AI前沿观察②丨勾画我国人工智能发展蓝图：政策先行、立法跟进，加速拥抱实体经济
南方财经全媒体记者李润泽子实习生周愚杨婧文广州报道
编者按
“人工智能从你出生那天就认识你，读过你所有的电子邮件，听过你所有电话录音，知道你最爱的电影……”尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》一书中描述了这样一种未来景况：人工智能比人类更了解自己。
步入人工智能时代，人类的生活习惯和生产方式正在被重塑，科幻和现实渗透，惊喜与担忧交加。人与机器的未来是一场亲密的合作还是激烈的战争？机器会将人类的智能拓展到什么样的边界？
南财合规科技研究院推出AI前沿观察系列报道。本篇是第二篇，从技术、政策和治理多角度，剖析人工智的技术瓶颈与伦理考验，追问未来的可能与限度，以期寻找第四次工业革命浪潮翻涌下人工智能发展的最优路径。
政策与产业共振，新一代人工智能高歌猛进发展，日益成为推动生产力跃升的驱动力量。
在我国，人工智能的发展离不开的是政策布局和助推。2017年，我国发布了人工智能领域首份系统性部署的文件《新一代人工智能发展规划》（下称“《规划》”），从战略高度“落棋布子”。
今年，我国人工智能领域立法探索也开启新篇章。10月1日，《上海市促进人工智能产业发展条例》（以下简称《上海条例》）正式开始施行，这也是人工智能领域在国内的首部省级地方性法规。一个月后，《深圳经济特区人工智能产业促进条例》（下称《深圳条例》）也将落地施行。
毫无疑问，我国正成为世界范围内人工智能发展的引领者。然而，随着发展深入，诸多困难与挑战也随之而来。受访专家表示，未来我国人工智能的发展关键在于加快基础研究、关键核心技术领域的自主创新和人才培养体系建设。
政策体系逐步形成将2017年称人工智能元年，应该不为过。这一年，战胜了韩国围棋九段职业选手李世石的“AlphaGo”三度进化，3比0完胜当时世界围棋排名第一的柯洁。
彼时，全球人工智能热潮汹涌。麦肯锡统计数据显示，2016年包括百度和谷歌在内的科技巨头在人工智能上的花费在200亿至300亿美元之间，其中90％用于研发和部署，10％用于人工智能收购。
正是意识到人工智能的重要作用，我国于2017年发布了《规划》，开启了我国人工智能的新阶段。
“《规划》从基础理论到技术研发再到产业发展对我国人工智能科技创新和产业发展做出了全面规划和部署，为人工智能科技产业的快速发展奠定了基础。”南开大学经济研究所所长、博士生导师刘刚表示，《规划》是我国人工智能科技产业发展的战略指南，对人工智能的战略布局是全面的。
根据《规划》部署，我国人工智能产业的发展目标分“三步走”，即到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
当前，我国初步达成第一阶段目标，进入“三步走”目标的第二阶段。多位受访专家均表示中国在特定领域已达到先进水平。
但清华大学公共管理学院教授、清华大学中国科技政策研究中心副主任梁正也提醒，虽然我国在消费场景、安防场景等应用领域落地较快，但在工业领域的基础同欧美仍有差距。”
《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2022）》显示，截止2021年，在2200家中国人工智能骨干企业中，基础层企业和技术层企业分别仅有53家和273家，分别占比2.4%和12.4%。对比之下，美国人工智能企业则遍布基础层、技术层、应用层各领域。
尤其是在美国技术封锁的背景之下，我国人工智能产业的安全性与稳定性深受威胁。刘刚认为，2030年整体目标的实现以“我国能否建立起自主可控的技术体系”为基本标志，关键在加快基础研究、关键核心技术领域的自主创新和人才培养体系建设。
事实上，此前根据《规划》的总体构想，国家层面已陆续出台了专业性的规划和行动计划，对人工智能科技创新和产业发展进行全面布局，此后我国在人工智能领域逐步形成了体系化的政策。
例如，2018年4月教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，针对“优化高校人工智能科技创新体系”“完善人工智能领域人才培养体系”及“推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用”提出了重点任务和细化要求。
