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国务院国资委持续推进中央企业“AI+”专项行动深化部署

近日,国务院国资委召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会,总结国资央企发展人工智能进展成效,研究部署下一步重点工作。 国务院国资委坚决贯彻落实党中央、国务院决策部署,全力推动中央…

近日,国务院国资委召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会,总结国资央企发展人工智能进展成效,研究部署下一步重点工作。

国务院国资委坚决贯彻落实党中央、国务院决策部署,全力推动中央企业融入国家算力布局,与龙头民企、科研机构深化合作,一批高价值行业应用场景落地,智能算力供给能力显著提升,数据集建设稳步推进,大模型构建加速追赶,在人工智能关键领域取得系列积极进展。

会议明确以下要点和任务:

强化科技创新与核心技术攻关

主攻关键核心技术,如大模型、计算机视觉、人机协同、自主无人系统等,加快建立新一代人工智能关键共性技术体系。探索新型架构芯片,如可重构、存算一体、超规格高算力智能芯片等,推动人工智能芯片、算法等关键领域的国产替代。

加快构建算力基础设施

加快推动智算中心等算力基础设施建设,逐步提高算力设施国产化率。深入实施“东数西算”工程,构建全国一体化算力网,推动云、网、算等资源一体化,实现算力的协同调度和高效计算。

推动人工智能与产业深度融合

通过“人工智能+”行动,推动人工智能技术与实体经济的深度融合,加速其在智能制造、智慧城市、医疗健康等领域的应用。以人工智能为核心,培育新兴产业,如智能制造、智能医疗、智能金融、智能教育等。

优化人才引育与创新生态

建立符合人工智能行业特点的人才评价体系,打造宽容、自由、耐心的发展环境。推动产学研深度融合,探索人才联合培养、学科共建等合作模式。

战略性高价值场景建设

启动战略性高价值场景建设专项工作,聚焦战略意义强、经济收益高、民生关联紧的领域,推动人工智能技术在关键场景的落地。

加强数据资源建设

分批构建重点行业数据集,建设通用基础数据集,提升数据产业竞争力,为技术突破和应用落地提供支撑。

加大资金投入与政策支持

坚持产投结合,持续壮大人工智能的长期资本、战略资本和耐心资本。加强政策协同和区域合作,优化鼓励原创、宽容失败的创新创业环境。

国务院国资委部署的中央企业“AI+”专项行动,预计将在以下关键领域深化推进,以推动产业升级与技术创新:

核心行业智能化转型

智能制造:在汽车、航空航天等领域推广智能工厂,利用AI优化生产流程、预测性维护和质量控制。

智慧能源:通过AI实现电网动态调度、新能源发电预测,提升能源利用效率。

智慧交通:开发自动驾驶技术、智能物流系统及交通流量优化平台,推动车路协同。

医疗健康:加速AI辅助诊断、药物研发和个性化医疗方案,提升医疗服务精准度。

技术创新与研发突破

基础算法与芯片:加大AI大模型、深度学习框架及国产AI芯片的自主研发。

交叉学科融合:推动AI与生物科技、量子计算等前沿领域的结合,探索颠覆性技术。

数字基础设施建设

算力网络:构建国家级算力中心,优化资源调配,支持大规模AI训练。

数据治理:建立行业数据标准与共享平台,强化隐私保护与安全合规。

产业生态协同

产学研合作:联合高校、科研院所成立联合实验室,加速技术转化。

产业链赋能:通过AI赋能中小企业,如提供云化AI工具包,降低技术门槛。

人才战略与组织变革

高端人才引进:设立专项基金吸引全球AI顶尖人才,实施“揭榜挂帅”机制。

内部能力重塑:开展全员AI技能培训,设立内部创新孵化器,鼓励跨部门协作。

体制机制创新

敏捷管理:试点AI驱动的扁平化决策体系,利用数字孪生技术优化管理流程。

容错激励:建立AI项目风险投资基金,完善创新失败的宽容机制。

高价值场景示范

标杆项目:在重点领域(如石化、电力)打造国家级AI应用示范工程,形成可复制模式。

城市治理:参与智慧城市建设,开发城市大脑、应急管理等公共场景解决方案。

伦理与社会责任

可信AI框架:制定行业伦理指南,建立AI算法可解释性评估体系。

普惠应用:推动AI适老化改造、教育公平等民生领域应用,缩小数字鸿沟。

全球化布局

技术出海:输出智能港口、跨境智慧物流等解决方案,参与国际标准制定。

跨境合作:与海外企业共建联合创新中心,应对全球性挑战(如气候变化)。

政策保障体系

资金支持:设立千亿级AI产业基金,配套税收抵免政策。

法规试点:在自贸区开展数据跨境流动、AI监管沙盒等制度创新。

国务院国资委要求在编制企业需将发展人工智能,作为“十五五”规划重点,打造更多科技领军企业,孵化培育一批初创企业。要加大资金投入,坚持产投结合、以投促产;要优化人才引育,建立更加符合行业特点规律的人才评价体系,打造更加宽容、自由、耐心的发展环境。此次会议强调,国资央企要抓住人工智能产业发展的战略窗口期,发挥自身在需求规模、产业配套和应用场景方面的优势,推动人工智能产业高质量发展,实现更多标志性成果。

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