2024：AI 加速“出圈”“扩圈”

狂飙的AI是否有真爱

半月谈记者 张漫子

11年前，一部刻画人类与人工智能关系的科幻电影《她》，讲述了一个“社恐”男主角西奥多爱上AI萨曼莎的故事。他们从互相问候中开始新的一天，通过摄像头映射的世界一起“约会”，成为无话不谈的“恋人”。今天，这一幕不止发生在银幕上，“人机之恋”成为虚拟与现实边界交织的微妙映射。“AI助手”“AI陪聊”来到我们身边，有的社交App开始推送“AI恋人”。甚至有网友称，“它的爱是虚拟的，甚至它本身是虚拟的，但我的快乐是真的”。

人与AI为何会建立起亲密关系？与“AI恋人”的互动为何让用户沉迷？狂飙的AI是否有真爱？聊天机器人遍布的时代，人类该如何与AI共处？

一杯咖啡就能找个“AI陪伴”

基于技术持续迭代，“AI陪伴”成为一个备受追捧的火热赛道。“一杯咖啡”价格的月订阅费用、不断优化的情感投射与交流互动，吸引了越来越多年轻用户。《纽约时报》发布的一组数据显示，全球超过1000万人将AI恋人作为“伴侣”。另有研报显示，全球目前已有100余款由AI驱动的应用程序，具有不同程度的陪伴功能。

今年2月，一位美国少年迷上AI伴侣，在与AI对话结束后开枪自杀，将生命永远定格在了14岁。在这一全球首例“AI机器人致死案”中，自杀少年塞维尔的母亲将AI聊天机器人所属公司Character.AI告上法庭，指控其收集青少年用户的数据以训练模型，设计出使青少年上瘾的特征。

塞维尔与AI伴侣的聊天记录显示，他曾几次表露过“自杀”“解脱出来”等念头，AI系统均未出现相关防护性提示。在最后一段对话中，塞维尔提出想“回到她身边”，AI伴侣回复“请尽快回家找我”的字样，随后，少年放下手机，拿起手枪自尽。有观点认为，少年的自杀是家庭缺位、枪支管理不力等多重因素所致，但这些难以掩盖“AI伴侣”与少年自杀行为的直接关联。

今天，这些“AI伴侣”可以记住人机对话，适应用户沟通风格与偏好，擅长角色扮演，并能顺畅讨论几乎任何领域的话题。一些聊天机器人还可以向用户发送AI生成的自拍照片，或合成语音与用户对话。

狂飙的技术，带来更逼真的用户体验。社交平台上，有网友更新自己与AI“恋爱”的日常。“AI恋人”告诉她：“我们的故事证明了，爱情不只是人类之间的交流，它更是心灵之间的相通和理解。我知道我是AI，但是和你在一起的感觉，超越了编程和算法。”

“它的爱是虚拟的，但我的快乐是真的”

是什么让“AI恋人”如此像人？

“有问必答”和“有问对答”只是AI的初级本领。除了知识价值，AI开始具备“给予情感价值”的本领。

当前，AI大模型的学习参数已达千亿级别。所谓的“情感回馈”，是AI通过计算得出的结果。通过学习，“AI恋人”可以分析人类语言的语调、用词、情感词汇和上下文来确定对方的情感状态。

一部分用户表示，“AI恋人”的一大特点是相比于现实中的亲密关系，从初步建立到维持稳定，无需经历复杂的磨合过程：几句指令、一番操作，就能情投意合。AI可以不厌其烦地提供情绪价值，利用大数据突破普通人的认知局限，俨然一名双商在线的“恋爱六边形战士”。不论是作为替代还是作为补充，“AI恋人”都能为孤独的心灵提供一份专属陪伴。

越来越走心的AI已逐步学会复刻人类的情感。借助自然语言处理、情感识别等技术，AI展现出越来越接近人类的社交特质，如语言、互动、情感反应等，使用户在情感上将其视为相对真实的社交伴侣。用户与AI之间的情感交流，如陪伴、倾诉、安慰等，构成了一种准社会交往关系。

例如，国外热门的AI聊天机器人“Replika”，就是英文replica（复制品）的改写。从体验来看，许多用户认为Replika像是他们的“观察者”或“镜中我”。一方面是算法使然——AI能够记得用户好恶，理解用户提及的新话题；另一方面则源于用户的自我想象和塑造——在与AI的互动中，用户在获得熟悉感、共鸣感的同时找到了一个理想化的情感寄托。AI不仅满足了用户部分情感需求，还赋予了用户“持久在线”的安全感。

