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北京:到2025年人工智能核心產業規模達到3000億元,持續保持10%以上增長 全球獨家
2023-05-30 23:26:02 來源:金融界 編輯:


(資料圖片)

金融界5月30日消息 北京市人民政府發布關于印發《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案(2023-2025年)》的通知,通知指出,人工智能核心產業規模達到3000億元,持續保持10%以上增長,輻射產業規模超過1萬億元。人工智能領軍企業科研投入持續增加,初創企業數量不斷增長,企業總數保持國內領先,新培育獨角獸企業5-10家。人工智能應用深度廣度進一步提升,生成式產品成為國內市場主流應用和生態平臺,推動產業高端化發展。

《方案》中重點內容如下:

工作目標

到2025年,本市人工智能技術創新與產業發展進入新階段,基礎理論研究取得突破,原始創新成果影響力不斷提升;關鍵核心技術基本實現自主可控,其中部分技術與應用研究達到世界先進水平;人工智能產業規模持續提升,形成具有國際競爭力和技術主導權的產業集群;人工智能高水平應用深度賦能實體經濟,促進經濟高質量發展;人工智能創新要素高效配置,創新生態更加活躍開放,基本建成具有全球影響力的人工智能創新策源地。

(一)布局一批前沿方向,技術創新實現新引領

在人工智能基礎理論方面取得突破,人工智能理論框架體系基本形成,通用人工智能雛形顯現。自然語言、通用視覺、多模態交互大模型等形成完整技術棧,關鍵算法技術達到國內領先、國際先進水平。人工智能技術創新和應用發展水平全國領先,部分關鍵核心技術與應用研究實現全球高水平引領。

(二)推動一批國產替代,技術攻堅取得新突破

人工智能算力布局初步形成,國產人工智能芯片和深度學習框架等基礎軟硬件產品市場占比顯著提升,算力芯片等基本實現自主可控。國產硬件比例顯著提高,全面兼容國產深度學習框架。人工智能算力資源并網互聯,推動基礎軟硬件實現高質量自主可控。

(三)構建一批產業方陣,產業能級完成新躍升

人工智能核心產業規模達到3000億元,持續保持10%以上增長,輻射產業規模超過1萬億元。人工智能領軍企業科研投入持續增加,初創企業數量不斷增長,企業總數保持國內領先,新培育獨角獸企業5-10家。人工智能應用深度廣度進一步提升,生成式產品成為國內市場主流應用和生態平臺,推動產業高端化發展。

(四)塑造一批示范標桿,場景賦能驅動新應用

發揮各區產業特色和資源優勢,結合人工智能技術特點,圍繞經濟社會發展、科學研究發現、重大民生需求等,形成一批示范性強、影響力大、帶動性廣的重大應用場景。探索具有首都特點的場景開放政策,形成技術供給和場景需求互動演進的持續創新體系,高品質牽引人工智能關鍵技術和系統平臺優化升級。

(五)營造一流創新環境,生態構建形成新成效

建設一批具有世界級影響力的人工智能科研機構,引進培育國際一流創新人才團隊,國際引才取得新突破。高水平學者數量超萬人,國內占比保持領先。在人工智能相關政策措施、倫理安全、技術標準等方面取得重要進展,促進人工智能理性健康發展。

主要任務

(一)著力突破人工智能關鍵技術,引領產業高水平發展

1.突破人工智能前沿基礎理論創新。發展面向新一代人工智能的基礎理論框架體系,圍繞人工智能數學機理、大數據智能、多模態智能、決策智能、類腦智能、科學智能、具身智能等方向開展研究布局,形成具有國際影響力的人工智能原創理論體系。持續支持新型研發機構等創新主體聚焦通用智能體、科學計算等科研方向,開展目標導向的有組織科研。

2.引領人工智能關鍵核心技術創新。支持創新主體重點突破分布式高效深度學習框架、大模型新型基礎架構、深度超大規模圖計算、超大規模模擬計算等基礎平臺技術。支持數據與知識深度聯合學習、高維空間多模態語義對齊、大規模認知與推理、可控內容生成、高效低成本訓練與推理等關鍵算法研發,著力推動大模型相關技術創新。鼓勵相關技術和算法開源開放。

3.強化可信人工智能關鍵技術創新。重點對人工智能系統穩定性技術、人工智能可解釋性增強技術、人工智能公平性技術、人工智能安全性技術開展研究。針對敏感領域數據隱私保護問題,加強隱私保護策略與系統構建,開展底層密碼算法和技術研發。研究模型算法可信性評測基準,構建人工智能系統可信分級分類評測體系。

(二)全力夯實人工智能底層基礎,筑牢產業創新發展底座

4.推動國產人工智能芯片實現突破。面向人工智能云端分布式訓練需求,開展通用高算力訓練芯片研發;面向邊緣端應用場景的低功耗需求,研制多模態智能傳感芯片、自主智能決策執行芯片、高能效邊緣端異構智能芯片;面向創新型芯片架構,探索可重構、存算一體、類腦計算、Chiplet等創新架構路線。積極引導大模型研發企業應用國產人工智能芯片,加快提升人工智能算力供給的國產化率。

5.加強自主開源深度學習框架研發攻關。針對分布式計算需求,研發動靜統一編程、多維自動并行技術,提升深度學習框架在超大規模模型訓練和多端多平臺推理部署等方面的核心能力,研發多類型模型開發、訓練、壓縮、推理全流程工具,支持自主深度學習框架與人工智能芯片開展廣泛適配和融合優化,實現人工智能國產軟硬件技術的深度協同。

