北京：建設人工智能創新策源地

人工智能發展如火如荼，北京是這場浪潮的引領者之一。

2023年5月30日，北京聚焦通用人工智能，發布兩份文件支持人工智能產業發展。至此，北京人工智能產業發展方向逐漸明晰：北京意在建設具有全球影響力的人工智能創新策源地。

一年過去，北京已經有能力秀“肌肉”。北京在人工智能產業發展方面取得了哪些成就？人工智能應用落地該如何推進？產業發展離不開數據、算力，政策如何急產業所需，解決企業難題？

北京具備人工智能產業發展優勢

發展人工智能產業的重要性毋庸多言。正如北京市人民政府副秘書長許心超在2024 GDEC人工智能專題論壇致辭中所表示，人工智能在數字經濟產業發展中具有很強的“頭雁”效應，以大模型為代表的生成式人工智能相關技術為人工智能賦能千行百業數智化轉型注入強大動能。

2023年5月，北京發布《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案（2023—2025年）》和《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施》兩份文件，進一步推動人工智能占先發展。北京的目標也已明確，即具有全球影響力的人工智能創新策源地。

“作為人工智能創新策源地，北京不僅要在技術研發方面取得突破，還要在產業生態建設、人才培養、國際標準制定等方面發揮引領作用。這意味著北京需要不斷推動技術創新和產業升級，同時注重產業生態完善和人才培養體系建設，為AI產業長期發展奠定堅實基礎。”北京市社會科學院副研究員王鵬對《中國經濟周刊》記者說。

隨著目標確定，北京也在整合相關資源促進當地人工智能產業發展。

數據供給方面，今年3月，北京人工智能數據訓練基地正式啟用，這是國內第一個人工智能數據訓練基地，同時以“監管沙盒”制度保障大模型訓練。

算力方面，今年3月，北京規模最大的公共算力平臺——北京亦莊人工智能公共算力平臺正式啟用，可提供算力3000P。北京實施算力伙伴計劃加強算力供給。此外，符合相關要求的企業亦可向政府申請兌付算力券，享受相關補貼。值得關注的是，今年4月，北京發布了算力設施建設實施方案，提出構建京津冀蒙算力一體化協同發展格局，同時表示堅定走算力自主可控路線。

北京人工智能產業高地建設成效顯著。截至目前，全國已通過備案的大模型產品166個，其中北京71個，據不完全統計，涉及北京相關企業2200余家，地區生產總值2600億元。

北京人工智能產業發展為何如此優異？

王鵬表示，首先，北京擁有眾多高校和科研機構，人才儲備豐富，為產業發展提供了強大的人才支撐。其次，作為首都，北京具有更強的政策影響力和資源配置能力，可以吸引更多資金和資源投入產業。再次，北京擁有完善的產業鏈和基礎設施。最后，北京吸引了眾多AI企業和創新團隊落地，已經形成一定的產業集聚效應。

今年3月，理想汽車全自研多模態認知大模型Mind GPT正式通過國家《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案。Mind GPT大模型出自理想汽車智能空間副總裁勾曉菲所帶領的團隊。

“大模型備案過程中，北京相關部門給予了詳細的備案指導。此外，北京在算力支持、AI人才引入等方面都給了很大支持。”勾曉菲對《中國經濟周刊》記者說。在他看來，北京最大的優勢在于人才和前期互聯網企業發展所積累的數據優勢。

挑戰：AI如何更好地落地應用

從OpenAI引爆熱潮到國內百模大戰，大模型也在逐步走向應用落地。2024年政府工作報告提出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。

北京人工智能產業發展的下一步也已明晰。許心超在上述會議表示，北京近期將發布“人工智能+”行動計劃，以應用反哺大模型技術迭代，帶動產業發展，加快培育新質生產力。

北京的“人工智能+”行動計劃將關注哪些重點？王鵬預測，該行動計劃或將重點關注智慧城市、智慧醫療、智慧教育、智能制造等。這些領域具有廣泛的應用需求和巨大的潛在市場價值。

有觀點認為，2024年將成為大模型應用落地元年，行業也在期待著“殺手級”應用誕生。

在勾曉菲看來，有價值的應用出現，意味著人工智能企業的商業閉環逐步形成。商業閉環形成之后，一方面，企業現金流更加健康；另一方面，模型通過用戶使用實現產品和技術迭代，才能真正走向正軌。

“隨著用戶記憶數據不斷累積，未來，AI會從通用大模型轉向專用助手。智能體會越來越像人，能夠為人提供專有化服務。”勾曉菲介紹，理想希望構筑自己的人工智能生態閉環，未來搭載Mind GPT模型的“理想同學”（理想汽車的語音助手）將會進入其他智能終端，為用戶提供持續性服務。

通用大模型切入垂直行業，并不是一件簡單的事。場景在哪里，合作如何推進，考驗著各方。

以車企和人工智能企業合作為例，雙方之間存在較長的磨合期。“關鍵在于，合作雙方都期待對方能告知自己，人工智能‘上車’到底有什么影響。車企對大模型的能力邊界并不了解，所以期望第三方模型公司告知人工智能‘上車’有何應用、有何好的功能。第三方模型公司在通用側發力，對行業了解不深，對用戶需求了解不多，則期望車企能告知具體需求。”勾曉菲表示，這也是理想汽車選擇自研大語言模型的原因。

以汽車行業為例，人工智能“上車”主要有兩個方向：一是認知智能方向，主要指人機交互，多用于智能座艙。人和車通過語音助手交互，明確用戶模糊的需求，從而提供個性化服務。二是行為智能方向，聚焦智能駕駛，實現端到端的自動駕駛。

磨合只是開始。通用大模型切入垂直領域，背后不僅有技術，還有更多考量因素。勾曉菲認為，未來通用模型能夠活下去或者被認可的前提條件，必須是足夠中立，不能侵入到每個垂直領域。如大模型要不斷完善作為基座的能力，但對于通過模型和用戶交互產生的數據和記憶，則需要封存在終端廠商側。

責編：楊琳 yanglin@ceweekly.cn 美編：孫珍蘭