昨日，《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024—2025年）》（以下简称《行动计划》）发布。北京青年报记者获悉，本市将依托首都优势行业资源和科技创新能力，围绕机器人、教育、医疗、文化、交通等五个领域组织实施一批综合型、标杆型人工智能重大应用工程。2025年年底，本市通过实施5个对标全球领先水平的标杆型应用工程、组织10个引领全国的示范性应用项目、推广一批具有广泛应用前景的商业化应用成果，力争形成3—5个先进可用、自主可控的基础大模型产品、100个优秀的行业大模型产品和1000个行业成功案例。
市发改委党组副书记、副主任林剑华介绍，2023年本市人工智能产业核心产值突破2500亿元，今年上半年新增公共智算7348PFLOPS，总规模超2万PFLOPS。目前全市已备案上线大模型82款，占全国（183款）比重超四成，全国第一。为紧抓机遇，乘势而上，加快人工智能大模型应用落地，《行动计划》应运而生。
在五大领域组织实施“标杆示范”
在突出示范引领方面，《行动计划》提出，要依托首都优势行业资源和科技创新能力，围绕机器人、教育、医疗、文化、交通等五个领域组织实施一批综合型、标杆型重大应用工程，促进大模型核心技术突破，增强人工智能工程化能力，提高重点行业的科技水平和服务质量，形成大模型行业应用新生态。同时，围绕科研探索、政务服务、工业智能、金融管理、空间计算、数字营销、司法服务、广电传媒、电力保障、内容安全等10个行业细分领域，支持市级行业主管部门、相关区、行业应用企业与大模型企业联动结对，突破场景落地共性难点，探索标准化、可复制、可推广的大模型行业应用落地路径。
“人工智能+教育”领域将重点汇聚北京市优质教学案例、讲义素材、施教方法等教学知识，培育跨学科、跨学段的教育大模型平台；“人工智能+医疗”将构建医疗监管机制创新、医院与医生科研成果收益均衡、医院信息系统智能化升级三者合一的“北京医生”医疗大模型平台；“人工智能+文化”将汇聚文学作品、历史建筑、文化遗迹、景点信息等优质文旅数据，支撑文化大模型服务平台，为市民和游客提供个性化、高效且便捷的文旅服务；“人工智能+交通”将基于大模型生成道路、车辆、人流、天气等仿真数据，加快自动驾驶仿真训练，优化车路云网一体化技术路线，建设智能、高效、安全的城市交通网络。
在商业应用方面，林剑华提到，本市将从小切口、实场景入手，围绕行业热点和社会关切，充分发挥大模型技术革新对行业应用的赋能作用，依托行业企业，培育一批大模型商业化应用。市经济和信息化局总经济师唐建国介绍，本市重点面向教育、医疗、文化等行业细分应用场景，支持大模型企业、系统集成服务商、行业用户等开展大模型API接口调用、云端模型调优、模型私有化部署等工作，鼓励开发智能体、智能助手等大模型应用；支持大模型企业与设备厂商结对攻关，围绕电脑、手机、家电、汽车等新硬件终端，开展嵌入式大模型组件及智能系统研发应用。
将面向全市常态化征集联合研发平台
《行动计划》还提到，要建设联合研发平台，布局建设一批人工智能应用场景联合研发平台，通过整合行业资源和高质量数据、开放行业场景需求、建设联合研发环境，吸引汇聚优势创新团队，共同推动人工智能行业应用及产业落地。
“今年4月在中关村论坛上，北京市人工智能应用场景联合研发平台征集活动启动，目前正在组织首批平台建设。平台将作为连接行业用户、企业、高校和研究机构的桥梁，提供技术研发、场景验证、成果转化、人才培养等一体化服务，打通人工智能应用落地的‘最后一公里’。”市科委、中关村管委会信息科技处处长韩健介绍了本市联合研发平台的建设情况，并介绍了平台申报的条件，牵头申报的行业用户需要在所属行业具备较高的行业影响力，积累一定规模的高质量行业数据，通过其在相关行业积累的高质量行业数据、核心业务场景及算力等资源，支撑大模型创新企业开展模型调优及产品验证，相关应用成果优先在牵头单位内应用，能有效形成示范效应，快速辐射至整个行业，对促进新产品、新应用落地具有较强推动和示范作用。涉及领域包括但不限于政务、金融、产业升级、医疗、文化旅游、教育、智慧城市等。市科委、中关村管委会将组织业内专家，综合考虑申报单位的行业影响力、应用前景、数据治理等方面的基础，择优支持。
