21世紀經濟報道記者張梓桐 上海報道
2024年是上海科創中心建設十周年，在十年歷程中，上海高度重視科技協同創新工作，圍繞國家和上海重大戰略和產業發展需求，布局建設高水平協同創新中心，深化科技協同創新體系。經過多年努力，上海國際科創中心的“四梁八柱”已基本構建，正在從“建框架”邁向“強功能”轉變。
在具體產業方面，以人工智能大模型為例，上海市作為我國人工智能領域發展最領先的區域之一，也在持續營造良好的人工智能發展政策環境。2021年12月，上海出臺了國內首個地方人工智能五年規劃。2022年9月，上海頒布了國內首部人工智能省級地方性法規。2023年11月，上海市經信委、發改委等五部門聯合印發《上海市推動人工智能大模型創新發展若干措施（2023-2025年）》，共同推動人工智能大模型創新發展。
在上海市兩會期間，21世紀經濟報道記者專訪了上海市人大代表、優刻得董事長兼CEO季昕華，圍繞數字經濟、科創企業發展以及人工智能產業，他提出了自己的建議。
以下為采訪實錄，略有刪節
強化企業創新主體地位
《21世紀》：近年來，上海在探索建設國際科創中心過程中，高度重視科技協同創新工作，圍繞國家和上海重大戰略和產業發展需求，布局建設高水平協同創新中心，深化科技協同創新體系。經過多年努力，上海國際科創中心的“四梁八柱”已基本構建，正在從“建框架”邁向“強功能”轉變。關于強化企業科創主體地位，加快上海科創中心建設，你有怎樣的建議？
季昕華 ：疫情以來，上海的科技創新型企業都面臨著市場需求不足、研發投入緊張的難題。科技創新需要大量的資金投入，包括研發經費、設備購置、人力成本等。面對經濟下行下的不確定性，這就使得很多企業放棄了長期的研發投入，面臨研發投入與經營壓力的矛盾，難以平衡短期收益和長期發展，只能進行小規模的改進和微創新。
此外，上海仍面臨著協同創新不足導致的創新緩慢以及海外高端人才就業機制仍有提升空間。
對此，我建議，上海首先要堅持政策引領發揮企業科技創新主體作用，支持企業在更大范圍、更深程度參與科技創新決策，引導企業圍繞國家重大戰略開展研發；激勵企業成為科技創新的研發投入主體。對研發投入強度高且創新產出突出的企業，進一步落實稅收優惠和補貼獎勵等扶持政策。
其次，上海要堅持協同創新提升企業科技創新效率。一是要積極發揮企業作為科技創新主體的作用，在協同創新方面應加強與高校和科研機構的合作，形成產學研合作長效機制。二是鼓勵以企業為主體和高校院所建立協同創新平臺，支持以企業為主體，強化產業化需求引領作用，共同承擔國家重大工程項目。三是探索多種形式的協同創新和利益分配模式，在校企合作中鼓勵高校院所科技人員以智力和技術等多種要素形式參與創新收益分配，實行股權激勵、分紅、年薪制等現代績效管理方式。
最后，我建議上海堅持機制創新吸引國際化科技人才，上海在全國率先建立“聯合找、學校招、企業供、政府助、協同用、多方贏”的海外人才引進機制，將這些專家引進到高校科研院所，通過校企合作的模式強化產學研協同創新。
《21世紀》：2023年政府工作報告指出，要依法保護民營企業產權和企業家權益，完善相關政策，鼓勵支持民營經濟和民營企業發展壯大。在這一背景下，圍繞對公賬戶凍結管理保障市場主體權益，你有怎樣的建議？
季昕華：首先，有權機關聯手金融管理部門共同梳理可凍結情形及案例，系統性理清企業銀行賬戶凍結機制與權限。采取涉案企業賬戶凍結事前銀行協助評估機制，為正常經營企業避免違規凍結保駕護航。針對緊急止付，允許開通公安管理系統的白名單機制，明確白名單機制的開通條件。
