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深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方案

发布时间:2024年07月30日 09:47:45 发布部门:深圳市工业和信息化局 收藏

  一、构建人工智能生态系统,打造全栈创新先锋

  (一)构建“一超多强总调度”智能算力体系。加快推进深圳先进算力基础设施建设,推动“鹏城云脑Ⅲ”连接全国资源打造核心节点。推进深圳开放智算中心建设,2024年建成并投入运营算力规模达4000P FLOPS(每秒浮点运算次数)。鼓励各区选取一批工业上楼项目配建智算中心。建设全光网络,持续扩大深圳市智慧城市算力统筹调度平台、粤港澳大湾区一体化算力服务平台的调度规模,加速推进粤港澳大湾区算力调度平台运营,2024年年底前调度规模达30000P FLOPS。支持面向企业、高校、科研机构等发放算力券,降低使用智能算力的成本。

  (二)加快核心技术全栈创新。加强基础研究和技术创新,重点围绕智能芯片、计算架构、模型测评、具身智能、类脑智能、智能传感器等关键领域前沿技术攻坚突破。探索推进芯片架构创新,持续优化大算力集群调度技术。鼓励开展深度学习框架、大模型架构及高效训练推理算法、大模型超级智能、超级对齐等技术创新,打造全链路自研大模型技术体系。持续学习借鉴国际主流算力生态,搭建国内外生态连接桥,实现人工智能软硬件深度协同。推动工具链技术创新,提升应用开发、云端和边缘侧算法部署效率。鼓励构建多模态多维度的大模型评测基准。

  (三)布局人工智能重大科研平台。支持粤港澳大湾区数字经济研究院与企业建立联合实验室,聚焦具身智能等方向,攻关通用人工智能新模型新算法及底层数学问题。支持人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)同企业合作,依托“鹏城云脑Ⅲ”加快完善国产算力生态。

  (四)建设国产人工智能生态源头创新中心。配置国产算力及算法、算子库、数据库、工具链、模型库等工具,形成2个行业大模型,赋能50家企业打造典型应用场景。鼓励企业、高校、科研院所共建国产人工智能联合实验室,形成一批“人工智能+”行业解决方案。支持成立粤港澳大湾区人工智能产业联盟。

  二、加速人工智能产品落地,打造智能产品先锋

  (五)强化智能产品创新布局。发挥科技重大专项对科研的引领作用,完善人工智能“揭榜挂帅”机制,支持5个以上共性通用技术产品研发及产业化项目。围绕高频应用场景重点发展智能产品。打造全身智能产品矩阵,丰富智能手机、智能电脑、扩展现实(XR)智能交互终端等的功能;打造全车智能产品矩阵,加速智能驾驶等产品布局,实现电动化与智能化深度融合;打造全屋智能产品矩阵,开展有线无线通讯体系等软硬件攻关,提供一体化智能家居解决方案。推动数字人在电子商务、文体旅游等领域创新应用。前瞻布局人工智能代理(AI Agent)研发,加速人工智能原生软件开发。

  (六)加快推进广东省具身智能机器人创新中心建设。研发多模态具身智能大模型,开发具身智能机器人“大脑”,推动具身智能大模型与机器人本体深度结合,鼓励打造具有商业价值的整机产品。面向工业机器人、特种机器人等领域,打造典型应用场景,建设中试和测试基地。鼓励企业和科研院所共同制定具身智能数据采集标准和规范。

  三、畅通数据供给渠道,打造数据跨境先锋

  (七)打造数据跨境流通枢纽。加快深圳市数据跨境流动服务平台建设,积极配合上级推进个人信息出境标准合同备案工作。推进跨境数据交易风险评估、前海深港现代服务业合作区“数据海关”、河套深港科技创新合作区科研数据跨境工作,推动符合条件的科研机构、企业等在保障安全前提下,实现科研、金融、医疗、交通等领域数据互联互通。谋划推动前海、河套特定区域发展建立离岸数据中心,打造算力出海、数据跨境枢纽。

  (八)开发高质量综合数据集。用好市公共数据开放利用管理平台,按照“应公开尽公开”原则开放公共数据。鼓励开发文本、图像、音频、视频等多模态数据集,在医疗、教育、金融、气象等领域打造行业数据集,打造1千万亿字节(PB)多模态中文语料数据库。探索央地数据融合应用,鼓励企业与国家级新闻媒体、学术文献数据库、高校、科研院所等机构合作,打造专业数据集。探索“政府统筹建设、授权数据使用”新模式,完善数据供给、使用机制。

  (九)深化数据治理。构建城市级数据流通赋能中心,打造数据资产管理平台、数智融合平台,完善数据流通标准规范及服务体系。建设数据流通生态联盟,创建国家级数据交易所。实施大数据产业链关键环节提升计划,对符合条件的项目给予不超过项目总投入的50%、最高1000万元资助。推动文化产权交易机构为文化资源数据和数字文化内容的确权、评估、匹配、交易、分发等提供专业服务。

