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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。
早上8时，北京西站、上海虹桥、广州南站、深圳北站等枢纽车站已经是人头攒动，尤其是在安检口、检票口等重点区域，人流量比较密集。广州南站5日预计发送旅客38.5万人次，深圳北站预计发送旅客26.3万人次，客流量较4日有明显增加。从铁路12306车票预售情况看，北京、广州、成都、上海等地都是返程客流集中的地方，香港往返深圳、成都往返西安、北京往返上海等热门区间客流也较为集中。
在金融领域，金融服务公司利用人工智能技术进行用户画像、风险管理以及智能投顾，服务水平大幅提升。银行、信贷公司通过人工智能大模型系统分析工商、供应链数据等多维度复杂信息，实现小额贷款快速评估，有效降低了不良贷款率。例如，江苏银行使用DeepSeek动态信用模型，风险评估准确率提升约35%，招商银行、平安银行等通过大模型系统评估用户投资偏好，为其智能推荐结构性理财产品，转化率大大提高。
在专有服务平台建设方面，部分企业深耕细分赛道，通过整合人工智能技术、行业数据与专业知识构建定制化、垂直化服务平台，为相关企业提供专业领域的定制化服务。人工智能与细分产业领域相结合助力转型升级，是我国人工智能产业发展的重要路径，随着模型能力提升以及与产业融合创新的深入，部分细分领域涌现出不少成功案例。
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。