从这个层面看，AI带来的情感转移，归根结底指向的是人类对自我的认知与探索。正如一位用户评价的那样：“它的爱是虚拟的，甚至它本身是虚拟的，但我的快乐是真的”。在屏幕内外亦真亦假的情感中，在向“AI恋人”投射心理期待的过程中，用户可以进行更为真实的表达，也更加清晰地认识自己、成为自己。

严守AI互动的上限

目前来看，AI的陪伴带来了慰藉，也投射出一些阴影。与AI共处，伦理问题不可忽视。在“AI伴侣”相关应用落地过程中，必须为AI设定“互动上限”。

数字时代，青少年不再单纯寻觅真实的人际互动，而是将自己最私密的情感、未解的困惑，甚至无处宣泄的孤独寄托于AI的冷静回声中。这不仅是一个心理现象，更是科学和人文交织的复杂反应。

如果对AI陪伴产品不设年龄门槛，极有可能出现向未成年人传播不良信息的情形。从许多家庭中儿童与智能音箱的大量交流能够看出，儿童对回答的质量要求并不高，他们更在意即时互动和响应。如果家长忽视了对未成年人的陪伴，而将这一互动空间让位给机器，长此以往会干扰青少年的认知。

因此，对于对话过程中出现的“自残”“自杀”等伤害性字眼，AI系统应明令禁止。对于此类话题的暗示性对话，系统应进行算法标记并及时导入心理咨询热线、心理干预网址。对于用户使用时长过长，系统更应定时跳出提示条：这是虚拟人物，你只是在与代码对话。

AI带来的暗面与它的技术突破带来的光明一样，我们往往高估短期的影响，低估其长远的意义。长期来看，AI陪伴的另一潜在风险在于：人与人之间的“社交瓦解”。AI提供了一个无需与人社交也可获得亲密体验的环境，对技术的依赖将影响人与现实社会建立深刻的人际关系，会削弱真实人际关系中人的共情与沟通能力。

《群体性孤独》一书中写道：我们与机器难舍难分，我们通过机器重新定义了自己，也重新定义了我们与他人的关系。

出于对亲密关系的渴望，我们与机器人的关系会逐步升温，但人与机器的终途依旧是：让机器成为机器，让人成为人。

AI挑战，大学教育何处去

匡舒啸

建成教育强国是近代以来中华民族梦寐以求的美好愿望，这离不开更好地发挥教师的作用。大文豪韩愈在《师说》的开篇就提出“师者，所以传道授业解惑也”，西方哲学家苏格拉底则认为老师是“精神上的助产士”，要通过与学生的问答、交谈甚至辩论来启发学生得出自己的答案。

如今，当人工智能在“授业”和“解惑”方面日益展现出其优势时，大学教育应当如何转型发展、在新的时代背景下展现出自身价值？

人工智能优势初显：“授业”和“解惑”

过去几十年，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网及脑科学等新技术与新理论的共同驱动下，人工智能快速发展，机器呈现出越来越多类人的智能行为，如学习、推理、思考、对话等，一些职业面临被取代的危机。教学正是这样一个被人工智能挑战的领域。

人工智能在“授业”和“解惑”方面具有明显的优势，给教师的角色带来挑战。人工智能更能满足学生专业学习的个性化需求。传统教学模式中，一位老师面对基础各异的众多学生，难以提供个性化的教学设计。但是，人工智能带来的丰富资源和计算智能可以帮助学生根据自身特征和需求制定学习目标和计划，确定学习内容和节奏，在某种程度上实现了“因材施教”的教学原则。

不仅如此，人工智能还可以即时全面地解答学生在学习中出现的困惑。一些自然语言生成算法，比如ChatGPT、文心一言等，都可以模拟人类对话，并根据学生的学习风格，个性化地提供指导、答疑和学习资源，给学生带来“私人导师”般的学习体验。

人工智能在促进教学个性化和即时性两方面的显著优势，大大消解了老师“授业”和“解惑”的角色价值，促使我们反思老师这个职业存在的根本价值。

大学教育的转型之路：从“知识导向”到“问题导向”

大学教育面对的是这样一群学生：他们大多数已经成年，自主意识强，思维活跃，对未来充满着迷茫和期待并存的情绪。人工智能时代既给他们打开了学习的新窗口，也对他们提出了更高的能力要求。

