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杭州5月5日电 (鲍梦妮 陈可欣)今年“五一”假期，在浙江杭州建德市梅城古镇，钱敏的“村咖”内顾客熙熙攘攘，店里的日均出杯量较平时翻番，有不少人是专为这里的新品“五加皮”咖啡而来。
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参与运营北京奥林匹克森林公园西畔的国家网球中心两片红土网球场地的维宁体育创始人、CEO纪宁8日告诉《环球时报》记者：“本就稀缺的网球场馆在郑钦文夺冠后变得更加炙手可热，现在根本都约不上。”
山东锐图激光科技有限公司相关负责人马同伟表示，询盘的客户65%来自共建“一带一路”国家，这也是公司近年来想要开拓的国家和地区。
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。
DeepSeek的出现开辟了一条新的技术路线，无需堆砌算力，通过算法和模型架构优化为低成本发展提供了可能。但也要看到，加快人工智能产业化进程，我国在核心技术攻关、产业生态构建等方面还有待进一步突破。
二是攻克关键核心技术。人工智能关键核心技术是行业发展的重中之重。核心产业技术方面，重点支持基础科研和大模型技术攻关，鼓励企业与科研机构协同合作，集中优势资源突破技术瓶颈，为产业发展筑牢根基。同时，着力建设自主可控的AI软件工具系统，摆脱对CUDA(统一计算设备架构)等国外技术生态的依赖，开发具有自主知识产权的计算平台，基于开源开放和国产化平台开展原生大模型开发和应用创新。行业应用的核心技术方面，鼓励龙头企业牵头组成创新联合体，聚焦行业关键共性场景联合开发深度学习、机器学习等核心算法模型，通过持续创新不断提升模型的性能与精度，推动专用多模型“垂直做精”与通用大模型“横向扩展”形成互补。