此外，各地也纷纷出台适合当地发展的人工智能发展规划和行动计划，对区域人工智能科技产业发展发挥了积极推动作用。梳理发现，2017年起浙江、辽宁、北京、广东等地响应《规划》陆续发布了各地的新一代人工智能发展规划。
但刘刚也提到，政策推动只是问题的一个方面，中国人工智能科技产业发展更多地是由市场需求牵引的。“当企业的行为遇到技术、人力资本和规模化应用的障碍时，政府的积极作用开始显现。在人工智能产业的发展过程中，充分反映了市场在资源配置中起决定性作用，而政府则发挥积极推动作用。”
产业发展走深向实顶层设计完善，人工智能的发展路径也日渐清晰，产业发展进入新阶段。如今，人工智能正在越来越多场景中发挥作用。
南方财经全媒体记者观察发现，近期助力培育人工智能应用场景的政策措施接连出台，为牵引推动人工智能落地营造了良好的政策环境。例如，今年8月，科技部等六部门联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（下称《指导意见》），统筹人工智能场景创新。3天后，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》发布，将支持建设包括智慧农场、智能港口在内的10个人工智能示范应用场景。
“人工智能是赋能技术，必须与应用场景结合才能发挥最大作用，我国人工智能发展的优势也在于丰富的应用场景，特别是实体经济智能化升级，提供了丰富的场景需求。”工业和信息化部科技司副司长任爱光说。
随着算法、数据、计算能力等关键要素的积累和突破，人工智能正在加速拓展应用场景。在梁正看来，场景应用的重要意义在于其提供的实战机会。“人工智能应用发展到一定阶段，必须通过实验来突破关键环节。以自动驾驶场景的制度设计为例，责任如何划分、监管如何介入、准入标准如何设计，这些问题都需要在具体的场景应用中发现并解决。”
刘刚解释，人工智能属于通用目的技术，只有与实体经济融合发展，才能提升全要素生产率，引领经济社会长期发展。例如，在制造业中，不同行业的产品制造工艺不同，具体芯片、数据和算法等都有专用性。因而，开放场景非常重要。
“应用场景开放成为人工智能创新应用的首要条件。尤其是在工业互联网发展中，在各行各业中广泛应用人工智能技术，解决痛点问题和提升生产效率，成为人工智能科技产业发展的关键推动力。”刘刚表示。
值得注意的是，《指导意见》中专门提到将“以促进人工智能与实体经济深度融合为主线”，探索人工智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。
事实上，目前中国人工智能已经进入和实体经济全面融合发展阶段，人工智能正更多地服务于实体企业，越来越多传统实体企业也借助人工智能实现转型升级。表现之一便是传统行业转型升级不断加速，培育成长出了一批“传统行业+人工智能”的典型企业，推广应用一批智能化升级的典型案例，导出形成人工智能与实体经济融合的新模式、新方法。
然而，在人工智能和实体经济融合成效显著的背后仍然存在的是研发成本高、难以规模化推广普及等诸多障碍。“要充分发挥拥有数据和技术创新优势的头部企业发挥平台作用，通过预训练模型和深度学习平台的搭建，探索人工智能通用目的技术专用化的途径，赋能中小企业的智能化转型。”刘刚因此建议。
地方专项立法探索政策先行,之后是立法的跟进。总体而言，我国在人工智能领域的立法仍处于初步阶段，特别是专项立法仍然处于地方性探索阶段。9月，深圳和上海的两部地方性人工智能专项立法，也开启了地方立法先行先试的积极探索。
但实际上，作为新兴领域的人工智能在技术层面尚存诸多争议，迅速的迭代与复杂的应用场景也使得人工智能领域变化频频。“中央层面的立法是全国一盘棋，必须以共识为基础，所以人工智能领域由地方先行立法，而后全国推广的模式是比较合理的。”西南政法大学人工智能法学院副院长、副教授冯子轩说。