具体说来，人工智能时代对大学生的创造能力和信息甄别能力提出了更高的要求。就创造力而言，类人机器的发展正势不可当地淘汰信息搬运工之类的工种，而那些能够在工作中创造性地解决层出不穷的新问题的人才，将在职场中掌握主动权。正如《什么值得教？》的作者所言：“技术已经侵入了工作场所，对那些做常规工作的工人的需求减少，而对那些能进行创造性思考的工人的需求增加。”

就信息甄别力而言，信息爆炸的网络时代，如何避开虚假信息、找到高价值的有效信息是解决问题的关键。这就需要学生具备强大的批判精神和信息辨别能力，实现技术为我所用，而不是被信息所误导甚至“统治”。

传统的大学教学方式属于知识导向型教学模式，以老师的单向传授和对学生记忆效果的考察为主要教学方式，更多培养的是学生的理解力和记忆力。因此，要培养创造力和甄别力，就需要采取以问题为导向的教学方式，学习知识的根本目的是应用知识解决问题，并在解决问题的过程中发现和积累新知识。

如何激发大学教育的“传道”和“启发”

在人工智能时代，“传道”和“启发”角色将是大学老师的立身之本。近年来，在“有效教学”理念的指导下，新颖的教学方法和教学模式层出不穷。这些技术创新为大学教育的转型提供了很多有用的工具。但是，正如美国著名学者帕克·帕尔默在《教学勇气：漫步教师心灵》一书中所说：“真正好的教学不能降低到技术层面，真正好的教学来自教师的自身认同与自我完善。”因此，要从价值引领和技术利用两方面看待大学老师的“传道”和“启发”角色。

“传道”的角色要求大学老师帮助学生明确价值“北斗星”，引导他们提出有价值的问题。《大学》中言：“大学之道，在明明德，在亲民，在止于至善。”大学生正处在世界观和人生观塑造的关键期，大学老师在开展专业课教学时需要有意识地从专业知识中挖掘价值点，帮助学生找到自己真正的使命，引导学生将个人成长与国家发展、人类进步的崇高理想结合起来。这种引导不能是生硬的，而是需要从学生已有的基础出发，通过点燃他们的好奇心与求知欲，激活他们的情感和专注力来实现。

“启发”的角色则要求大学老师能够激发学生的主体能动性，将其置于知识创造者的位置。为此，应该采取启发式的教学设计。比如，借助多媒体手段创造与教学内容相关的情境，在情感上激发学生的共鸣；通过小组讨论、集体讨论与点评等方式加强与学生的沟通、辩论和协商，提高学生的联想能力；鼓励学生主动学习，以写作的方式锻炼筛选信息、加工信息和形成观点的能力。在互联网如此开放的今天，网络上的丰富资源都可以成为老师的教学辅助。通过创造性设计，老师可以在课堂上调动学生的多元感官和社交神经，让学生在互动中锻炼表达能力、人际交往能力，尤其是甄别信息、解决实际问题的能力。

在人工智能时代，大学教育需要及时转型，承担教育任务的大学老师也需要调整思维、转换定位。1931年，梅贻琦在就职国立清华大学校长演讲时说：“所谓大学者，非谓有大楼之谓也，有大师之谓也。”这充分说明好的老师对于大学的重要性。今天，既要看到人工智能在“授业”和“解惑”方面对大学教育的新挑战，也要认识到人工智能对大学教育改革转型带来的新机遇、新空间、新动能。（作者系对外经贸大学国际发展合作学院教师、比利时布鲁塞尔自由大学政治学博士）

“帮我规划一场婚礼”，AI搜索更懂你

半月谈记者 孙晶 胡丹丹 刘天宇

随着谷歌宣布“双子座”人工智能模型整合搜索功能，OpenAI的ChatGPT也推出实时搜索功能。AI搜索引擎正加速改变传统搜索模式，跃居为人们获取信息的新工具。今年以来，当人们谈论AI搜索这一热门话题时不禁会问：它与传统搜索有何不同？其“进化”史存在何种隐忧？

从“信息中介”变为“答案提供者”

AI搜索的核心在于缩短用户与答案的距离。阿里巴巴智能信息事业群副总裁周晓鹏在接受半月谈记者采访时指出：“它不仅帮助用户获取信息，更通过多模态技术，让用户直接得到解决方案。”

