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美所谓对等关税单边霸凌损人害己
核心技术层面，算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比，我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距，技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展，但底层框架高度依赖开源体系，类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时，技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景，多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例，产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力，又能精准嵌入行业特有经验，但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题，需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。
语音助手、智能客服是人工智能大模型最先适配的场景。通过聊天对话框或者集成到语音助手提供对话服务，是目前大模型最常见的服务方式，用户可通过文本、语音的输入输出获取知识与信息。不过，目前大模型付费订阅模式尚不成熟，阿里云、字节跳动、腾讯等企业通过低价或免费策略抢占市场，百度文心一言的VIP服务也已转为免费模式。语音助手成为手机、智能音箱等智能硬件的一个功能，难以独立收费。但在企业服务领域，智能客服应用持续拓宽和深化，2023年智能客服市场规模39.4亿元，金融、电商、消费零售、生活服务行业应用规模占比超70%。
二是攻克关键核心技术。人工智能关键核心技术是行业发展的重中之重。核心产业技术方面，重点支持基础科研和大模型技术攻关，鼓励企业与科研机构协同合作，集中优势资源突破技术瓶颈，为产业发展筑牢根基。同时，着力建设自主可控的AI软件工具系统，摆脱对CUDA(统一计算设备架构)等国外技术生态的依赖，开发具有自主知识产权的计算平台，基于开源开放和国产化平台开展原生大模型开发和应用创新。行业应用的核心技术方面，鼓励龙头企业牵头组成创新联合体，聚焦行业关键共性场景联合开发深度学习、机器学习等核心算法模型，通过持续创新不断提升模型的性能与精度，推动专用多模型“垂直做精”与通用大模型“横向扩展”形成互补。
杭州湾跨海铁路大桥北航道桥9号墩，是杭州湾北侧第一个离岸的主墩。从9号墩主塔向北、向南延伸的杭州湾海面上，441个海中墩上在进行不同程度的施工作业，整条杭州湾跨海铁路大桥的施工进度完成了约50%。
推动经济全球化行稳致远，需要让更多国家和民众参与经济全球化进程，共享发展红利。东盟与中国共有20多亿人口，在这个大市场里，加强从生产到销售的各环节整合，形成优势互补，将不断创造共同发展繁荣的强劲动能。
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。
在村里的研学基地，10多名小学生围在傣族传统手工造纸技艺非遗传承人玉康坎身边，好奇地观察傣纸制作。纸框轻轻摇晃，纸浆均匀分布，在玉康坎手把手传授下，孩子们小心翼翼地尝试捞纸。这样的场景，每周都会在曼召村上演。“看到传统技艺在孩子们手中延续，我觉得一切付出都值得。”玉康坎笑着说。