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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。
在智能制造领域，人工智能大模型渗透研发、生产、运维等全链条，推动制造业向智能化、柔性化、高效化升级。通过大模型与EDA(电子设计自动化)技术结合，可快速生成多版本设计方案，同时利用强化学习评估性能参数(如能耗、强度)，显著缩短研发周期，解决了传统流程依赖人工经验导致的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节，通过数字孪生技术优化产线设计，缩短产线调整周期，有效降低了额外成本。通过分析传感器和设备日志数据，还能对设备进行预测性维护，减少停机时间、降低维修成本。同时，机器视觉技术已大规模应用于质检环节，实现毫秒级完成质量检测，准确率超99.8%，人工成本减少约70%。人工智能应用于制造业，推动生产方式变革，带动智能制造快速发展，但前期投入成本较高的问题还有待解决，未来进一步突破模型可解释性、降低成本后，或加速普惠应用。
81岁的台湾同胞李继思祖籍山西交城，3岁时前往台湾生活。因有3位姐姐在大陆生活，20世纪80年代起，李继思几乎每年都到大陆，“每一次都能看到家乡越来越好”。