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  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。

  语音助手、智能客服是人工智能大模型最先适配的场景。通过聊天对话框或者集成到语音助手提供对话服务,是目前大模型最常见的服务方式,用户可通过文本、语音的输入输出获取知识与信息。不过,目前大模型付费订阅模式尚不成熟,阿里云、字节跳动、腾讯等企业通过低价或免费策略抢占市场,百度文心一言的VIP服务也已转为免费模式。语音助手成为手机、智能音箱等智能硬件的一个功能,难以独立收费。但在企业服务领域,智能客服应用持续拓宽和深化,2023年智能客服市场规模39.4亿元,金融、电商、消费零售、生活服务行业应用规模占比超70%。

  三是完善产业体系形成发展合力。首先,将人工智能作为战略性新兴产业,加大技术研发、模型训练、应用推广等各环节产业主体和平台建设力度。鼓励科技领军企业发挥技术引领带动作用,构建开放包容的开源生态,支持中小企业深耕垂直细分领域,打造“独门绝技”,在新赛道脱颖而出。其次,聚焦工业制造、医疗健康、能源、金融等垂直领域,引导行业主体深度参与人工智能产业布局。加快专有服务平台建设,为企业提供专业技术支持、解决方案和咨询服务,支持第三方机构搭建开源模型适配平台。再次,加强算力等基础设施建设,加快公共数据开放和企业数据流通,支持模型应用、数据服务等相关企业组建联合体,开发高质量数据集,发展“数据即服务”“模型即服务”等新业态,同时完善人工智能监管制度以及应用标准,为企业开展数据合规认证、隐私保护、模型安全评估等提供依据。

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