沪深两地在人工智能产业优势突出，截止2021年深圳和上海两地人工智能企业分别占全国总数的13.4%和13.1%，均列全国前三。高度发达的人工智能产业也意味着两地立法实践颇具代表性，能为未来中央层面的立法提供宝贵经验。
细观两地立法实践，促进产业发展的色彩尤其明显，并有不少创新之举。梁正在接受采访时特别提及深圳条例中的分级分类监管，认为这将成为中国人工智能产业立法未来的原则之一。
去年4月，欧盟委员会发布首个欧洲人工智能法律框架提案，将人工智能应用场景按照风险等级划为四个不同的风险等级。《深圳条例》借鉴了这一做法，在分级分类监管的基础上，允许满足一定条件的低风险人工智能产品和服务，通过测试、试验、试点等方式开展先行先试。
上海则试图通过对重点技术和应用领域的认定，为突破人工智能产业发展中的瓶颈问题提供努力方向。《上海条例》明确要重点促进智能芯片、框架软件、智能机器人等基础硬件、关键软件、智能产品方面的高质量发展。刘刚强调，地方立法实践在基础理论、关键核心技术、科技与应用创新等方面做出了积极的体制机制探索，可以为将来全国立法所参考。
此外，南方财经全媒体记者注意到两地立法均提出设立人工智能伦理专家委员会，履行组织制定人工智能领域伦理规范指南等多项职责。
冯子轩介绍，一般来说，企业设置伦理委员会的模式比较常见。目前两地立法提供了另一种思路：政府推动设立人工智能伦理委员会，应对人工智能技术带来的伦理问题。市场主体有逐利的需求，政府代表公共利益，其介入能够提供一些平衡，有其合理性。她提到人工智能产业是市场的产物，政府介入市场行为时须有边界。因此如何建立一个既尊重市场规律，又能够体现公共利益的伦理委员会将值得关注。
“各国的人工智能领域立法都需从本国实际出发，摸索适合本国技术发展与市场需求的路子。就像日本关注智能转型与新兴技术应用发展，欧洲关注人工智能对现有社会秩序与伦理道德的冲击，我国的相关立法也要切准发展过程中的难点、重点与痛点。”冯子轩认为，我国人工智能立法应把握对人工智能产业的促进性与规范性之间的平衡，同时保持具有前瞻性的适时动态调整，紧密地跟上人工智能产业发展与迭代。
出品：南财合规科技研究院
策划：曹金良
统筹：郭美婷、李润泽子
研究员：郭美婷、李润泽子、冯恋阁
本期作者：李润泽子、周愚（实习生）、杨婧文（实习生）
上海立法促进人工智能产业发展：允许试错，打造“上海标准”
在上海，个人和机构在人工智能领域的创新和自主研发，今后将有法治保障。符合国内领先、国际先进要求的，还可以在标准文本上使用人工智能“上海标准”的专门标识。
9月22日，《上海市促进人工智能产业发展条例》经上海市十五届人大常委会第四十四次会议表决通过，将于2022年10月1日起施行，这将是全国首部促进人工智能产业发展的省级地方性法规。
人工智能是事关未来竞争力的“硬科技”，是上海重点发展的三大先导产业之一。近年来，上海人工智能产业规模从2018年1340亿元提升到3056亿元，产业人才从2018年10万提升到23万。高性能云端训练芯片等24块“智能芯”流片量产，亚洲最大AI算力中心启动运营，全球首款AI研发乳腺癌新药进入临床等，创新策源不断取得新突破。
此次通过的这部立法，将为上海人工智能发展提供持久有力的保障。
上海市人大常委会法工委主任阎锐介绍，《条例》根据上海市人工智能产业发展特点和上海实际，立足于促进法的基本定位，注重创新性和引领性，将采取各种激励措施推动人工智能产业高质量发展。
《条例》除了明确了各级政府及相关部门在促进人工智能产业发展中的具体职责以外，还明确设立“市人工智能战略咨询专家委员会”，成员将由高校、科研机构、企业和其他组织等专家组成，为产业发展中的重大战略、重大决策提供咨询意见。
这部法规将大力鼓励人工智能领域市场主体积极创新。在第一章总则中，明确“本市鼓励公民、法人和其他组织在人工智能领域开展各项创新活动，法律、法规以及国家和本市相关规定明确禁止事项除外”。
而且，《条例》还规定了市有关部门可以就人工智能产业发展过程中的轻微违法行为等制定依法不予行政处罚清单。允许试错，也将使科学家在该领域的探索更加大胆，激发创新活力。
