成都市經(jīng)信局印發(fā)《成都市加快大模型創(chuàng)新應(yīng)用 推進人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干措施》，其中提到，推進算力產(chǎn)業(yè)自主可控。圍繞“算力”“存力”“運力”等關(guān)鍵領(lǐng)域，大力發(fā)展芯片、服務(wù)器整機、液冷設(shè)備等高端硬件，聚力推動存儲芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展，打造具有全球影響力的“存儲谷”，支持鯤鵬、昇騰、海光等自主可控芯片部署應(yīng)用，提高自主研發(fā)算力設(shè)備比例。加快操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)軟件研發(fā)和本地規(guī)?；瘧?yīng)用，促進應(yīng)用軟件與國產(chǎn)芯片協(xié)同發(fā)展。瞄準(zhǔn)國產(chǎn)自主可控生態(tài)建設(shè)，加大與華為等鏈主企業(yè)合作力度，推進共育算力產(chǎn)業(yè)主體、共建算力生態(tài)孵化平臺，打造算力“國產(chǎn)化建設(shè)試驗地”。

措施全文

成都市加快大模型創(chuàng)新應(yīng)用

(資料圖片)

推進人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干措施

為貫徹落實《成都市新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2022－2025）》，搶抓人工智能發(fā)展機遇，保障基礎(chǔ)供給，整合創(chuàng)新資源，提升產(chǎn)業(yè)能級，營造應(yīng)用生態(tài)，加強要素集聚，制定若干措施如下。

一、強化智能算力供給

1. 推動算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。引導(dǎo)國家超算成都中心、成都智算中心合理擴容，布局多種計算單元集成、混合精度的通用智能算力，配置成熟易用的人工智能全棧運行環(huán)境，加快建成國家新一代人工智能公共算力開放創(chuàng)新平臺。引導(dǎo)現(xiàn)有以存儲備份服務(wù)為主的數(shù)據(jù)中心向以智能計算服務(wù)為主的先進數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型，推動數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型升級。積極參與國家超算互聯(lián)網(wǎng)、中國算力網(wǎng)等算力網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，配合省級部門做好全省一體化算力調(diào)度中心建設(shè)，為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供高效公共算力服務(wù)。

2. 推進算力產(chǎn)業(yè)自主可控。圍繞“算力”“存力”“運力”等關(guān)鍵領(lǐng)域，大力發(fā)展芯片、服務(wù)器整機、液冷設(shè)備等高端硬件，聚力推動存儲芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展，打造具有全球影響力的“存儲谷”，支持鯤鵬、昇騰、海光等自主可控芯片部署應(yīng)用，提高自主研發(fā)算力設(shè)備比例。加快操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)軟件研發(fā)和本地規(guī)?；瘧?yīng)用，促進應(yīng)用軟件與國產(chǎn)芯片協(xié)同發(fā)展。瞄準(zhǔn)國產(chǎn)自主可控生態(tài)建設(shè)，加大與華為等鏈主企業(yè)合作力度，推進共育算力產(chǎn)業(yè)主體、共建算力生態(tài)孵化平臺，打造算力“國產(chǎn)化建設(shè)試驗地”。

3. 提升算力賦能應(yīng)用能力。聚焦科學(xué)研究、環(huán)境監(jiān)測等重點領(lǐng)域，積極爭取國家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施、國家重點實驗室等創(chuàng)新平臺使用超算算力。聚焦政務(wù)服務(wù)、城市治理、智能制造等重點領(lǐng)域，鼓勵成都智算中心圍繞在AI平臺內(nèi)優(yōu)化和預(yù)置更多行業(yè)算法模型，輔助算法應(yīng)用加快落地。落實以“算力券”為核心的算力中心運營統(tǒng)籌結(jié)算分擔(dān)機制，按年度發(fā)放“算力券”，支持大模型企業(yè)、中小微企業(yè)、科研機構(gòu)、高校等使用算力。

二、提升創(chuàng)新策源能力

4. 推動核心技術(shù)突破。支持企業(yè)與科研機構(gòu)開展數(shù)據(jù)與知識深度聯(lián)合學(xué)習(xí)、大規(guī)模認知與推理、可控內(nèi)容生成等關(guān)鍵算法研發(fā)，著力推動大模型相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新，重點研發(fā)和迭代CV大模型、NLP大模型、多模態(tài)大模型等領(lǐng)域大模型，以及醫(yī)療、金融、商務(wù)、交通等行業(yè)大模型。推動類腦芯片與系統(tǒng)、腦控設(shè)備、智能假體等研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，加快環(huán)境感知、AI芯片、運動控制、操作系統(tǒng)等人形機器人核心技術(shù)模塊布局。

5. 構(gòu)建開發(fā)工具體系。加強自主開源框架研發(fā)攻關(guān)，支持相關(guān)企業(yè)和科研機構(gòu)研制與改進引擎框架工具體系，提升深度學(xué)習(xí)框架在大模型訓(xùn)練和多端多平臺推理部署等方面的核心能力。研發(fā)多類型模型開發(fā)、訓(xùn)練、壓縮、推理全流程工具，深化已有人工智能框架與平臺應(yīng)用，強化人工智能框架軟件和芯片及硬件相互適配、性能優(yōu)化和應(yīng)用推廣。

