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三是完善产业体系形成发展合力。首先，将人工智能作为战略性新兴产业，加大技术研发、模型训练、应用推广等各环节产业主体和平台建设力度。鼓励科技领军企业发挥技术引领带动作用，构建开放包容的开源生态，支持中小企业深耕垂直细分领域，打造“独门绝技”，在新赛道脱颖而出。其次，聚焦工业制造、医疗健康、能源、金融等垂直领域，引导行业主体深度参与人工智能产业布局。加快专有服务平台建设，为企业提供专业技术支持、解决方案和咨询服务，支持第三方机构搭建开源模型适配平台。再次，加强算力等基础设施建设，加快公共数据开放和企业数据流通，支持模型应用、数据服务等相关企业组建联合体，开发高质量数据集，发展“数据即服务”“模型即服务”等新业态，同时完善人工智能监管制度以及应用标准，为企业开展数据合规认证、隐私保护、模型安全评估等提供依据。
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。
知网信息显示，该文章发表于2018年2月28日，发表期刊同样为《中国医药指南》。文章作者为抚顺市中心医院产科王忠红。记者通过国家卫生健康委护士执业注册信息查询到，王忠红获得了抚顺市健康委员会发布的护士执业注册，所在医疗机构为抚顺市中心医院。
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