高人工智能系統的整體安全性和可靠性，對人工智能在高風險領域的應用拓展尤為重要。

AI平臺化發展趨勢明顯

以大模型為代表的人工智能技術正進入新一輪加速發展期，各行各業都在尋求數字經濟與實體經濟的深度融合。這意味著，我國在不斷推動AI技術走向成熟的同時，還要不斷探索相關技術在商業層面的應用與落地。

政策端已經開展布局。例如，今年《政府工作報告》提出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。

實踐端也已積極布局。除首個智能機器人中試驗證平臺外，我國其他細分領域的AI研發平臺也在推進中。國際調研機構弗若斯特沙利文（Frost&Sullivan）聯合頭豹研究院發布的《2023年中國AI開發平臺市場報告》顯示，AI開發平臺在多個行業有不同程度的滲透。在金融、泛娛樂、教育領域的滲透率高，應用較為成熟，在交通、醫療、電商和物流領域的增長潛力大。隨著大模型的突破，AI開發平臺在行業的應用將會拓寬。

DCCI互聯網研究院院長劉興亮對《證券日報》記者表示，作為從實驗室到實際應用的橋梁，智能機器人中試驗證平臺不僅能加速智能機器人技術的應用和產業化進程，還能推動相關技術標準的制定，促進產業生態建設，為我國智能機器人產業的發展注入新動力，其落地具有重要戰略意義。今后，我國將會有更多人工智能研發平臺上線，AI平臺化發展進程會加快。

拓展應用場景挖掘商業價值

我國高度重視人工智能產業的全方位發展。在制度建設方面，由國家互聯網信息辦公室等多部門出臺的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》已于2023年8月15日起施行，明確了促進生成式人工智能技術發展的具體措施，規定生成式人工智能服務的基本規范。在創新支持層面，2023年，科技部會同自然科學基金委啟動“人工智能驅動的科學研究”（AIforScience）專項部署工作，布局“人工智能驅動的科學研究”前沿科技研發體系。在產業基礎方面，已經啟動兩周年的“東數西算”工程，正持續優化數據中心建設布局，促進東西部算力聯動。

國家多維度的鼓勵和支持，為AI平臺的加速發展打造了更好環境。“中試階段是AI商業化的前置環節，中試驗證平臺上線的目的之一就是為后續商業化的順利完成做準備。因此，只有一個平臺顯然不夠，但考慮到成本等因素也不能太多。今后，針對人工智能的中試驗證平臺，很可能會根據應用端領域劃分來設計與上線，如消費級平臺、智能制造級平臺等。”上海社科院數字化綠色化協同發展研究中心主任李易對《證券日報》記者表示。

從小試階段—中試階段—商業化生產階段的發展路徑看，AI價值最終需要在市場和應用領域釋放。今后，如何借助平臺化發展契機更好拓展人工智能的落地應用？

山西數據流量谷董事長賀晗對《證券日報》記者表示，要繼續鼓勵搭建多層次人工智能應用場景供需對接平臺，為市場提供“看得見、摸得著”的應用場景，推動應用場景拓展從“出文件”“給政策”向“建機制”“創機會”轉變。

劉興亮建議，應繼續加強基礎研究與應用研發，優化產業政策與環境建設，加大人才培養與引進力度，加強跨行業應用推廣以及促進國際合作與交流。“探索和開拓智能機器人在更多行業和領域的應用，推動跨行業融合，擴大智能機器人的市場應用范圍，能為AI產品商業化探索提供有效路徑，助力AI產業價值釋放。”