《条例》围绕增加人工智能创新的源头供给，促进开源共享，提升持续创新能力。比如，聚焦算力、算法、数据三大基本要素，加强算力基础设施规划，推进公共算力资源平台建设，保障中小企业获得普惠的公共算力；推动算法模型交易流通，加强对算法模型的保护；突出人工智能领域高质量数据集建设，扩大面向人工智能产业的公共数据供给范围。
同时，《条例》明确加强基础理论和关键共性技术的研发、鼓励跨学科交叉领域研究；推动相关国家实验室、重大科研平台等创新发展；推动人工智能领域大型科学仪器设施开放共享；推动科研项目立项和组织管理方式改革、探索赋予科研人员人工智能领域职务科技成果所有权或者长期使用权等。
《条例》还将鼓励打造“上海标准”。根据法规，上海将支持本市人工智能企业与相关行业组织在人工智能国家标准、行业标准、地方标准制定中发挥引领作用。其中明确，符合国内领先、国际先进要求的，可以在标准文本上使用人工智能“上海标准”的专门标识。
通过支持人工智能核心产业发展，《条例》强化人工智能企业集聚，推动人工智能产业整体创新突破，包括突出人工智能软硬一体化生态建设，加强龙头企业、创业企业培育，带动产业链上下游协同发展，以及加大资金支持、强化人才激励与保障、加强知识产权保护等。
围绕提高经济发展质量、城市生活品质和现代化管理能力，《条例》进一步加强人工智能在经济、生活、城市治理等领域规模化应用。
此外，《条例》还明确了人工智能产业发展相关行为底线、伦理规范，明确相关主体开展人工智能研发和应用，应当遵守法律、法规规定，增强伦理意识，保障人工智能产业健康、安全发展。
北京正式发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》
文章转载来源：AI之势来源：财联社原标题：《北京：系统构建大模型等通用人工智能技术体系》图片来源：由无界AI工具生成财联社5月30日讯，北京市政府办公厅正式发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》。其中提出，提升算力资源统筹供给能力。实施算力伙伴计划，与云厂商加强合作，提供多元化优质普惠算力。加快北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心等项目建设，形成规模化先进算力供给能力。实现异构算力环境统一管理、统一运营，提高环京地区算力一体化调度能力。北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施为贯彻落实《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》，充分发挥政府引导作用和创新平台催化作用，整合创新资源，加强要素配置，营造创新生态，重视风险防范，推动本市通用人工智能实现创新引领和理性健康发展，特制定以下措施。一、提升算力资源统筹供给能力（一）组织商业算力满足紧迫需求着力发挥本市算力资源优势，实施算力伙伴计划，通过与云厂商加强合作，加快归集现有算力，明确供给技术标准、软硬件服务要求、算力供给规模和支持措施，为创新主体提供多元化优质普惠算力，保障人工智能技术创新和产品研发算力需求。（二）高效推动新增算力基础设施建设将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划，加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心，形成规模化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量的大型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型、大规模精细神经网络模拟仿真模型、脑启发神经网络等研发。（三）建设统一的多云算力调度平台针对弹性算力需求，通过建设多云算力调度平台，实现异构算力环境统一管理、统一运营，便利创新主体在不同云环境上无缝、经济、高效地运行各类人工智能计算任务。进一步优化本市与天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区等区域算力集群的直连基础光传输网络，提高环京地区算力一体化调度能力。