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李斌和刘强东一起吃外卖
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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。
2020年，大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展，以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据，使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界，这些大模型具有千亿级参数，通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能，能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外，具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界，使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行，利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律，进行自我训练和迭代升级，实现智能水平快速进化。
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