“下一步，市科委、中关村管委将面向全市常态化征集联合研发平台，按照‘成熟一批、启动一批’的原则，为平台共建单位提供科技计划项目、金融、人才、园区、知识产权、交流合作等支持政策，促进平台建设应用场景，完成科技成果转化，打造大模型行业示范应用。”韩健介绍。
支持基础大模型在各行业领域应用
《行动计划》围绕算力、数据、算法、资金、平台、人才等应用发展核心要素及关键环节难点问题，提出六个方面的保障措施。其中，在资源保障方面明确，本市建设运营北京算力互联互通和运行服务平台，为企业大模型训练、用户单位大模型部署，提供便捷泛在的算力支持。依托北京数据基础制度先行区，打造安全可信数据空间，引导企事业单位开放并汇聚高价值行业数据。建设数据训练基地，为大模型训练提供算力、数据、开发工具和开源社区等资源。推动数据分类分级管控和“监管沙盒”机制。支持基础大模型在各行业领域推广应用，鼓励以自主可控的基础大模型为底座加速训练细分行业垂类大模型，完善大模型应用工具链。鼓励开源高参数自主可控基础大模型，支持搭建模型和数据集托管云服务平台，促进开发者分享和协作。
“充分适应当前大模型技术快速演进的特点，既抓基础模型的快速迭代，也推进应用场景的快速迭代。”林剑华提到，《行动计划》的实施周期是今明两年，实际上就是一年半时间，正是考虑到要加快应用落地，同时随着基础模型智能水平的不断提升，应用模式和路径也要快速迭代拓展，后续还将不断总结，接续完善相关支持举措。下一步，市发改委将会同相关单位，全力做好政策解读和配套保障工作，对于《行动计划》中明确的标杆示范应用场景择优予以一定比例支持，通过动态储备、滚动实施的方式，谋划一批、成熟一批、实施一批，以更加多元丰富的场景建设推动本市人工智能大模型创新应用。文/本报记者武文娟
新一代人工智能将如何发展？
中国网6月12日报道（记者王晓霞实习记者吴雨航），淘宝的智能推荐、讯飞输入法的精准语音识别、远程家居控制、VR游戏体验，人工智能技术已经深入到我们生活的各个角落。 2018年政府工作报告强调了“加强新一代人工智能研发应用”，教育部也随后发布了《高等学校人工智能创新行动计划》。 人工智能正成为推动新一轮科技革命和产业变革的关键力量。 那么，人工智能的发展现状如何？存在哪些问题亟待解决？如何构建健康的人工智能领域生态链？中国网记者在“1+1”系列活动第四站走进浙江，关注高校在人工智能领域的创新行动。 在浙江大学周亦卿楼实验室，记者看到智能装置的大白鼠在实验员的操控下按照指示行走。 计算机科学与技术学院潘纲教授介绍，这是生物脑与机器脑融合的典型例子，通过电刺激大鼠的感觉皮层可以实现对其转向行为的控制。 这项技术在残障康复、抢险救灾、国防安全等领域具有巨大潜力。 浙江工业大学研发的小水电网络化远程控制系统、基于交通大数据的交通控制法、智能算法与机器视觉重建人体骨骼模型等科研成果，都是与医疗、交通、水电、电商等领域相结合的实例。 在人工智能基础研究领域，浙江大学的姚玉峰教授表示，图像智能识别与辅助诊断项目通过大量数据积累，为智能医学提供了发展空间。 教育部科技司司长雷朝滋总结《行动计划》的进展时提到，在首批“新工科”研究与实践项目中，人工智能类项目已达57个，教育部支持浙江大学建设人工智能协同创新中心。 然而，浙江大学吴飞教授指出，尽管教育部有506个本科专业，但与人工智能直接相关的专业只有4个，人工智能领域人才稀缺，尤其是高精尖人才。 为此，亟需建立人工智能一级交叉学科，集中分散的学科知识进行人才培养。 吴飞教授表示，浙江大学将探索人工智能的交叉之路，通过多学科链的融合，形成以人工智能为核心的学科体系。 教育部《行动计划》提供了学科建设的导向，支持在计算机科学与技术学科设置人工智能方向，推动一级学科建设，形成“人工智能+X”的复合专业培养模式。 到2020年，计划建设100个“人工智能+X”特色专业，建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。 校企合作在人才培养中发挥着重要作用。 浙江工业大学与多家人工智能企业合作，成立“模拟企业”，提供实际项目让学生参与，缩短学生进入企业的过渡期。 校企协同不仅促进产学研用相结合，提高经济效益，还有助于吸引高精尖人才，培育应用型人才。 潘云鹤院士指出，高校在科学研究、人才培养、社会服务方面有优势，需要不断开发，同时政府需营造良好的人工智能发展环境。 教育部将支持高校加强基础研究，并确保研究生招生指标落到实处，加大对人工智能领域相关学科的投入。