  四、深化全域全时全场景应用,打造场景应用先锋

  (十)打造“城市+AI”应用场景高地。滚动发布“城市+AI”应用场景清单,构建“千行百业+AI”、“公共服务+AI”、“城市治理+AI”和人工智能赋能新型工业化、现代服务业全域全时全场景体系,推动40个以上场景落地。在数字政府、教育、医疗、气象、智慧城市、环卫、科研、制造、金融、低空经济、智能网联汽车、现代时尚、游戏动漫、文旅、网络安全等领域,鼓励企业联合研发行业大模型,形成一批人工智能深度应用案例。实施人工智能软件示范应用项目扶持计划,对符合条件的项目给予不超过项目总投入的30%、最高1000万元资助。

  (十一)推动人工智能赋能新型工业化。鼓励企业建设大模型赋能中心,会同制造业企业打造一批具有引领性的行业大模型。聚焦研发设计、生产制造、质量检测、供应链管理等环节,释放工业数据价值,提升智能化水平。推动智能制造在全市规模化深度应用,打造一批智能制造示范工厂、智能制造优秀场景,带动全市制造业智能化水平持续跃升。

  (十二)推动人工智能赋能现代服务业。丰富拓展人工智能技术在政务服务、文化娱乐、教育等行业的应用,优化服务业运营流程,提高服务质量和效率。在政务服务领域形成咨询导引、财税缴纳、社保报销等场景的典型应用;在文化娱乐领域创建生成式AI+影视、音乐、游戏等典型应用场景;在教育领域搭建精准教学、自动评阅、科学管理、个性化学习等生成式AI+教育典型场景。

  五、建设智能驾驶全国示范区,打造智能驾驶先锋

  (十三)打造智能驾驶产品矩阵。完善车规级芯片、传感器、操作系统等基础零部件产品链,加强车载智能终端、车用无线通信等配套产品开发,丰富产品矩阵。支持多传感器融合感知、人工智能大模型全景视觉、高动态智能执行等智驾方案技术攻关,推动企业构建泊车、城市和高速等场景的智驾解决方案。

  (十四)健全智能驾驶基础设施。部署路侧单元(RSU)及边缘计算单元(MEC)等路侧设施,推进卫星通信、基于蜂窝网的车联网技术(C-V2X)等网络应用。打造智能网联汽车智算中心,构建边缘计算平台、云控基础平台和安全监测平台。推进高精度地图及导航应用,完善地理信息安全防控基础体系。优化光储超充车网一体化设施布局,建设世界一流“超充之城”。打造线上线下智能网联汽车测试场,加快技术产品验证。

  (十五)丰富智能驾驶应用生态。拓展智慧交通场景,加快固定路线、封闭园区、无人出租车等应用的商业转化。促进应用软件推出高适配车载版本,推动成立深圳车载应用联盟,构建自主可控车载应用生态圈。拓展“人—车—家”融合应用场景,打造软硬协同应用体系。加强智能驾驶宣传,壮大智能驾驶消费市场,培育智能驾驶特色文化。

  (十六)完善智能驾驶支撑体系。落实《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》,建立健全准入管理、运行监管、责任认定等管理细则。加强关键系统、网络数据安全等标准研究,率先制定地方标准,鼓励企业、机构参与行业标准、国家标准和国际标准制定。依托权威检测认证机构,打造统一开放的智能驾驶测评体系。

  六、营造开放包容的发展环境

  (十七)推进产业集聚发展。全力服务人工智能企业做大做强,推动企业向专精特新“小巨人”、独角兽、单项冠军企业发展。鼓励各区打造人工智能产业园,对市级人工智能方向软件名园给予一次性200万元奖励。鼓励国内外人工智能企业在深设立创新应用总部,培育引进15家以上人工智能企业和科研机构。

  (十八)强化产业交流合作。举办全国人工智能大赛、深圳国际人工智能展、深圳(国际)通用人工智能大会暨产业博览会。依托深圳高新区,打造人工智能产业孵化器。结合“我帮企业找市场”工作安排,运用“深圳产业会客厅”等载体,促进创新链产业链资金链人才链深度融合。推动企业参与3个以上人工智能领域的国家或国际标准编制。实施人工智能产业发展环境建设扶持计划,对企业举办的符合条件的高端展会、论坛、大赛,给予不超过总投入的50%、最高300万元资助。

  (十九)发挥千亿基金群引导作用。推动人工智能集群基金、智能传感器等基金加快设立、投资。推动市区两级基金开展差异化投资。推动政府产业引导基金与市场化基金联动,为人工智能企业提供天使投资、股权投资、投后增值等服务。做大深圳创投日人工智能专场规模,支持新落地企业参加路演。

  (二十)加大人才引育力度。发挥企业引才用才主体作用,引进培育5个以上国际顶尖人工智能团队。打造“2048程序员社区”,为人工智能领域人才提供住房保障。建立国产人工智能课程培养体系,支持高校联合企业、科研机构开发国产人工智能软硬件课程。支持企业牵头建设国产人工智能人才培训基地,提供创新孵化营等线上线下培训。

  (二十一)推动包容审慎监管。为人工智能企业提供常态化服务,指导企业开展大模型备案。探索在前海、河套实行包容审慎监管试点。指导企业落实网络安全、数据安全、意识形态、科技伦理、个人信息保护等主体责任,建立风险防范和应对机制。

  (二十二)强化组织保障。用好支持人工智能发展各项工作机制,强化上下联动、部门协同。加强宣传引导,积极宣传人工智能产业成效,营造良好发展氛围。

(责任编辑:caoqing)

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THE END

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