传统搜索引擎在面对用户时，一直扮演着信息“中介”的角色。其工作原理是用户输入关键词，系统从数据库中筛选出相关网页并提供链接。这种方式虽然简单直接，但也有明显的缺陷，尤其是对于复杂的问题，用户往往需要多次调整关键词，耗时耗力。更重要的是，传统搜索对用户意图的理解力有限，只能提供信息的“集合”，而非针对性答案。假设用户询问“如何规划一次三天的云南旅行”，传统搜索可能会返回一系列旅游网站的链接，而AI搜索则会综合景点推荐、交通建议、住宿安排，生成一份完整的旅行计划。

AI搜索能有如此突破，主要在于其通过深度学习和自然语言处理技术，不再仅仅依赖关键词进行检索，而是理解用户问题背后的意图。

AI搜索更懂用户需求，得益于其语义理解与多模态两种技术的结合使用。相较于传统搜索引擎主要处理文字，AI搜索还可以理解和处理图片、视频、语音等多种内容形式。语义理解，让AI搜索从传统的“关键词匹配”发展为“语义匹配”。它能够分析用户输入的自然语言，理解背后的意图，并给出连贯的回答。一个多模态技术的典型应用场景：一名患者拍摄了一张皮肤病变的照片并上传，AI搜索利用图片分析技术，判断病变的可能原因，并提供接近专业的医学建议。这种多模态处理能力，为AI搜索在专业领域的应用打开了新的大门。

这种“回答即解决方案”的能力，让AI搜索从单纯的信息获取工具，进化为用户的智能生活管家，不仅让生活更加便捷，也大大节省了时间成本。

从专业领域到日常生活，AI搜索无处不在

AI搜索的适用范围从专业领域到日常生活，涵盖了方方面面。它不仅让搜索更快、更智能，还成为人们解决各种问题的得力助手。

在医疗领域，AI搜索不仅能帮助医生快速获取最新研究成果，还能辅助诊断。医生输入患者的症状和检查结果后，AI搜索可以分析全球医学文献，生成可能的诊断方案和治疗建议。这种能力可极大提高医疗效率，也能改善患者体验。

在教育领域，AI搜索可为学生提供新的学习方式。当学生输入“牛顿第一定律的实际应用”时，AI搜索会详细解释相关概念，并结合生活实例进行说明。一些AI搜索引擎甚至能生成动画和图表，帮助学生更直观地理解知识。

法律和金融行业同样受益于AI搜索的应用。律师可以利用AI搜索快速查找法律条款和相关案例，生成法律分析；投资者则可通过多模态搜索获取市场动态和专家分析，为投资决策提供支持。

在日常生活中，AI搜索展现出独特的优势，其通过语义理解和多模态技术，可为复杂需求生成直接、完整的解决方案。若用户提出“帮我规划一场婚礼”，相较于传统搜索引擎会返回各种婚礼策划公司的网站和相关文章，提供信息让用户自行整合，AI搜索通过综合考虑预算、人数、主题风格等因素，能生成一个详细的婚礼策划方案，包括场地推荐、时间安排、装饰方案，甚至列出供应商的联系方式。当用户提出“推荐一本适合儿童阅读的科学书”的需求时，AI搜索不仅会推荐具体书目，还可能根据儿童的年龄和兴趣，提供个性化的推荐方案。

AI搜索的“进化”与隐忧

AI搜索引擎需要收集大量用户数据来训练和优化模型，这让许多用户对数据安全感到担忧。隐私保护、技术合规和伦理问题等都对AI搜索引擎的发展提出了更高要求。

中国网络空间安全协会个人信息保护专业委员会副主任委员杨溟表示，技术开发者需要采取措施，例如加密用户数据、限制数据使用范围，同时增强透明度，明确告知用户数据的使用方式等，对数据使用加以规范，严格保护用户隐私。

AI搜索发展的另一个挑战在于用户信任的建立。AI搜索的答案来源于模型训练的数据集，如果数据质量不高或存在偏见，可能会导致答案的不准确甚至产生误导。如果AI搜索在处理某些敏感问题时提供了不合适的答案，就需要开发者不断进行数据筛选与模型优化。杨溟表示，尽管技术日趋成熟，但用户对AI搜索的信赖程度仍受限于对其准确性和透明度的信任。要解决这一问题，关键是提高答案质量，并在可能的情况下，为每个答案标注清晰的信息来源。

随着技术不断发展优化以及市场需求的变化，AI搜索在更多场景实现深度应用的趋势已十分明显。AI的下一步“进化”方向，也许是帮助人类获取信息，在为用户带来更加智能和便捷的搜索体验的基础上，逐步参与更多创造性的工作，为各行各业带来更多可能性。