二、提升高质量数据要素供给能力（四）归集高质量基础训练数据集组织有关机构整合、清洗中文预训练数据，形成安全合规的开放基础训练数据集；持续扩展多模态数据来源，建设高质量的文字、图片、音频、视频等大模型预训练语料库，支持在依法设立的数据交易机构开展数据流通、交易。（五）谋划建设数据训练基地加快建设数据基础制度先行先试示范区，探索打造数据训练基地，推动数据要素高水平开放，提升本市人工智能数据标注库规模和质量。鼓励开展内容信息服务的互联网平台提供高质量语料数据，供创新主体申请使用。探索基于数据贡献、模型应用的商业化场景合作。（六）搭建数据集精细化标注众包服务平台以众包服务方式，建设数据集精细化标注平台，开发智能云服务系统，集成相关工具应用。鼓励并组织来自不同学科的专业人员参与标注多模态训练数据及指令数据，提高数据集质量。研究平台激励机制，推动平台持续良性发展。三、系统构建大模型等通用人工智能技术体系（七）开展大模型创新算法及关键技术研究围绕模型构建、训练、调优对齐、推理部署等环节，积极探索基础模型架构创新，研究大模型高效并行训练技术和认知推理、指令学习、人类意图对齐等调优方法，研发支持百亿参数模型推理的高效压缩和端侧部署技术，形成完整高效的技术体系，鼓励开源技术生态建设。（八）加强大模型训练数据采集及治理工具研发围绕训练数据“采、存、管、研、用”等环节，研究互联网数据全量实时更新技术、多源异构数据整合与分类方法，构建数据管理平台相关系统，研发数据清洗、标注、分类、注释及内容审查等算法及工具。（九）建设大模型评测开放服务平台鼓励第三方非盈利机构构建多模态多维度的基础模型评测基准及评测方法；研究人工智能辅助的模型评测算法，开发包括通用性、高效性、智能性、鲁棒性在内的多维度基础模型评测工具集；建设大模型评测开放服务平台，建立公平高效的自适应评测体系，根据不同目标和任务，实现大模型自动适配评测。（十）构建大模型基础软硬件体系支持研发大模型分布式训练系统，实现训练任务高效自动并行。研发适用于模型训练场景的新一代人工智能编译器，实现算子自动生成和自动优化。推动人工智能训练推理芯片与框架模型的广泛适配，研发人工智能芯片评测系统，实现基础软硬件自动化评测。（十一）探索通用人工智能新路径发展面向通用人工智能的基础理论体系，加强人工智能数学机理、自主协同与决策等基础理论研究，探索通用智能体、具身智能和类脑智能等通用人工智能新路径。支持价值与因果驱动的通用智能体研究，打造统一理论框架体系、评级标准及测试平台，研发操作系统和编程语言，推动通用智能体底层技术架构应用。推动具身智能系统研究及应用，突破机器人在开放环境、泛化场景、连续任务等复杂条件下的感知、认知、决策技术。支持探索类脑智能，研究大脑神经元的连接模式、编码机制、信息处理等核心技术，启发新型人工神经网络模型建模和训练方法。四、推动通用人工智能技术创新场景应用（十二）推动在政务服务领域示范应用围绕政务咨询、政策服务、接诉即办、政务办事等工作，利用人工智能在语义理解、自主学习和智能推理等方面的能力优势，提高政务咨询系统智能问答水平，增强“京策”平台规范管理和精准服务能力，辅助市民服务热线高效回应市民诉求，推进政务办事精准指引和高效审批。（十三）探索在医疗领域示范应用支持有条件的研究型医疗机构提炼智能导诊、辅助诊断、智能治疗等场景需求，充分挖掘医学文献、医学知识图谱、医学影像、生物学指标等多模态医疗数据，会同人工智能创新主体开发智能应用，实现对症状、体征和专病的精准识别与预测，提升疾病诊断、治疗、预防及全病程管理的智能化水平。（十四）探索在科学研究领域示范应用发展科学智能，加速人工智能技术赋能新材料和创新药物领域科学研究。支持能源、材料、生物领域相关实验室设立科研合作专项，与人工智能创新主体开展联合研发，充分挖掘材料、蛋白质和分子药物领域实验数据，研发科学计算模型，开展新型合金材料、蛋白质序列和创新药物化学结构序列预测，缩短科研实验周期。（十五）推动在金融领域示范应用系统布局“揭榜挂帅”项目，推动金融机构进一步开放行业应用场景；支持金融科技创新主体聚焦智能风控、智能投顾、智能客服等环节，研发金融专业长文本精准解析建模技术、复杂决策逻辑与模型信息处理融合技术，支撑金融领域投资辅助决策。