记者从2月13日举办的北京人工智能产业创新发展大会上获悉，今年北京市将引导企业、高校、科研院所等，围绕人工智能关键核心技术创新协同攻关，持续推动建设具有全球影响力的人工智能创新策源地。
不只北京。记者注意到，近段时间，广东、上海、南京、成都等地也纷纷发布人工智能产业发展相关政策，提出百亿级、千亿级的产业发展目标，并加快智能算力基础设施建设，推动人工智能技术创新和应用落地，积极打造人工智能发展高地。
智能算力基础设施建设加快
(相关资料图)
2月13日，北京昇腾人工智能计算中心与首批47家企业和科研单位签约，并将落户中关村（京西）人工智能科技园。该智能计算中心将聚焦人工智能产业细分领域，为企业和科研单位等提供算力服务，预计首批签约企业和科研单位算力使用规模超过248PFLOPS（每秒24.8亿亿次浮点运算能力）。
据介绍，未来北京昇腾人工智能计算中心还将持续扩容，短期算力规模将达到500PFLOPS，远期达到1000PFLOPS，力争成为北方智能算力枢纽中心，并充分利用普惠AI算力，推动北京人工智能产业汇聚。
智算中心是提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施。记者注意到，近段时间，不少地方加快智算中心建设应用。
1月28日，在浙江湖州，吉利星睿智算中心正式上线，将为汽车企业提供“云、数、智”一体化超级云计算平台。1月10日，宁波首个人工智能超算中心（一期）正式上线运营，进一步满足当地产业、科研、社会治理等各领域的算力需求。此外，成都智算中心近期集中签约多个项目，聚焦智慧医疗、智慧办公等应用场景。
基础设施支撑能力不断增强，也进一步促进人工智能产业聚集和创新发展。以北京为例，根据北京市经济和信息化局2月13日发布的《2022年北京人工智能产业发展白皮书》，北京已经形成了全栈式的人工智能产业链，截至2022年10月，北京拥有人工智能核心企业1048家，占我国人工智能核心企业总量的29%；在专利授权数量全球排名前100的机构中，北京总部机构30家。
多地出台产业发展支持举措
智算基础设施建设提速的同时，不少地方也纷纷出台人工智能相关产业发展规划，明确未来2至3年的发展目标，积极打造人工智能发展高地。
近日发布的《南京市加快发展新一代人工智能产业行动计划》提出，到2025年，南京人工智能总体发展水平走在全国前列，建成国家人工智能创新应用先导标杆城市，人工智能核心产业收入超过500亿元，高标准打造5个人工智能产业园区。
广东在其日前发布的新一代人工智能创新发展行动计划中提出，到2025年，将广东打造成为全球新一代人工智能创新发展战略高地。成都提出，到2025年，人工智能技术创新能力和产业竞争力显著提升，全市人工智能产业产值突破1500亿元，百亿级产业集群数量达到5个以上，打造创新活跃、能级领先、生态完备、应用广泛的全国人工智能产业发展高地。
产业发展壮大离不开创新能力的持续提升。例如，今年北京将引导企业、高校、科研院所、新型研发机构、开源社区等，围绕人工智能关键核心技术创新协同攻关，支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，构建开源框架和通用大模型的应用生态，形成人工智能产业发展新突破；成都计划以国家新一代人工智能创新发展试验区建设为重点，将增强原创能力作为着力点，推动人工智能算法、算力、数据三大要素融合，形成产业创新发展的核心优势。
与此同时，从聚焦制造、能源、文旅、消费等重点场景深挖人工智能应用潜力，到推动大中小微企业协同发展，再到支持人工智能相关企业上市融资、加大社会资本投入……围绕拓展场景、培育企业、资金支持等方面，地方系列举措进一步落实落细。
“人工智能发展离不开政策方的正向引导、产业方的体系健全、应用方的积极响应，三者形成了良好的生态循环，互促共进人工智能的快速发展。”中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏对《经济参考报》记者表示。
积极推动人工智能融合创新
在业内人士看来，人工智能技术蓬勃发展为我国数字化和智能化产业带来了前所未有的机遇，需要进一步提升自主创新能力，有序推进数字基础设施建设，加快推动人工智能技术与各行业的融合与创新。
中国工程院院士廖湘科认为，人工智能是未来科技和产业发展的制高点，需要进一步鼓励和支持科研院所、龙头企业加大创新投入，有序建设人工智能技术和应用生态。有序推进数字基础设施建设，优化和统筹布局算力网络，为人工智能企业、科研院所和高校提供充分的算力。
“人工智能技术正处于行业规模应用推广的关键时期，覆盖数字政府、金融、国计民生等多个行业领域，应加快推动人工智能技术与各行业的融合，推进人工智能的规模应用和创新，建立我国人工智能技术的整体发展优势。”廖湘科表示。
在何宝宏看来，需要进一步统筹积极发展和科学管理，持续完善人工智能各项政策法规。他建议，明确我国人工智能发展路径，以试点区域先行、标准规范指引、技术攻关引领等方式推动技术创新和产业升级。以各项政策和资金支持人工智能领域的快速发展，对优势领域制定切实可行的政策目标，倒逼行业技术高频迭代升级；对薄弱环节加强资源投入力度，凝聚多方力量协同突破。
