“我市已有百余款大模型產品，占全國總量的一半左右?！北本┮讶皇俏覈斯ぶ悄苄袠I(yè)發(fā)展的開拓先驅和創(chuàng)新高地，而早在8月底，北京首批五個大型模型備案，并陸續(xù)向公眾提供服務。
近日，北京市經濟和信息化局黨組成員、副局長王磊在接受新京報貝殼財經記者采訪時表示，北京各市場主體紛紛進入大模型賽道進行產品研發(fā)，并積極推進產業(yè)化落地，平均每月有10余家市場主體進入大模型賽道，保持較高的增速。
當前，生成式人工智能發(fā)展仍處于起步階段，不過，隨著一系列“殺手級”應用面世，其對各行各業(yè)工作方式所產生的影響不容小覷。在王磊看來，科研院所和頭部大模型企業(yè)具備雄厚的資金儲備和長期的技術積累，以關鍵技術攻關為目的，聚集頂尖人才，著力推動通用大模型的創(chuàng)新突破和國產自主可控，對標OpenAI等打造通用大模型底座。
人工智能應用扎堆涌入賽道，亦存在待解難題。王磊稱，目前所面臨問題包括智能算力資源供給緊張、高質量數據資源不足、典型應用場景開放力度不夠等，相關政策措施正積極推動落地以解決大模型發(fā)展的難題。
著眼大模型“智”高地，預計到2025年，基本形成要素齊全、技術領先、生態(tài)完備、可有力支撐北京數字經濟高質量發(fā)展的通用人工智能大模型產業(yè)發(fā)展格局。
談市場
落地提速，平均每月10余主體涌入大模型賽道
貝殼財經：當前北京市人工智能產業(yè)發(fā)展現狀如何，已有多少款大模型產品？
王磊：目前我市已有百余款大模型產品，占全國總量的一半左右。
當前，大模型成為各學術科研機構和人工智能企業(yè)關注的焦點。北京市具有人才資源豐富、技術力量雄厚、應用場景多樣等大模型發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，成為全國大模型發(fā)展的排頭兵。
今年以來，我市各市場主體紛紛進入大模型賽道進行產品研發(fā)，并積極推進產業(yè)化落地，平均每月有10余家市場主體進入大模型賽道，保持較高的增速。在大模型蓬勃發(fā)展的同時，我們也遇到一些亟待解決的問題，包括智能算力資源供給緊張、高質量數據資源不足、典型應用場景開放力度不夠等，我們正積極推動相關政策措施落地以解決大模型發(fā)展的難題。
貝殼財經：近期，全國十余家企業(yè)相繼發(fā)布通用大模型產品，如何看待通用大模型與垂類大模型的關系？
王磊：我們正密切關注大模型的發(fā)展態(tài)勢，密集開展企業(yè)調研和座談交流，了解企業(yè)發(fā)展動態(tài)。我們看到，目前的主要發(fā)展方向是，以通用大模型為底座，加速推進大模型在垂直領域應用落地見成效。
通用大模型是大模型的應用底座，頭部大模型企業(yè)和科研院所聚焦突破大模型技術能力天花板。強大的通用模型能力需要更多的預訓練參數、更大的算力資源、更強的模型算法。這背后離不開數據、算力和人才資源的支持?？蒲性核皖^部大模型企業(yè)具備雄厚的資金儲備和長期的技術積累，以關鍵技術攻關為目的，聚集頂尖人才，著力推動通用大模型的創(chuàng)新突破和國產自主可控，對標OpenAI等打造通用大模型底座。
垂類大模型基于通用大模型底座實現下游場景的應用適配，具備產業(yè)優(yōu)勢的垂類大模型企業(yè)正探索大模型在典型場景的應用落地，實現商業(yè)閉環(huán)。垂類大模型企業(yè)在各自所屬領域均擁有相當數量的用戶資源儲備，能夠快速獲取較高質量的行業(yè)數據資源，利用其自身在行業(yè)領域的數據沉淀優(yōu)勢，可推動垂類大模型在垂類細分領域應用轉化，加速大模型應用落地進程。
通用大模型打造技術底座，垂類大模型實現各行業(yè)應用落地，兩者協同發(fā)展，推動大模型技術賦能千行百業(yè)數智化轉型。
談推動
政策發(fā)力，今年底一批智能算力中心將正式建成
貝殼財經：作為國內大模型創(chuàng)新基礎最好，人才團隊最集中，研發(fā)能力最強，以及產品迭代最活躍的地區(qū)，出臺了哪些措施支持和促進行業(yè)發(fā)展，取得什么成效？
王磊：為支持我市通用人工智能產業(yè)發(fā)展，我市出臺了《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案》《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》《北京市通用人工智能產業(yè)創(chuàng)新伙伴計劃》等政策措施。充分發(fā)揮政府引導作用和創(chuàng)新平臺催化作用，整合創(chuàng)新資源，加強要素配置，營造創(chuàng)新生態(tài)，重視風險防范，推動本市通用人工智能實現創(chuàng)新引領和理性健康發(fā)展。圍繞提升算力資源統籌供給能力、提升高質量數據要素供給能力、推動通用人工智能技術創(chuàng)新場景應用等幾個方面開展工作。
