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对抗旱工作作出安排部署。印发《关于做好当前抗旱工作的紧急通知》《关于切实做好抗旱播种保苗工作的紧急通知》等文件，就抗旱播种、田间管理、旱情监测、水源调度等提出要求。严格落实以气象预报为先导的应急响应联动机制，组织相关部门滚动开展旱情会商，分析研判旱情发展趋势。及时启动省级抗旱应急四级响应，14个省辖市先后启动本地区抗旱应急响应机制，全省进入抗旱应急状态。
不同于美国，欧盟和日本则立足资源禀赋和产业基础引入人工智能技术，因此呈现不同发展特点。欧盟人工智能产业在行业数据资源方面具有一定优势，凭借在医疗、制造业等关键领域的深厚积累，西门子、大众汽车等企业加快全球化布局，积累了大量高价值数据。同时，欧盟在立法和标准制定方面处于领先地位，2024年发布全球首部综合性监管法规《人工智能法案》，积极推动建设人工智能系统、加强人工智能伦理治理，其治理模式被多国借鉴。日本则重点推动人工智能技术与制造业融合，通过工业机器人、智能制造系统优化生产流程，持续提升效率，同时加快服务型制造发展，探索解决本土劳动力短缺问题。不过，总体来看，欧盟和日本在技术创新与产业应用方面落后于美国。
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国内科技龙头企业纷纷布局人工智能。百度、阿里巴巴、字节跳动、科大讯飞等推出自研大模型，并将大模型接入业务系统，提升运行效率和用户使用体验。例如阿里巴巴推出的Qwen系列开源大模型，在性能、多模态覆盖、参数规模、部署灵活性等方面均显著提升。截至今年2月，在海内外开源社区中，基于Qwen的衍生模型已超9万个。同时，月之暗面、深度求索、智谱AI等一大批初创企业不断涌现，呈现蓬勃发展态势，深度求索的DeepSeek开源大模型性能全球领先。从分布上来看，人工智能企业主要集中在北京、上海、深圳、杭州等地，其中北京产业优势最为突出，现有人工智能企业超2400家，核心产业规模突破3000亿元，形成全链条完整布局，备案上线大模型105款，居全国首位。
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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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