人工智能专业介绍
1、人工智能专业是中国高校人才计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。 2018年4月，教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，并研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。 2019年3月，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，根据通知，全国共有35所高校获首批「人工智能」新专业建设资格。 2、2020年3月3日，教育部公布2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果，“人工智能”专业成为热门专业。 3、以培养掌握人工智能理论与工程技术的专门人才为目标，学习机器学习的理论和方法、深度学习框架、工具与实践平台、自然语言处理技术、语音处理与识别技术、视觉智能处理技术、国际人工智能专业领域最前沿的理论方法，培养人工智能专业技能和素养，构建解决科研和实际工程问题的专业思维、专业方法和专业嗅觉。
新一代人工智能将如何发展？
中国网6月12日讯（记者王晓霞实习记者吴雨航）打开淘宝，大数据为我们推荐合适的商品；使用讯飞输入法，语音识别能够精准的转化为文字；轻轻一按，手机便可远程控制着家中的一切；戴上VR眼镜，玩家能身临其境般体验游戏的乐趣……如今，人工智能技术正不断浸入人们生活的方方面面。
2018年政府工作报告中明确提出“加强新一代人工智能研发应用”，近期教育部也印发了《高等学校人工智能创新行动计划》。 可见，人工智能正成为新一轮科技革命和产业变革的核心力量。 那么人工智能发展现状如何？亟需解决哪些问题？如何构建人工智能领域良性生态链？
中国网记者此次随教育奋进之笔“1＋1”系列活动第四站走进浙江，聚焦高校在人工智能领域的创新行动。
从跟跑到领跑，并有望“弯道超车”
头上装着智能装置的大白鼠在实验员的操控下“听话的”按照箭头指示的标志行走。 这是记者在浙江大学周亦卿楼实验室看到的场景。
据计算机科学与技术学院潘纲教授介绍，脑机融合的大鼠机器人是基于“虚拟”触觉实现运动行为的精确控制，是生物脑与机器脑融合的典型例子。 通过电刺激大鼠的感觉皮层可以实现大鼠机器人转向行为的控制。 该技术能够在残障康复、抢险救灾、国防安全等领域具有重大前景。
浙工大的脑机交互机器人也在接收到人脑意念下发的指令后，会做出俯身捡抹布的动作。
除此之外，高校人工智能基础研究还充分与医疗、交通、水电、电商等多个领域相结合，研究出能够解决人们实际问题的科研成果。 浙江工业大学研究出的小水电网络化远程控制系统、基于交通大数据多元融合入与智能分析的交通控制法、智能算法＋机器视觉重建人体骨骼模型与机器人关节结构模型等等。
角膜炎图像智能识别与辅助诊断项目通过12万张图像资料的数据积累为智能医学提供了发展的空间。 “该系统的开发将起到普及提高实际诊疗水平，辅助医学教育培训和远程会诊作用，项目有望在未来几年形成立体的实用体系”浙江大学医学院姚玉峰教授告诉记者。
而在发布会上，教育部科技司司长雷朝滋在总结《行动计划》取得的积极进展时提到：“在2018年认定的首批612个“新工科”研究与实践项目中，布局建设了57个人工智能类项目；同意并支持浙江大学建设人工智能协同创新中心，加快建成我国人工智能领域自主创新和人才培养的高地》。”
潘云鹤院士也表示：“教育部在贯彻国家新一代人工智能规划的行动中，形成了一个很好的行动计划，相信这个计划贯彻以后，中国教育系统人工智能将从过去的跟跑状态走向并跑和领跑。”