（十六）探索在自动驾驶领域示范应用支持自动驾驶创新主体研发多模态融合感知技术，基于车路协同数据和车辆行驶多传感器融合数据，提高自动驾驶模型多维感知预测性能，有效解决复杂场景长尾问题，辅助提高车载自动驾驶模型泛化能力。支持在北京市高级别自动驾驶示范区3.0项目建设中，开放车路协同自动驾驶数据集。开展基于低时延通讯的云控自动驾驶模型测试，探索自动驾驶新技术路径。（十七）推动在城市治理领域示范应用支持人工智能创新主体结合智慧城市建设场景需求，率先在城市大脑建设中应用大模型技术，加快多维感知系统融合处理技术研发，实现智慧城市底层业务的统一感知、关联分析和态势预测，为城市治理决策提供更加综合全面的支撑。五、探索营造包容审慎的监管环境（十八）持续推动监管政策和监管流程创新探索营造稳定包容的监管环境，鼓励创新主体采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源，开展人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作。争取在中关村国家自主创新示范区核心区先行先试，推动实行包容审慎监管试点。（十九）建立常态化服务和指导机制对具有舆论属性或社会动员能力的人工智能相关互联网信息服务，开展常态化联系服务，指导创新主体引入技术工具进行安全检测、按规定申报安全评估、履行算法备案等程序。（二十）加强网络服务安全防护和个人数据保护指导创新主体加强网络和数据安全管理，落实网络安全、数据安全和个人信息保护主体责任，强化安全管理制度建设和工作落实。鼓励创新主体开展数据安全管理认证及个人信息保护认证，落实数据跨境传输安全管理制度，全面提升网络安全和数据安全防护能力。（二十一）持续加强科技伦理治理加强人工智能伦理安全规范及社会治理实践研究。建设通用人工智能领域科技伦理治理公共服务平台，服务政府监管，促进行业自律。开展科技伦理审查及相关业务培训，强化各责任主体科技伦理规范意识。深入开展科技伦理教育和宣传，构建良好人工智能科技伦理氛围。解读《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》2023年5月30日，北京市政府办公厅正式发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》（以下简称《若干措施》）。现就《若干措施》解读如下：一、出台背景党的二十大提出，要建设现代化产业体系，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建人工智能等一批新的增长引擎。2023年4月28日，中共中央政治局召开会议，指出要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险。北京高度关注通用人工智能技术发展，持续支持本市新型研发机构，聚焦大模型、类脑智能、具身智能、价值与因果驱动的通用智能体等方向开展研究，产出悟道大模型、通用智能体平台等多项重大原创成果，具有先发优势。同时，本市集聚了一批人工智能优势创新企业和科研机构，推出紫东太初、文心一言、ChatGLM、CPM、孟子等大模型产品，并具备商业化落地能力。近期，以ChatGPT、GPT-4为代表的Transformer架构大模型技术，因其强大的内容生成及多轮对话能力，展现出通往通用人工智能的可行路径，引发新一轮的人工智能创新浪潮。为系统推动全市人工智能技术及产业发展，市政府印发《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》（以下简称《实施方案》），为进一步贯彻落实《实施方案》，聚焦通用人工智能发展，市政府办公厅同步印发《若干措施》。二、工作思路充分发挥政府引导作用和创新平台催化作用，整合创新资源，加强要素配置，营造创新生态，重视风险防范，推动本市通用人工智能领域实现创新引领和理性健康发展。