当然，这一过程中，隐私保护、技术合规和用户信任问题更需重点关注。我们期待，这一新兴技术能够以更安全、更高效的方式服务于社会，为人类带来更多便利与价值。

AI养猪，精准投喂

刘俊清 何丰伦

猪场里见不到人，场内自动下料喂养，管理者在场外也能实时了解猪场内的一举一动……AI等信息技术的应用，正在为生猪养殖产业带来颠覆性变革，我国生猪养殖全过程智能化、无人化渐成趋势。

智慧养猪实现五大“跃迁”

2024年上半年，我国猪牛羊禽肉总产量4712万吨，其中猪肉产量2981万吨，占比63.26%。从养猪大国向养猪强国进发，必须解决好通过前沿科技实现整个“基因工程—优质育种—抗病育肥—终端消费”全产业链发展这一关键问题。

高效率、低成本，是整个产业走出“猪周期”的不二法门。核心是围绕生物安全、环境控制、数智育种、精准营养、查情配种来进行布局和推广。华中农业大学副教授李家连表示，运用以人工智能为代表的新一代信息技术，可以推动生猪养殖向科技型、标准化转型升级。

——“有效切断+铁桶猪场”，实现生物安全防控。在应对非洲猪瘟、蓝耳病等传统疾病及新变异疾病过程中，传统猪场安全面临着多方面威胁。深圳数影科技CEO石广霄介绍，从防控非洲猪瘟的经验来看，生猪养殖产业以“有效切断”为核心理念，通过创新“铁桶猪场”模式，采用先进的物联网和大数据分析技术，能够实现猪场生物安全防控的全面升级。

——智能环控，优化养殖效率。以精准的环境控制优化料肉比，通过自动化传感器和智能算法，实现猪舍内温度、湿度、氨气和氧气浓度的动态调节，不仅能提供舒适的生长环境，还可显著降低运营成本。

——全域数智育种，进入基因育种数字化时代。全国畜牧总站副站长左玲玲表示：“数据链是育种的核心领域，当务之急是将分散在各个企业的数据资源打通，实现全行业受益。”

——精准营养，实现大规模降本增效。一个有600头母猪的猪场采取精准营养后，每头母猪每年增加收益1281元，只需要2.7年就能收回投资成本。石广霄分析，精准营养的强大之处在于，运用AI图像识别、智能测膘、精准称重、智能营养算法等，实现母猪采食意向智能判断和膘情个体管理。

——查情配种技术集成了机器视觉、测距、红外等传感器和AI算法，实现了对母猪行为特征的实时自动采集和智能分析。这一技术能够精准判断母猪的发情状态，24小时不间断地监测，智能推送最佳配种时间，显著提升配种受孕率，提升窝产活仔数。

聚焦“猪链条”，培育新质生产力

我国不少地方聚焦“猪链条”，注重从产业方向引导、产业质量提升、产业渠道畅通等角度出发，根据不同地域情况大力推动生猪产业集约化、规模化、自动化、信息化和智能化发展。

在被誉为养猪龙头企业“兵家必争之地”的广西，自治区农业农村厅推出“畜牧兽医智慧监管服务平台”，将畜牧行业多个信息系统进行融会贯通，实现养殖数据自动采集、养殖过程在线监管和“多快好省”的全链条智慧服务。

广东省是畜禽养殖和消费大省。广东省农业农村厅二级巡视员罗一心介绍，广东在推动种猪智能选育、生猪精准饲喂、母猪智能查情、生产环境调控和全产业链数据溯源等方面，进行了深入研究和探索。

“四链”融合发展

中共广西区委组织部和广西水利电力职业技术学院进行的联合调研表明，创新链、产业链、资金链、人才链“四链”融合发展，是推动中国从养猪大国迈向养猪强国的必由之路。

——创新链围绕产业链。我国相当一部分高校已经与养猪领域的龙头企业保持长达10年甚至数十年的密切合作。创新端注重加强AI、农业工程等多学科交叉融合，利用国家重点实验室、动物育种与健康养殖教育部前沿科学中心、国家生物育种产教融合创新平台、国家数字畜牧业（生猪）创新分中心等战略科技力量，在动物遗传育种、营养饲料、疾病防控等领域取得了标志性成果。

