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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。

  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。

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