6. 布局重點創(chuàng)新平臺。依托在蓉高校和龍頭企業(yè)，聚焦語音識別、計算機視覺、智能網(wǎng)聯(lián)、機器人、智能終端等優(yōu)勢領(lǐng)域，力爭布局建設(shè)一批省級以上重點實驗室、工程技術(shù)研究中心和企業(yè)技術(shù)中心，積極推進國家級人工智能創(chuàng)新平臺落地。培育公共技術(shù)服務(wù)平臺，充分發(fā)揮高校、科研機構(gòu)的溢出效應(yīng)，構(gòu)建一批各具特色的算法檢測、驗證、對接交易等公共技術(shù)服務(wù)平臺。

三、提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展能級

7. 打造大模型技術(shù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)。支持頭部企業(yè)在蓉組建全棧大模型訓(xùn)練與研發(fā)創(chuàng)新生態(tài)圈，聯(lián)合中小企業(yè)搭建基于國產(chǎn)軟硬件的人工智能訓(xùn)練和服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，提升數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗、算力基礎(chǔ)設(shè)施工程化運營能力、底層系統(tǒng)優(yōu)化能力、算法設(shè)計能力、業(yè)務(wù)場景落地能力，打造自主可控的人工智能技術(shù)體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。鼓勵研發(fā)全棧國產(chǎn)化人工智能軟硬件產(chǎn)品，遴選符合條件產(chǎn)品納入軟件首版次、重大技術(shù)裝備首臺（套）目錄，逐步形成自主可控的人工智能技術(shù)體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

8. 建設(shè)人工智能產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)。規(guī)劃建設(shè)產(chǎn)業(yè)地標(biāo)，發(fā)揮各區(qū)（市）縣特色優(yōu)勢和資源稟賦，選擇條件成熟的區(qū)域打造人工智能產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，認定一批人工智能產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的市級產(chǎn)業(yè)地標(biāo)。完善園區(qū)配套服務(wù)體系，鼓勵人工智能產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建立綜合服務(wù)平臺，提供研發(fā)設(shè)計、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、算力共享、概念驗證、中試應(yīng)用、科技金融等綜合創(chuàng)新服務(wù)。

9. 推動企業(yè)主體發(fā)展壯大。推進鏈主企業(yè)項目引育，積極爭取其硬件制造、軟件研發(fā)、開源大模型、生態(tài)創(chuàng)新中心、場景應(yīng)用等在蓉落地。推動本土企業(yè)發(fā)展壯大，完善企業(yè)梯度培育和專精特新“小巨人”企業(yè)培育政策措施，幫助企業(yè)積累業(yè)務(wù)場景落地經(jīng)驗和海量多源數(shù)據(jù)，重點提升本土企業(yè)大模型商業(yè)化落地能力。鼓勵市內(nèi)大模型廠商主動擁抱開源體系，建設(shè)大模型算法及工具開源開放平臺。

四、構(gòu)建全域場景體系

10. 人工智能+醫(yī)療。充分激活全市各類醫(yī)療數(shù)據(jù)平臺資源，深化全生命周期健康檔案管理、全病種醫(yī)學(xué)知識庫等服務(wù)與應(yīng)用。優(yōu)先支持三級醫(yī)療機構(gòu)聯(lián)合人工智能企業(yè)圍繞智能導(dǎo)醫(yī)分診、醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、患者生命體征智能監(jiān)測等場景，充分挖掘醫(yī)療數(shù)據(jù)資源，打造基于醫(yī)療領(lǐng)域通用數(shù)據(jù)與專業(yè)數(shù)據(jù)的模型應(yīng)用，實現(xiàn)全流程智能化。

11. 人工智能+金融。支持金融機構(gòu)加快建設(shè)金融信用信息平臺和金融風(fēng)險智能監(jiān)控預(yù)警平臺，提供體系化智能金融服務(wù)。鼓勵金融機構(gòu)聯(lián)合人工智能企業(yè)圍繞身份認證、智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服等場景，打造企業(yè)專屬大模型平臺，探索面向金融文本深度理解和分析的業(yè)務(wù)應(yīng)用，創(chuàng)造數(shù)智新金融。

12. 人工智能+交通。加強城市動態(tài)和靜態(tài)數(shù)據(jù)采集，構(gòu)建車路協(xié)同數(shù)據(jù)庫，支撐企業(yè)開展基于真實場景的自動駕駛模型訓(xùn)練迭代。支持企業(yè)基于車路協(xié)同數(shù)據(jù)和車輛行駛多傳感器融合數(shù)據(jù)，研發(fā)多模態(tài)車載自動駕駛模型，提高自動駕駛模型多維感知和預(yù)測性能。依托川藏鐵路技術(shù)創(chuàng)新中心研發(fā)基地，開發(fā)面向基建領(lǐng)域的多模態(tài)行業(yè)大模型，賦能鐵路建造、災(zāi)害預(yù)警和防控等多階段場景。