6.提升算力資源統籌供給能力。按照集約高效原則,分別在海淀區、朝陽區建設北京人工智能公共算力中心、北京數字經濟算力中心。在人工智能產業聚集區新建或改建升級一批人工智能商業化算力中心,加強國產芯片部署應用,推動自主可控軟硬件算力生態建設。實施算力伙伴計劃,整合公有云算力資源,向人工智能創新主體開放。推進跨區域算力協同,加強與天津市、河北省、山西省、內蒙古自治區等區域的算力合作,建設統一的多云算力調度平臺,提高環京地區算力一體化調度能力,優化提升環京算力網絡。

7.加強公共數據開放共享。積極提高本市公共領域存量數據的挖掘、清洗和隱私安全處理水平。聚焦城市大腦、智慧政務、智慧民生服務等領域,動態更新公共數據開放計劃,完善金融、交通、空間等各類公共數據專區建設。挖掘公共數據價值,有條件開放公共數據,探索推進公共數據專區授權運營,推動公共數據與市場化數據平臺對接,持續擴大普惠供給,實現數據融合創新應用。加快構建高質量人工智能訓練數據集,研究建立數據集開放共享機制。

(三)加快構建人工智能產業方陣,全面提升產業發展能級

8.構建高效協同的大模型技術產業生態。建設大模型算法及工具開源開放平臺,構建完整大模型技術創新體系,積極爭取成為國家人工智能開放生態技術創新中心。組建全棧國產化人工智能創新聯合體,搭建基于國產軟硬件的人工智能訓練和服務基礎設施,研發全棧國產化的生成式大模型,逐步形成自主可控的人工智能技術體系和產業生態。

9.加強人工智能企業梯度培育。支持領軍企業圍繞提升供應鏈自主創新水平,面向高等學校、科研院所和中小企業開展“揭榜掛帥”,遴選創新解決方案,推動產學研深度融合。支持獨角獸企業加大研發投入,提升核心技術競爭力,不斷拓展應用市場。加大對創新型中小企業的培育力度,將有潛力成為獨角獸的企業提前納入培育體系。建設人工智能領域標桿型孵化器,引導孵化器針對市場需求,廣泛鏈接創新資源,推動實驗室成果熟化定型,助力前沿顛覆性技術轉化為創業企業。推動一批國際知名研究機構、跨國企業、國內領軍企業在京建設創新業務實體。

10.強化人工智能企業多維服務。不斷優化營商環境,切實提高服務企業的能力,對納入服務包的企業開展“一企一策”服務,加大統籌協調力度,妥善解決企業發展面臨的問題。落實市區兩級企業服務包、服務管家機制,對人工智能領域有潛力的創新企業,可適當放寬納入服務包的標準,提高服務覆蓋面。

(四)加快推動人工智能場景建設,牽引創新成果落地應用

11.探索人工智能應用場景賦能與開放。依托本市優勢場景資源,加強對政務服務、金融科技、科學研究等重點領域的數據挖掘,加快資本、技術、數據、算力、人才等要素匯聚,打造形成一批可復制、可推廣的標桿型示范應用場景,促進人工智能創新鏈產業鏈資金鏈人才鏈深度融合,實現新技術迭代升級和新應用產業快速增長。

12.支持人工智能賦能智慧城市建設。完善重點標桿型場景布局,支持海淀區建設城市大腦2.0,廣泛適配人工智能新技術新產品,為智慧城市建設賦能;推動北京市高級別自動駕駛示范區3.0等項目順利實施,提升覆蓋范圍,建設專網及標準化平臺,推動新產品落地,用數據賦能智慧交通。

(五)持續構建人工智能產業生態,營造國際一流發展環境

13.推動建設人工智能領域人才高地。研究制定本市人工智能領域人才引進、培養、服務政策措施。持續實施相關人才計劃,探索實施海外人才來京落地即支持政策,著力引進、培養一批具有世界影響力的頂尖人才、青年人才。激發用人主體引進人才的積極性、主動性,充分發揮高等學校、科研院所、新型研發機構和企業的作用,引進各層級科學家、產業和工程技術人才。強化人才培養和服務保障,支持在京高等學校加強人工智能專業建設,探索開展“X+人工智能”的交叉融合人才培養模式。營造人才發展良好生態,加快構建多層次、高質量的人才梯隊。

14.營造人工智能優質創新環境。布局建設人工智能產業集聚區,升級和新建一批高質量人工智能產業空間載體。吸引國際創新資源開展交流合作,支持舉辦中關村(行情000931,診股)論壇人工智能平行論壇等國際人工智能交流會議。發揮政府投資基金引導作用,支持長期資本、耐心資本面向人工智能芯片、框架和核心算法開展早期硬科技投資。持續做好人工智能企業掛牌上市培育工作。

15.探索對人工智能產業實行包容審慎監管。持續推動監管政策和監管流程創新,對具有輿論屬性或社會動員能力的人工智能相關互聯網信息服務,建立常態化聯系服務和指導機制,做好安全評估,推進算法備案,引導創新主體樹立安全意識,建立安全防范機制。

16.提升人工智能科技倫理治理能力。加強人工智能倫理安全規范及社會治理實踐研究。開展科技倫理審查及相關業務培訓,強化各責任主體科技倫理規范意識。探索建立人工智能倫理高風險科技活動倫理審查結果專家復核機制,推動各責任主體遵守科研誠信和科技倫理規范。

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