围绕创新主体共性需求，推动数据、算力等关键创新要素汇聚与开放；引导创新主体加强大模型等通用人工智能技术体系研究，持续探索通用智能体、类脑智能、具身智能等通用人工智能新路径；加大创新应用场景供给，推动通用人工智能在政务、医疗、科学智能、金融、自动驾驶、城市治理等方面示范应用；不断探索监管工具及监管流程的创新，建立常态化服务和指导机制，推动相关评估及备案流程，为通用人工智能的技术发展营造包容审慎监管环境。三、主要内容《若干措施》针对提升算力资源统筹供给能力、提升高质量数据要素供给能力、系统构建大模型等通用人工智能技术体系、推动通用人工智能技术创新场景应用、探索营造包容审慎的监管环境五大方向，提出21项具体措施。一是提升算力资源统筹供给能力。实施算力伙伴计划，与云厂商加强合作，提供多元化优质普惠算力。加快北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心等项目建设，形成规模化先进算力供给能力。实现异构算力环境统一管理、统一运营，提高环京地区算力一体化调度能力。二是提升高质量数据要素供给能力。构建安全合规的开放基础训练数据集，建设高质量的预训练中文语料库。谋划建设数据训练基地，提升数据标注库规模和质量，探索基于数据贡献、模型应用的商业化场景合作。建设数据集精细化标注众包服务平台，鼓励专业人员参与标注，研究平台激励机制。三是系统构建大模型等通用人工智能技术体系。开展大模型创新算法及关键技术研究，鼓励开源技术生态建设。构建数据管理平台相关系统，研发数据清洗、标注、分类、注释及内容审查等算法及工具。构建多模态多维度的基础模型评测基准及评测方法，建设自动评测开放服务平台。支持研发分布式训练系统、编译器及人工智能芯片自动化评测系统，推动基础软硬件广泛适配。持续探索通用智能体、具身智能和类脑智能等通用人工智能新路径。四是推动通用人工智能技术创新场景应用。围绕政务咨询、政策服务、接诉即办、政务办事等工作，提升精准服务能力和系统智能化水平。面向智能导诊、辅助诊断、智能治疗等场景需求，开发智能应用，提升诊断、治疗、预防及全病程管理的智能水平。支持科研实验室与人工智能创新主体开展联合研发，加速人工智能技术赋能新材料和创新药物领域科学研究。聚焦智能风控、智能投顾、智能客服等环节，系统布局“揭榜挂帅”项目，推动金融机构开放应用场景。支持研发多模态融合感知技术，开放车路协同自动驾驶数据集，探索自动驾驶新技术路径。支持在城市大脑建设中应用大模型技术，为城市治理决策提供更加综合全面的支撑。五是探索营造包容审慎的监管环境。鼓励创新主体采用安全可信的工具及资源开展技术创新，推动在中关村国家自主创新示范区核心区实行包容审慎监管试点。建立常态化联系服务指导机制，指导创新主体加强安全检测，履行安全评估及算法备案流程。加强网络和数据安全管理，落实主体责任，强化安全管理制度建设，全面提升网络安全和数据安全防护能力。建设科技伦理治理公共服务平台，开展科技伦理审查及相关业务培训，构建良好人工智能科技伦理氛围。四、政策亮点一是直击发展褃节。发展人工智能是我国实现中国式现代化的重大战略。《若干措施》坚决落实国家有关战略部署和《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》重点任务，针对算力、数据、算法、应用、监管等产业发展核心要素及关键环节的难点、堵点，提出具体举措，五个维度协同发力，突破发展瓶颈，推动本市人工智能创新发展。二是直通未来布局。通用人工智能是目前和未来国际人工智能研究的焦点。《若干措施》体系化布局大模型关键共性技术创新，同时前瞻布局通用智能体、类脑智能、具身智能等其他新路径，通过支持创新主体突破关键“点”、支持领军企业带动产业“链”、建设公共服务平台拓宽服务“面”，三位一体协同布局，推动本市全力构建面向未来的人工智能全栈自主技术体系及产业生态。三是直面产业关切。市场是推动人工智能产业发展的关键力量。《若干措施》坚持发挥市场机制作用，牢牢把握大模型赋能千行百业的战略机遇，充分结合本市经济社会发展优势特点，引导创新主体在智慧城市、科学研究、智慧医疗等一批重点场景实现人工智能创新应用，加强监管技术和政策创新，为北京人工智能健康发展构建完善的创新生态和发展环境。一图读懂：《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：张靖笛