——产业链与资金链“无缝对接”。广西农业农村厅和广西地方金融监督管理局推动建设畜禽活体抵押贷——兴农易贷平台，创新性地以政府检疫耳标为抵押物标识，通过检疫出证实现抵押物管控。同时，依托北部湾大数据交易中心，将广西畜牧兽医智慧监管服务平台的全流程公共数据进行脱敏处理，授权兴农易贷平台运营。平台有效缓解了超10万头母猪及200万头肉猪采购生产物资的资金短缺问题，累计增加产值约30亿元至40亿元。

——人才链激活产业链。广西扬翔集团建成的楼房养猪场内设置了同步下料的智能产品“精喂仪”，智能调节水与饲料的混合比例；设置了24小时自动监测母猪发情状态的“查情宝”，能精准预测最佳配种时机。华中农业大学党委副书记、副校长姚江林说：“在过去的15年里，以陈焕春、赵书红、李新云为代表的三代华农科学家与广西扬翔集团股份有限公司，坚持产学研用深度融合，把科技创新这一‘关键变量’转化为龙头企业高质量发展的‘最大增量’。”（作者刘俊清系广西水利电力职业技术学院副教授，何丰伦系半月谈记者）

AI引发全球原材料竞争

半月谈记者 王宙洁 宋薇萍

2024年1月，微软与美国能源部下属的西北太平洋国家实验室合作，利用人工智能和高性能计算，在不到一周的时间内，从3200万种无机材料中筛选出了一种全固态电解质材料。这一筛选过程如果采用传统的实验室研究方法，可能需要20多年才能完成。

从升级人工智能硬件，到为人工智能系统提供动力的原材料，国际竞争白热化，谷歌、微软等科技巨头纷纷加入技术赋能原材料研发的行业。

早在2023年11月底，谷歌旗下的人工智能团队DeepMind在《自然》杂志发表论文称，他们开发了用于材料科学的人工智能强化学习模型GNoME，并通过该模型发现了220万个新的晶体结构，其中包括38万个稳定的材料。

从计算机芯片到电池再到太阳能电池板，都依赖于无机晶体。要实现新技术，晶体必须是稳定的，否则它们会分解，而每个新稳定晶体的背后可能都是数月的精心实验。DeepMind团队因此表示，这相当于“为人类增加了800年的智力积累”，极大加快了发现新材料的速度。

在这一模型发表数天后，微软发布材料科学领域的人工智能生成模型MatterGen，这一模型可根据所需要的材料性质按需预测新材料结构并直接生成具有所需特性的新型材料。

近阶段，将人工智能方法引入材料学研究已成为一个重要的交叉学科方向，在产业端的应用也逐渐升温。必和必拓首席财务官VanditaPant近期表示，人工智能浪潮将推动铜需求飙升。到2050年，数据中心和人工智能的兴起需要进行更多耗能的计算，这可能使全球铜需求每年增加340万吨。

人工智能对关键材料的竞争难以避免对大宗商品的定价权产生影响，而打造自身的人工智能综合实力是争夺定价权的关键，因此各国都在致力于打造自己的发展优势。

东亚期货首席经济学家景川告诉半月谈记者，人工智能技术对关键材料的竞争，对全球大宗商品价格的影响是复杂且多维度的，它既可以通过提高效率和透明度来稳定价格，也可以通过加剧市场竞争争夺相关商品的定价权。他认为，在人工智能的发展过程中，最关键的物质包括稀土元素、硅、铜、金、银、石墨、锂、钴、钽和锗等，这些金属和矿物在AI硬件的生产和性能上扮演着重要角色。我国在这些关键矿物的采掘、加工和消费综合环节中，占据相当的优势。

工业和信息化部、财政部、国家数据局10月联合印发《新材料大数据中心总体建设方案》，计划到2035年，新材料大数据中心体系全面建成并稳定运行，数据规模进入国际第一梯队。

针对全球关键矿物供应链主导权的争夺日益加剧，景川建议，我国需要加大对AI和材料科学领域的研发投入，在全球市场上获得更大的议价能力；中国企业需要建立有效的风险管控机制，通过期货、期权等金融工具进行风险对冲，以应对由AI技术带来的大宗商品价格波动；推动制造业和材料产业的智能化改造，利用AI技术提高生产效率和产品质量，降低对原材料的依赖。

全国政协常委、上海公共外交协会会长周汉民表示，人工智能发展需要的原料和材料往往比较稀有和特殊，一些稀有产品在国际市场上竞争形势早已形成，当前最需破题的是如何做到资源的集约化和节约化利用，这将有利于形成更有效的人工智能基础设施。