由此可见，我国人工智能步入发展的“快车道”，科研成果遍地开花，高校充分发挥优势给予推动新一代人工智能发展。 然而吴飞教授告诉记者：“教育部有506个本科专业，但只有4个专业是有关智能相关，却不是人工智能。 中国大学生每年招进来只有0．8％的人在直接学与人工智能相关的方向。 人才稀缺，尤其是高精尖人才匮乏是当前面临的客观事实。 ”
“人工智能＋X”复合特色专业培养模式
在记者采访过程中发现，人工智能领域人才并非是“科班出身”，而是散落于计算机专业、机械控制专业、软件工程等相关学科中间。
据雷朝滋介绍，“截至2017年12月，全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科。 ”因此目前亟需解决的便是建立人工智能一级交叉学科，将分散的学科知识集中起来进行人才培养。
吴飞教授表示：“人工智能不能是独立存在的，一定是要符合其他学科、其他产业应用、其他技术多交叉融合的存在”。
同时他还表示浙江大学将迈出人工智能的交叉之路。 “我们有62个一级学科，以人工智能为核，以脑科学控制人为反馈医学为第一层学科链，外面再加上经济、教育、城市这样的学科链，我们想把它大致以一个核心向外进行扩散，比方说人工智能和教育学形成智能教育、人工智能与医学形成智能医疗。 目前在教育部的规范下，浙江大学即将论证人工智能的一级交叉学科的主题工作。 ”
另外，教育部《行动计划》为人工智能学科的建立提供了导向性，支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设；形成“人工智能＋X”复合专业培养新模式，到2020年建设100个“人工智能＋X”复合特色专业，建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
校企协同合作促人才储备升级
人工智能领域需要培养以应用型为导向的人才，以解决实际问题为核心，这就需要与科技创新和产业发展深度融合。 而校企合作不仅仅局限于传统的授课与讲座模式。
浙江工业大学与多家人工智能企业合作，成立“模拟企业”。 “学生能够不出校门走进企业，大大缩短了学生进企业的时间，项目由企业自己进行孵化，增加学生锻炼的机会。 ”浙江工业大学计算机科学与技术学院院长王万良介绍到。
“企业给我们提供设备，而且给我们项目的框架，让我们去做需求分析把这个项目建立起来，然后定期去公司汇报，最后由企业评估项目成果。 如果表现优异会给我们提供正式的实习机会，算是一个促进公司和学生交流的平台。 ”浙工大健行学院王杰同学说道。
而企业实际应用项目与高校理论研究方面是否存在“不配套”的情况？浙江大学吴飞教授告诉记者：“高校的人工智能研究具有前瞻性，就要做一些企业不愿意做的事情，更多情况下是两者是相互补充，共同进步的状态。 ”浙江大学吴飞教授说道。
“学校优势在于具有更开放的思维和更充裕的时间，而企业往往受制于商业目标的限制。 学校能够解决企业真实遇到的问题，所以高校与企业不存在谁强的问题，而是一个互补的关系。 ”阿里巴巴－浙江大学前沿技术联合研究中心李贝说道。
据了解，阿里巴巴与浙大目前对联合培养的博士生实行“双聘”形式、阿里员工也可以到浙大读博、或者提供学生实习机会等更多参与到企业实际项目中的方式。
校企协同合作一方面能够促进产学研用相融合，实现科研成果转化，提高经济效益；另一方面，能够吸引更多高精尖人才，培育更符合人工智能领域的应用型人才，实现人才储备。
教育部：将研究生招生指标落到实处
发布会上，潘云鹤院士指出高校有两大优势需要不断开发，一是学科数量丰富，二是学生创新与创业相结合。 而发挥高校优势一方面需要高校不断提升科学研究、人才培养、社会服务的能力，另一方面也需要政府营造人工智能发展良好生态环境。
据了解，教育部将支持高校通过中央高校基本科研业务费，加强对从事基础性研究、公园以性研究的拔尖人才和优秀创新团队的稳定支持。
“高校要把给予的研究生招生指标增量落到实处，做到“用好增量，盘活存量”，教育部将并支持高校在“双一流”建设中，加大对人工智能领域相关学科的投入。 ”雷朝滋司长说道。
