安徽省通用人工智能创新发展三年行动计划(2023—2025年).docx
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1、安徽省通用人工智能创新发展三年行动计划(20232025年)皖科高(2023)9号为抢抓通用人工智能加速发展历史机遇,抢占通用人工智能发展制高点,加速构建我省产业创新发展生态体系,根据省委、省政府部署要求,制定本行动计划。一、总体思路坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的二十大精神,认真落实习近平总书记关于发展新一代人工智能的系列重要指示精神,发挥我省认知智能大模型先发优势,立足国际视野,服务国家战略,贡献安徽力量。坚持算力是前提、数据是基础、模型是核心、产业生态是重点,系统布局大算力、大数据、大模型,着力实施智算平台加速、数据资源全面开放、关键核心技术攻关、全时全域场景应
2、用、市场主体培育壮大、一流生态构建等六大专项行动,突出政府引导、市场主导,全力培育开放、创新、活跃的通用人工智能产业生态,将安徽打造成为具有全球影响力的人工智能科技创新策源地和新兴产业聚集地,为全面建设走在全国第一方阵的高水平创新型省份和科技强省提供新引擎。二、行动目标力争到2025年,充裕智能算力建成、高质量数据应开尽开、通用大模型和行业大模型全国领先、场景应用走在国内前列、大批通用人工智能企业在皖集聚、一流产业生态形成,推动我省率先进入通用人工智能时代。一模型主要性能保持国内领先。依托充足的智能算力和高质量数据资源,研发千亿级参数通用大模型和多模态大模型,推动大模型具备人类反馈数据的闭环能
3、力,持续提升大模型各个维度的智能水平。到2025年,实现复杂语言理解和生成能力、全学科知识推理能力、代码能力、多轮对话能力、多模态能力等方面的全面提升和国内领先,实现密码安全防护,实现大模型软硬件自主可控,训练推理效率达到业界领先水平。“1+N+X”生态体系初步构建。基于通用大模型(“1”)迭代升级,重点打造行业领域应用示范(N”),在全国率先推出新能源汽车、智慧营销、智慧办公、智能交互、工业互联网、工业设计、智慧政务、智慧教育、智慧医疗、智慧政法等多个行业大模型,依托我省行业头部企业,以“科大硅谷”为核心,以“中国声谷”“中国视谷”“中国传感谷”为侧翼,推动省、市、县及园区开展试点,催生海量
4、生态层应用创新(“X”),实现全产业链的深度融合、应用推广和全面发展。三、重点任务(一)实施智算平台加速行动,确保算力充裕1.积极推动智能算力建设。坚持商业化运营模式,发挥市场在资源配置中的决定性作用,支持行业头部企业、政府平台等主体自建、代建、合建智能算力并参与运营,吸引社会资本和相关算力建设公司参与市场化算力建设,省市协调给予能耗、土地等指标,争创国家智算中心。2 .统筹调度算力资源。整合全省智算中心以及市场化算力资源,优先满足我省通用大模型迭代升级的算力需求,预留部分算力支持初创企业发展、科研机构研发以及高校院所人才培养。积极参与国家算力网建设,集聚省内外智能算力资源。建立政府统筹和市场
5、化结合的运营机制,支持芜湖打造全省算力统筹调度平台,构建政府统一入口,引导并鼓励各市智算中心算力以及头部企业和科研机构等自有算力接入平台,在芜湖、合肥、宿州建设智联专线,统筹智能算力调度使用。降低算力使用成本,根据全省算力统筹调度平台中算力实际使用量,对在皖算力使用方给予一定补助,确保我省通用人工智能企业便利使用优质普惠算力。(二)实施数据资源全面开放行动,确保高质量数据供给1.推动优质公共数据加快开放。围绕人工智能大模型训练,加快全省一体化数据基础平台建设,在保证数据安全和隐私保护的前提下,汇聚大模型所需的全面、海量、高质量通用数据。归集高质量基础训练数据集,制定政府公共数据资源开放清单,优
6、先满足大模型数据需求。推动公共数据授权运营,支持在依法设立的数据交易机构开展数据流通、交易。加快可以公开的电子政务公文及档案、地方志等公共数据依法依规全面开放。推动省内出版单位与在皖通用人工智能企业深度合作,共同利用好电子图书等商业数据。3 .推进高质量行业数据库建设。由省市政府联合行业头部企业等,积极参与国家级行业数据库建设。引导数据生产处理供应商来皖集聚,引进培育数源商、数据开发商、数据服务商等多元主体,推动数据的采、存、洗、标、训等业务全面发展,促进数据清洗、标注等方面商业合作。围绕高质量训练数据,发挥国家数据中心集群在皖优势,谋划建设国家级数据训练基地,研究制定试点建设方案。搭建数据集
7、精细化标注众包服务平台,鼓励不同领域专业人员参与数据标注等工作,提高数据集质量。建设数据质量验证、供需对接平台,提升行业大模型数据质量和流通效率。鼓励安徽优势行业主体开展数据治理,推动科学研究及科技文献、教育、医疗、汽车、农业、工业互联网等重点领域高质量行业数据集建设,形成面向行业大模型的数据产品。(三)实施关键核心技术攻关行动,保持大模型性能持续领先1.支持通用大模型研发。加快实施国家级和省级科技攻关项目,面向多语种、跨领域任务,持续研制更大规模参数的认知智能大模型、通用语音大模型以及基于文本、图像、语音的多模态大模型,保持在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、代码能力及多模态理解与生成
8、等方面能力领先,提高用户体验感,增强用户粘性。攻克通用大模型训练的技术卡点,加速大模型国产化训练与推理适配的研发进程,推进密码防护建设,在全国率先实现软硬件全链条自主可控。开展基于智慧涌现原理探究的大模型训练策略优化、类搜索技术以及国产化数学插件的攻关,实现大模型系统的完善和持续进化。4 .加快行业大模型研发。围绕新能源汽车、智慧营销、智慧办公、智能交互、工业互联网、工业设计、智慧政务、智慧教育、智慧医疗、智慧政法等领域,加快研发基于我省认知智能大模型底座的垂直行业大模型。研发基于其他通用大模型和开源大模型的垂直行业大模型,加快应用技术的持续突破和优化,提升行业大模型的应用效果。5 .开展大模
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