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该产品生产方巧家洪邦农业发展有限公司负责人李昱霖告诉笔者，经过多年筛选，最终选择在气候土壤条件优越的云南巧家地区建立了自己的种薯基地，并邀请科研团队入驻，潜心培育高产、抗病的新型土豆品种，同时探索发展土豆深加工产业，最终选择土豆米作为创新试验项目。“目前价格不低，因为土豆米的生产原料和工艺环节较为复杂。”李昱霖说，尽管土豆米生意尚处于起步阶段，但在健康饮食消费升级的背景下，自己相信会有越来越多的消费者了解并尝试土豆米。如果市场反馈效果好，未来将及时加大产能投入，将淀粉链重置技术运用于各种薯类作物的主粮生产，实现规模化生产从而降低产品价格。
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。
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我国人工智能发展注重整体布局与产业协同，而非单一技术指标的突破。作为全球工业门类最齐全的国家，我国制造业增加值占全球比重约30%，结合这一基础和优势，人工智能产业发展更加注重应用优先与产业协同，推动人工智能技术与行业Know-How深入融合，形成差异化竞争力。例如，将人工智能应用于自动化质检，提高效率、降低成本；将大模型应用于金融领域，提升风险管理能力。技术发展路径上，主要通过算法创新突破物理限制，DeepSeek-V3模型训练成本仅为GPT-4的1/10，推理成本为OpenAI o1的1/30，实现多项突破性创新，人工智能产业从技术跟跑转为并跑和领跑。
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