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      【人工智能培訓課程之四】“人工智能+”的保障要素與產業生態

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      【人工智能培訓課程之四】“人工智能”的保障要素與產業生態

      (簡單初步提綱)

      北京前沿未來科技產業發展研究院為貫徹和落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》(國發〔2025〕11號),推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合,讓人工智能賦能千行百業,特推出“人工智能+”系列培訓課程:

      【人工智能培訓課程之一】“人工智能+”的頂層設計與政策支撐

      【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術

      【人工智能培訓課程之三】“人工智能+”的賦能場景與典型案例

      【人工智能培訓課程之四】“人工智能+”的保障要素與產業生態

      【人工智能培訓課程之五】“人工智能+”的標準制定和應用推廣

      【人工智能培訓課程之六】“人工智能+”的行業監管和安全治理

      第一部分:核心保障要素:構筑“人工智能+”發展的基石

      1.1 數據要素:人工智能的“燃料”與基石

      1.1.1 數據供給與質量

      重點:高質量訓練數據集建設、數據標注產業、數據清洗與治理

      1.1.2 數據流通與利用

      重點:數據要素市場、隱私計算技術(聯邦學習、可信執行環境)、數據確權與定價

      1.1.3 數據安全與合規

      重點:數據分類分級、個人信息保護、跨境數據流動監管

      1.2 算力要素:人工智能的“引擎”與動力

      1.2.1 智能算力基礎設施

      重點:AI芯片(GPU、TPU、NPU)、智算中心、超算中心

      1.2.2 算力調度與服務

      重點:“東數西算”工程、全國一體化算力網、算力并網與彈性調度

      1.2.3 綠色集約發展

      重點:液冷技術、PUE優化、降低算力能耗成本

      1.3 算法與模型要素:人工智能的“大腦”與核心

      1.3.1 模型創新與開源

      重點:大模型架構創新、垂直行業模型、開源模型社區(如Hugging Face)

      1.3.2 MaaS(模型即服務)

      重點:通過云服務提供模型能力,降低技術使用門檻

      1.3.3 工具鏈與框架

      重點:PyTorch、TensorFlow等深度學習框架及其生態

      1.4 人才要素:人工智能的“設計者”與靈魂

      1.4.1 頂尖人才與科研梯隊

      重點:AI科學家、領軍人才引進與培養

      1.4.2 交叉復合型人才

      重點:“AI+行業”專家,既懂技術又懂場景

      1.4.3 技能普及與職業教育

      重點:全社會AI素養提升、在崗技能培訓

      第二部分:政策與治理保障:營造“人工智能+”發展的環境

      2.1 戰略規劃與組織協調

      2.1.1 頂層設計與國家戰略

      重點:將AI發展上升為國家戰略,明確發展路徑

      2.1.2 協同推進機制

      重點:部際聯席會議、央地聯動、產學研協同

      2.2 法規與倫理治理

      2.2.1 敏捷治理與沙盒監管

      重點:在規范與發展間取得平衡,鼓勵創新同時控制風險

      2.2.2 可信AI與倫理規范

      重點:公平性、可解釋性、透明性、問責制

      2.2.3 安全與風險防控

      重點:AI內容治理(深度偽造鑒別)、系統安全、國家安全

      2.3 財政金融支持

      2.3.1 直接財政投入

      重點:國家科技重大項目、研發補貼、政府首購

      2.3.2 多元化金融支持

      重點:AI產業投資基金、信貸支持、資本市場融資通道

      第三部分:產業生態結構:解析“人工智能+”的群落與鏈路

      3.1 產業核心層:技術供給者

      3.1.1 基礎軟硬件提供商

      重點:AI芯片公司、云計算廠商、框架開發公司

      3.1.2 模型與算法提供商

      重點:大模型公司(如百度文心、訊飛星火)、垂直領域AI算法公司

      3.2 產業應用層:價值實現者

      3.2.1 行業解決方案商

      重點:為金融、制造、醫療等行業提供“AI+”集成解決方案的企業

      3.2.2 傳統企業智能化部門

      重點:自身進行智能化改造和應用的各類傳統企業

      3.3 產業服務層:生態連接者

      3.3.1 數據服務商

      重點:數據標注、數據交易、數據治理服務

      3.3.2 測評認證與咨詢機構

      重點:AI產品/服務測評、標準制定、戰略咨詢

      3.3.3 投資與孵化機構

      重點:風險投資、產業基金、創新孵化器

      第四部分:生態協同與發展:培育“人工智能+”的繁榮土壤

      4.1 創新網絡與集群發展

      4.1.1 產學研用融合

      重點:聯合實驗室、技術轉移中心、創新聯合體

      4.1.2 產業集群建設

      重點:北京、深圳、上海等地的AI先導區,形成集聚效應

      4.2 開源開放與平臺賦能

      4.2.1 開源社區文化

      重點:共建共享,加速技術迭代與知識擴散

      4.2.2 開放平臺戰略

      重點:大企業開放技術平臺(如百度飛槳、阿里PAI),賦能中小企業

      4.3 國際合作與競爭

      4.3.1 融入全球創新網絡

      重點:參與國際大科學計劃、吸引全球頂尖人才

      4.3.2 技術標準與規則互認

      重點:積極投身國際標準制定,推動技術、標準、產品的“雙循環”

      授課教師:北京前沿未來科技產業發展研究院院長 陸峰博士

      (信息來源:北京前沿未來科技產業發展研究院)







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