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  我国人工智能发展注重整体布局与产业协同,而非单一技术指标的突破。作为全球工业门类最齐全的国家,我国制造业增加值占全球比重约30%,结合这一基础和优势,人工智能产业发展更加注重应用优先与产业协同,推动人工智能技术与行业Know-How深入融合,形成差异化竞争力。例如,将人工智能应用于自动化质检,提高效率、降低成本;将大模型应用于金融领域,提升风险管理能力。技术发展路径上,主要通过算法创新突破物理限制,DeepSeek-V3模型训练成本仅为GPT-4的1/10,推理成本为OpenAI o1的1/30,实现多项突破性创新,人工智能产业从技术跟跑转为并跑和领跑。

  在不断的探索和实践中,人工智能技术实现跨越式提升,应用价值得到企业的广泛认同,初步形成了较为完整的产业形态。整体上看,人工智能产业可分为核心产业和融合应用产业。核心产业主要涉及人工智能软件算法、硬件产品、解决方案和平台服务等方面,例如GPU芯片、服务器、数据中心、云计算服务、模型软件等。融合应用产业是指将人工智能技术应用到传统产业中,推动产业智能化转型,形成智能制造、智能网联汽车、智能安防等万亿元级产业。人工智能核心产业和融合应用产业相互促进、共同发展,推动形成相对完整的产业体系,技术创新不断涌现、产业投资持续扩大、应用场景日益丰富。

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  1942年10月,押运1800多名英军战俘的“里斯本丸”号返回日本途中,在舟山附近海域被美军击沉。危急时刻,198名舟山渔民奋勇营救,成功救下384名英军战俘。

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  四是构建协同创新的产业生态。聚焦重点领域人工智能应用面临的共性问题,推动行业场景和数据开放,打造“AI+千行百业”的协同创新生态。一方面,围绕能源化工、高端制造、材料、生物等重点领域建设行业大模型应用创新工程中心,有序组织科技领军企业、科研机构、行业龙头企业、高等院校等优势力量,面向垂直细分领域应用需求,推动大模型技术与行业知识、工艺等紧密结合,以强大的工程化能力驱动人工智能产业发展。另一方面,强化需求侧管理,鼓励在PC端、手机端推广AI应用,提高国产GPU、CPU(中央处理器)和软件的市场占有率,有效扩大人工智能核心产业规模。鼓励企业创新商业模式,支持其通过技术红利、数据资产积累重构商业模式,在垂直场景中挖掘深度价值,实现数据资源向数据资产转化,推动人工智能产业可持续发展。

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