【人工智能培訓課程之四】“人工智能”的保障要素與產業生態
(簡單初步提綱)
北京前沿未來科技產業發展研究院為貫徹和落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》(國發〔2025〕11號),推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合,讓人工智能賦能千行百業,特推出“人工智能+”系列培訓課程:
【人工智能培訓課程之一】“人工智能+”的頂層設計與政策支撐
【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術
【人工智能培訓課程之三】“人工智能+”的賦能場景與典型案例
【人工智能培訓課程之四】“人工智能+”的保障要素與產業生態
【人工智能培訓課程之五】“人工智能+”的標準制定和應用推廣
【人工智能培訓課程之六】“人工智能+”的行業監管和安全治理
第一部分:核心保障要素:構筑“人工智能+”發展的基石
1.1 數據要素:人工智能的“燃料”與基石
1.1.1 數據供給與質量
重點:高質量訓練數據集建設、數據標注產業、數據清洗與治理
1.1.2 數據流通與利用
重點:數據要素市場、隱私計算技術(聯邦學習、可信執行環境)、數據確權與定價
1.1.3 數據安全與合規
重點:數據分類分級、個人信息保護、跨境數據流動監管
1.2 算力要素:人工智能的“引擎”與動力
1.2.1 智能算力基礎設施
重點:AI芯片(GPU、TPU、NPU)、智算中心、超算中心
1.2.2 算力調度與服務
重點:“東數西算”工程、全國一體化算力網、算力并網與彈性調度
1.2.3 綠色集約發展
重點:液冷技術、PUE優化、降低算力能耗成本
1.3 算法與模型要素:人工智能的“大腦”與核心
1.3.1 模型創新與開源
重點:大模型架構創新、垂直行業模型、開源模型社區(如Hugging Face)
1.3.2 MaaS(模型即服務)
重點:通過云服務提供模型能力,降低技術使用門檻
1.3.3 工具鏈與框架
重點:PyTorch、TensorFlow等深度學習框架及其生態
1.4 人才要素:人工智能的“設計者”與靈魂
1.4.1 頂尖人才與科研梯隊
重點:AI科學家、領軍人才引進與培養
1.4.2 交叉復合型人才
重點:“AI+行業”專家,既懂技術又懂場景
1.4.3 技能普及與職業教育
重點:全社會AI素養提升、在崗技能培訓
第二部分:政策與治理保障:營造“人工智能+”發展的環境
2.1 戰略規劃與組織協調
2.1.1 頂層設計與國家戰略
重點:將AI發展上升為國家戰略,明確發展路徑
2.1.2 協同推進機制
重點:部際聯席會議、央地聯動、產學研協同
2.2 法規與倫理治理
2.2.1 敏捷治理與沙盒監管
重點:在規范與發展間取得平衡,鼓勵創新同時控制風險
2.2.2 可信AI與倫理規范
重點:公平性、可解釋性、透明性、問責制
2.2.3 安全與風險防控
重點:AI內容治理(深度偽造鑒別)、系統安全、國家安全
2.3 財政金融支持
2.3.1 直接財政投入
重點:國家科技重大項目、研發補貼、政府首購
2.3.2 多元化金融支持
重點:AI產業投資基金、信貸支持、資本市場融資通道
第三部分:產業生態結構:解析“人工智能+”的群落與鏈路
3.1 產業核心層:技術供給者
3.1.1 基礎軟硬件提供商
重點:AI芯片公司、云計算廠商、框架開發公司
3.1.2 模型與算法提供商
重點:大模型公司(如百度文心、訊飛星火)、垂直領域AI算法公司
3.2 產業應用層:價值實現者
3.2.1 行業解決方案商
重點:為金融、制造、醫療等行業提供“AI+”集成解決方案的企業
3.2.2 傳統企業智能化部門
重點:自身進行智能化改造和應用的各類傳統企業
3.3 產業服務層:生態連接者
3.3.1 數據服務商
重點:數據標注、數據交易、數據治理服務
3.3.2 測評認證與咨詢機構
重點:AI產品/服務測評、標準制定、戰略咨詢
3.3.3 投資與孵化機構
重點:風險投資、產業基金、創新孵化器
第四部分:生態協同與發展:培育“人工智能+”的繁榮土壤
4.1 創新網絡與集群發展
4.1.1 產學研用融合
重點:聯合實驗室、技術轉移中心、創新聯合體
4.1.2 產業集群建設
重點:北京、深圳、上海等地的AI先導區,形成集聚效應
4.2 開源開放與平臺賦能
4.2.1 開源社區文化
重點:共建共享,加速技術迭代與知識擴散
4.2.2 開放平臺戰略
重點:大企業開放技術平臺(如百度飛槳、阿里PAI),賦能中小企業
4.3 國際合作與競爭
4.3.1 融入全球創新網絡
重點:參與國際大科學計劃、吸引全球頂尖人才
4.3.2 技術標準與規則互認
重點:積極投身國際標準制定,推動技術、標準、產品的“雙循環”
授課教師:北京前沿未來科技產業發展研究院院長 陸峰博士
(信息來源:北京前沿未來科技產業發展研究院)
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