其次，事后同步書面告知被止付企業止付時間、緣由、期限、凍結機關、聯系電話，一方面被止付企業在快速了解情況后可能快速提供有關案件線索，同時也可迅速得到救濟；另一方面，書面憑證可供被止付企業作為延遲支付的依據給到止付向對方，包括合同供應商、稅務機關、法院等。
再次，我建議采取包容審慎的行政執法手段，避免一刀切，依法需要采取查封、扣押、凍結等措施的，應盡可能減少對市場主體正常生產經營活動的影響。在資金得到監管的情況下，應當為企業預留必要的流動資金和往來賬戶，避免因此帶來的蝴蝶效應發生。
最后，我建議簡化解封流程、給予企業監督和解除凍結的救濟路徑。在司法案件中提高簡單執行案件的效率。
《21世紀》：在2023年12月的中央經濟工作會上，國家領導人再次強調要發展數字經濟，認真解決數據跨境流動等問題，為加快構建以數據為關鍵要素的數字經濟指明了方向。在你看來，當前數據要素市場存在哪些問題？未來怎樣進一步解決？
季昕華 ：近年來，上海在釋放數據要素價值方面推出了一系列措施：發布了《上海市數據條例》，在全國率先為公共數據授權運營立法；成立了上海數據集團，打造數據要素市場化配置核心載體；建立了上海數交所，在全國率先提出“數商”概念；建立完善協議開放、授權開放等數據運營機制，鼓勵在線新經濟企業融合公共數據與社會數據開展創新應用。這一系列舉措，為持續發揮數據基礎資源作用和創新引擎作用、釋放數據要素價值、做強做優做大數字經濟、進一步賦能經濟高質量發展打下堅實基礎，明確了發展的方向。
但隨著數字化轉型的深入推進，上海經濟發展過程中將產生更多有價值的數據、創造更加豐富的應用場景，而不同行業數字化轉型程度不同、數據資源的基礎不同、場景需求不同，數據要素發揮作用的方式也存在較大差異，亟需探索不同行業間的數據共享和協作模式，進一步促進創新、提升效率。
除此之外，數據資產入表是對數據作為重要生產要素價值的正式認可和量化。2023年8月，財政部正式印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，為企業數據資產入表提供操作指引。但如果數據涉及個人隱私、商業秘密等數據，數據作為資產入表就存在一定的困難。由于數據資產受到隱私法規和安全問題的約束，資產所有方必須對其進行隱私和安全防護并確保其合規性。
最后，我認為數據跨境流通治理能力需要進一步提升。認識到跨境數據流動的必要性，同時也要以國家安全等為要義建立適當的保障措施，（電子）數據在系統中產生，也必然依賴于系統跨境流通，這決定了數據跨境具有了虛擬性、技術與系統依賴性的特征，造成了人認知理解數據流通并施加監管的基本障礙，存在事中、事后出現被監管叫停的風險出現。與此同時推進跨境數據流通與交易中還存在個人信息泄露、數字平臺壟斷、網絡攻擊等各類安全風險，對國家的主權與安全造成了威脅。
對此，我建議積極探索不同行業間的數據共享、協作模式；加快數據安全體系建設、推進數據資產入表；從法律、技術、規則等角度繼續提升跨境數據流動治理能力。
AI大模型與數字經濟
《21世紀》：當前，大模型技術引領著人工智能領域邁入新發展高度，在世界范圍內受到廣泛關注。隨著大模型技術不斷迭代升級，模型能力不斷加強，已逐漸形成從底層算力、模型開發到行業應用的全新智能化產業。你認為當前上海大模型政策落地可能面臨的哪些問題和挑戰，怎樣進一步解決？