13. 人工智能+文娛。鼓勵網(wǎng)絡(luò)視聽、動漫、游戲、演藝機構(gòu)等運用人工智能技術(shù)提升內(nèi)容生產(chǎn)效率，面向建模、驅(qū)動、渲染等環(huán)節(jié)優(yōu)化生產(chǎn)工具，推動市場主體開展AIGC工具平臺研發(fā)。發(fā)展創(chuàng)作者經(jīng)濟，加快探索內(nèi)容與形式、藝術(shù)與技術(shù)結(jié)合的內(nèi)容創(chuàng)作模式，生成立體化、沉浸式、可交互的新一代數(shù)字內(nèi)容產(chǎn)品。

14. 人工智能+制造。加強制造業(yè)數(shù)據(jù)的采集、利用、開發(fā)，加快制造業(yè)數(shù)據(jù)集成共享，儲備高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。鼓勵人工智能企業(yè)圍繞電子信息、裝備制造、新材料等優(yōu)勢領(lǐng)域需求，開發(fā)產(chǎn)品研發(fā)、安全生產(chǎn)、智能檢測等行業(yè)大模型應(yīng)用產(chǎn)品，增強研發(fā)、生產(chǎn)、運營等自動化、智能化水平。

15. 人工智能+科研。鼓勵國家超算成都中心、成都智算中心積極承接國家重大科技專項及重要科研任務(wù)，聚焦氣象預(yù)報、生物育種等領(lǐng)域孵化基礎(chǔ)模型。鼓勵人工智能企業(yè)積極參與“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”專項，聯(lián)合重點實驗室圍繞藥物研發(fā)、基因研究、新材料研發(fā)等重點領(lǐng)域研發(fā)需求，開發(fā)科學(xué)計算模型，縮短研發(fā)創(chuàng)新周期。

16. 人工智能+城市治理。支持人工智能企業(yè)積極參與“智慧蓉城”建設(shè)，探索在“智慧蓉城”城市運行管理平臺中引入大模型技術(shù)，推進自主可控城市大腦大模型示范應(yīng)用，實現(xiàn)信息采集、智能巡防、事件處置、執(zhí)行調(diào)度、目標(biāo)管理等業(yè)務(wù)的統(tǒng)一感知、關(guān)聯(lián)分析和態(tài)勢預(yù)測，為城市治理提供更加綜合全面的輔助決策能力。圍繞電子證照、普惠金融、綜合納稅、用工就業(yè)、教育養(yǎng)老等服務(wù)場景應(yīng)用，加快推動大模型技術(shù)賦能，提高政務(wù)咨詢系統(tǒng)智能問答水平，增強交互能力。

17. 人工智能+商務(wù)服務(wù)。深化大模型技術(shù)在電子商務(wù)、商務(wù)辦公等優(yōu)勢領(lǐng)域的研發(fā)應(yīng)用，提高電商客服系統(tǒng)智能問答水平、提升企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型服務(wù)能力。引導(dǎo)本土優(yōu)勢企業(yè)持續(xù)研發(fā)和迭代商務(wù)服務(wù)大模型，助力企業(yè)“降本增效”，推動大模型與現(xiàn)有的應(yīng)用軟件、智能硬件打通、互嵌，積極搶占市場。

五、加強生態(tài)要素聚集

18. 推進數(shù)據(jù)開放利用。支持成都數(shù)據(jù)集團優(yōu)化公共數(shù)據(jù)運營服務(wù)平臺功能，探索開展企業(yè)、個人數(shù)據(jù)采購，推動相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品和模型的社會化開發(fā)利用。依托人工智能應(yīng)用發(fā)展公共服務(wù)平臺，推進建設(shè)系列人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源庫、標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集，推動相關(guān)數(shù)據(jù)的社會化開發(fā)利用。組織遴選市場領(lǐng)先的數(shù)據(jù)集建設(shè)單位，開展數(shù)據(jù)價值挖掘，探索基于數(shù)據(jù)共享、模型應(yīng)用的商業(yè)化場景合作。

19. 推進高端人才引育。支持高校、企業(yè)、科研機構(gòu)圍繞大模型開發(fā)應(yīng)用、類腦智能、具身智能等領(lǐng)域開展人才培養(yǎng)。加大人工智能高端人才引進力度，通過實施軟件產(chǎn)業(yè)“蓉貝”計劃，加大國際頂尖科學(xué)家和高水平創(chuàng)新團隊引進力度，探索通過關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)“揭榜掛帥”、重大場景應(yīng)用技術(shù)咨詢等方式，提供具有國際競爭力的事業(yè)發(fā)展機會。

20. 加強金融支撐保障。發(fā)揮政府投資引導(dǎo)基金作用，用好新經(jīng)濟天使投資基金和產(chǎn)業(yè)投資基金，加大市級平臺基金對人工智能產(chǎn)業(yè)項目投資力度，著力構(gòu)建政府引導(dǎo)、社會參與、多元支撐、多段接力的新型投融資環(huán)境。鼓勵人工智能企業(yè)在境內(nèi)外多層次資本市場開展股權(quán)融資，支持風(fēng)投、創(chuàng)投機構(gòu)加強對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資并購。

（文章來源：界面新聞）

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