算力供給方面，我們正積極推進人工智能算力中心項目建設，海淀區(qū)人工智能算力中心和朝陽區(qū)北京數字經濟算力中心項目正在加緊實施，今年年底將有一批智能算力中心正式建成；石景山、門頭溝、大興、豐臺4個商業(yè)化智算中心建設工作也在積極推進過程中。
數據開放方面，我們出臺了《關于更好發(fā)揮數據要素作用進一步加快發(fā)展數字經濟的實施意見》，同時，積極推進高質量數據資源開放。截至目前，我們發(fā)布了兩批總量約612TB的支持大模型訓練的高質量數據集，對大模型企業(yè)起到了助力作用，已有多家大模型企業(yè)與數據提供方開展合作對接。
企業(yè)服務和應用場景開放方面，我們以北京市通用人工智能產業(yè)創(chuàng)新伙伴計劃為抓手，搭建人工智能大模型開放合作平臺，建立協同合作機制，推進合作伙伴協同聯動，服務本市大模型企業(yè)發(fā)展。我們通過伙伴計劃積極推進工業(yè)、政務、金融、醫(yī)療、法務、消費等典型應用場景與大模型企業(yè)的對接，截至目前，伙伴計劃共計組織50人以上各類對接活動6場，累計服務企業(yè)近200家次，發(fā)布了50個應用場景，促成了13個大模型應用場景簽約合作。
我們正積極配合政務服務局，加快推進智慧政務大模型的迭代部署，在業(yè)務專家的協助下已經開始對公積金、市場監(jiān)管、公安交管、規(guī)劃等領域的應用進行強化學習，積極協調算力資源，滿足政務大模型訓練過程中的算力需求。同時，開放局內政務應用場景，探索大模型服務智慧政務典型經驗，打造政務服務領域標桿試點應用。
談挑戰(zhàn)
預防潛在伴生風險，要加強技術安全性和倫理審查
貝殼財經：破解應用落地難題，正在哪些方面發(fā)力？
王磊：大模型作為人工智能最新的產業(yè)發(fā)展范式，具有較高的技術門檻，在應用落地過程中也存在核心資源供給不足和高成本的問題。為更好地推動大模型在垂直行業(yè)加速落地，我局以“伙伴計劃”為抓手，建立協同合作機制，推進合作伙伴協同聯動，實現資源供給充裕、應用落地見效、合作機制靈活的良性發(fā)展態(tài)勢。
一是提升“通用大模型”底座支撐作用，鼓勵相關市場主體開源更高參數版本的通用大模型，為垂類大模型的落地應用提供更強的通用能力支持，降低大模型應用落地過程中的整體技術門檻，避免垂類大模型企業(yè)進行通用底座大模型研發(fā)帶來的資金和資源浪費。
二是加快推進我市智能算力中心建設，為我市垂類大模型應用落地提供更多的算力資源支持；為開展大模型應用落地相關工作的企業(yè)提供“算力券”補貼支持，切實降低大模型企業(yè)智能算力使用成本。
三是創(chuàng)新大模型應用落地合作機制，政府搭臺、企業(yè)主導，引導大模型企業(yè)與應用企業(yè)建立互利共贏的合作方式，應用企業(yè)為大模型落地提供必要的數據資源和行業(yè)專家支持，加快大模型在垂直領域的應用落地速度。
貝殼財經：生成式人工智能發(fā)展，也伴隨著一些爭議，如版權、內容安全等，北京經信局是否針對這些潛在的伴生風險采取措施？
王磊：生成式人工智能快速發(fā)展對互聯網內容領域帶來深刻變革，不僅提高了內容的生成效率和交互性，還拓展了在創(chuàng)意和設計領域的應用范圍。但同時也需要注意到技術發(fā)展帶來的新挑戰(zhàn)，如數據隱私、內容安全和倫理問題等，需要加強技術治理和社會監(jiān)管。
今年7月，國家網信辦聯合多部委公布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，明確生成式人工智能服務提供者應當依法開展預訓練、優(yōu)化訓練等訓練數據處理活動，使用具有合法來源的數據和基礎模型；涉及知識產權的，不得侵害他人依法享有的知識產權；涉及個人信息的，應當取得個人同意或者符合法律、行政法規(guī)規(guī)定的其他情形；采取有效措施提高訓練數據質量，增強訓練數據的真實性、準確性、客觀性、多樣性。
我們組織開展政策解讀活動，邀請國家互聯網應急中心技術專家和中科院人工智能專家，對《辦法》出臺背景、法律責任、合規(guī)義務、發(fā)展指引等內容進行了深入解讀，就提供者使用者責任界定、模型開源管理、數據標注等關鍵環(huán)節(jié)進行了現場答疑，有效回應企業(yè)關切。