季昕華 ：首先是算力資源供應短期內仍然緊張，基礎大模型研發的幾個關鍵要素中，算力是基礎，算力緊缺所帶來的限制作用尤為明顯。一方面是當前市場上算力需求劇增，加之受美國制裁影響，英偉達芯片供不應求，僅少部分龍頭企業和頭部初創企業能夠獲取算力資源，但成本過高，大量中小型企業無力支撐。另一方面是國產芯片受限于性能和生態環境問題，遲遲無法大規模商用，短期內無法形成國產化替代。
其次，高質量數據成為嚴重掣肘。行業大模型對特定行業數據提出了更高要求，高質量的行業數據集成為企業之間的競爭壁壘。目前國際主流大模型的參數數據集主要以英文為主，中文數據僅占英文的1/10。中文語料庫還存在數據不完整、標注不一致、數據重復、數據更新等問題，嚴重掣肘行業大模型研發和應用落地。例如，政務、醫療、智慧城市等領域數據獲取難度大，隱私性高，阻礙了大模型應用落地的進程。
再次，在大模型訓練的工程化問題方面，即便解決了算力供應和數據集的問題，大模型訓練仍面臨計算效率問題。構建大模型訓練系統不是算力的簡單堆砌，而是一個復雜的系統工程，需要在底層資源、集群架構、網絡規劃、故障恢復等各個方面進行優化以提升整個系統的計算效率，而這通常是大模型的開發者所不具備的。目前在建的動輒千卡萬卡的集群，如果不進行工程優化，其算力資源將有很大程度的浪費。
最后，當前大模型的開發存在的一定的同質化情況，多集中在面向知識檢索、文字生成等方面，其落地效果及實際業務收益有待進一步提升。大模型廠商需與企業用戶深度對接需求，找到高價值、差異化的大模型應用剛需。另一方面，已有一部分大模型已經聚焦到垂類領域應用，但垂類大模型的難點在于除了要深入理解客戶的業務，還需要涵蓋特定領域的數據、專業知識。
《21世紀》：云計算和人工智能技術服務對數據經濟產業具有重要價值，是推動現代經濟發展新動力的關鍵。隨著深度學習、機器學習和數據挖掘等技術的不斷進步，從算法到應用的各項智力成果成為國家競爭力與創新能力的重要標志。在你看來，關于完善云計算和人工智能領域知識產權保護，激發企業科創活力，政策還有哪些進步空間？
季昕華 ：云計算（包括IASS、SASS、PASS）和人工智能主要是通過API接口模式提供服務，根據現有的專利制度，這類技術和服務模式的專利主要是保護其處理問題的創造性方法步驟。
比如，云計算技術中的原創性方法、系統和架構可能符合專利保護條件，包括數據處理技術、網絡安全解決方案和接口技術等。盡管云和人工智能領域智力成果可申請專利，但卻難以通過專利許可獲得智力成果的價值轉化，反而因為專利申請要求公開而被抄襲，且在后期難以通過獲授的專利權尋求侵權救濟保護。
其中的具體現狀和原因包括：專利的描述難以界定權利范圍；運作過程缺乏直接可視性；技術復雜且取證困難；相關技術服務和產品快速迭代更新四個方面。
對此，我建議要探索新的知識產權保護機制和立法，使得云和人工智能技術對數據收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等過程中形成的智力成果能得以“產權確權、價值轉化、有權可維”。
同時，在滿足一定條件下，從專利侵權舉證責任的分配上，降低權利人的維權門檻；在專利的授權審查上，完善云計算和人工智能等新領域新業態專利審查制度和標準，加快專利授權審查的過程。
最后，要投入研究相關侵權追蹤技術的研究，培育有關反侵權產品和服務；加大相關復合人才的培養，例如通過實施專門的實務交叉課程培訓和認證，提升這些專業人士的跨領域的知識水平，加大鼓勵知識產權從業人員與技術研發工程師、數據科學家、商業專家等跨領域的專業人士進行廣泛合作。
（本報記者張賽男對此文亦有貢獻）
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