我們認為，針對生成式人工智能潛在的伴生風險，需通過制定和完善相關法律法規(guī)、加強技術安全性和倫理審查、建立完善測評體系、增強用戶安全意識等方式預防相關風險。通過多方面措施的落實，共同推動生成式人工智能技術的健康發(fā)展。
談規(guī)劃
搶占高地，多部門聯合建立大模型評測體系
貝殼財經：推動大模型產業(yè)發(fā)展，未來有哪些規(guī)劃？
王磊：我市將以場景應用為牽引，匯聚產業(yè)鏈上下游合作伙伴，加速大模型行業(yè)應用落地，賦能千行百業(yè)數智化轉型，建成具有國際影響力的人工智能大模型產業(yè)高地。預計到2025年，基本形成要素齊全、技術領先、生態(tài)完備、可有力支撐北京數字經濟高質量發(fā)展的通用人工智能大模型產業(yè)發(fā)展格局。著眼長遠，從算力、算法、數據及治理層面協同發(fā)力，加快推進我國自主大模型創(chuàng)新迭代，加速典型應用場景落地，夯實我市數字經濟產業(yè)底座。
多維度提升我市算力供給能力。一是加快編制我市算力基礎設施建設規(guī)劃，進一步完善我市算力中心建設和算力供給體系，按照統籌全局、優(yōu)勢互補的原則，打造以智能算力為主、通用算力和超算算力相協同的算力供給體系，并積極引導算力資源在功能和空間上實現梯度分布，著力提升網絡運力承載水平，促進算力中心綠色高效安全可控。二是同步研究京津冀算力調度平臺建設，爭取實現區(qū)域算力資源動態(tài)統籌，提高環(huán)京地區(qū)算力一體化服務能力，形成全國算力網絡調度樞紐節(jié)點。三是加大高性能計算芯片生態(tài)搭建工作，積極推動國產化適配，支持研發(fā)一批具備自主可控能力的圖形GPU、通用GPU等芯片，保障我市人工智能產業(yè)供應鏈韌性和安全水平。目前，我們正大力推進公共算力中心建設，積極引導老舊小散數據中心向智能算力中心轉型升級。我局已經與河北、內蒙古簽署合作協議，鼓勵企業(yè)在兩地建設專供北京市場的智算中心。
多舉措加大開源數據集支持力度。一是以數據基礎制度先行先試示范區(qū)為依托，制定國家級數據訓練基地建設方案，以解決數據數量相對匱乏、質量難以保障、采集標注成本高及合規(guī)使用等問題，按照監(jiān)管沙箱機制進行數據交易，完善政府公共數據資源開放清單，研究推出白名單策略，對白名單企業(yè)開放高價值數據資源。二是面向重點行業(yè)搭建公共數據開放平臺，針對醫(yī)療、教育、政務、金融等場景，圍繞大模型企業(yè)需求，建立數據供需雙方權益體系，推動公共數據和社會數據特別是重點企業(yè)語料庫合作，形成高質量數據集。三是支持數據標注行業(yè)高質量發(fā)展培育高水平數據標注團隊，滿足大模型調優(yōu)對行業(yè)數據領域廣、質量高的要求。
多領域培育行業(yè)應用生態(tài)。我們正加快編制大模型在醫(yī)療、政務、金融等重點行業(yè)垂直領域應用落地的工作方案，在智能分診、診后隨訪、政務服務、政策咨詢、金融風控等領域遴選一批應用場景，按照盡職免責原則開展試點示范應用，強化結果評估。系統化解決推進大模型應用落地過程中存在的通用大模型開源難、專業(yè)數據資源開放難、智能算力資源獲取難、商業(yè)化落地推進難等問題，加速大模型在各典型應用場景盡快形成標桿應用，推動形成商業(yè)化閉環(huán)。
多部門聯合建立大模型評測體系。協調相關行業(yè)主管部門及權威機構，商討建立大模型安全和技術評測體系，按照相關測評指標，對大模型產品進行測試評估。建立評估工作小組，圍繞真實應用場景模型生成結果定期開展質量評估，促進大模型產品安全合規(guī)發(fā)展，并為大模型產品最終獲批上市提供依據，推動大模型商業(yè)化落地進程。
多渠道宣貫生成式人工智能倫理和安全相關政策。時刻關注科技倫理和技術安全相關領域的法律法規(guī)，與市委網信辦保持密切溝通，共同組織相關政策宣貫，引導企業(yè)安全合規(guī)發(fā)展。
今年以來，我市各市場主體紛紛進入大模型賽道進行產品研發(fā)，并積極推進產業(yè)化落地，平均每月有10余家市場主體進入大模型賽道，保持較高的增速。在大模型蓬勃發(fā)展的同時，我們也遇到一些亟待解決的問題，包括智能算力資源供給緊張、高質量數據資源不足、典型應用場景開放力度不夠等，我們正積極推動相關政策措施落地以解決大模型發(fā)展的難題。
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