北京市釋出《北京市促進通用人工智慧創新發展的若干措施》
此前5月16日，智東西曾報道這一措施的徵求意見稿，引起了智慧產業的極大關注。（《北京打響大模型地方戰第一槍：公佈通用人工智慧發展21項措施》）本日，隨著措施定稿釋出，一些重大變化更值得產業人深入研究，定稿原文內容見正文第一部分。
相比於意見稿，雖然新版措施整體方向變化不大，但這二十一條舉措的具體闡述內容發生了近80%篇幅的重大改動，涉及關鍵舉措變化、專業術語最佳化、實時情況更新、內容簡化等多項修改。
比如：此前廣受討論的表述“加強與頭部公有云廠商等市場主體合作”，替換為了“與雲廠商加強合作”；“利用政府統一入口”以及多處“率先”、“國家級”這樣的措辭被調整；“利便企業”這樣的字眼被最佳化為“便利創新主體”等，這些修改釋放出眾多資訊乾貨。
這些變化體現了其對行動和責任主體、措施覆蓋面和邊界、執行節奏等各方面的反覆斟酌考慮，是過去幾周廣泛結合產學研各界意見之後的成果。由於通用人工智慧產業發展在全球缺乏參考路徑，北京的舉措“說什麼和不說什麼”對產業參考意義極大。智東西將措施修改前後版本對比呈現，以透過還原修改歷程為產業提供全面參考。新舊版措施對比見文章第二部分。
北京市釋出《北京市加快建設具有全球影響力的人工智慧創新策源地實施方案（2023-2025年）》
本文將措施和方案原文截圖附在了文章三、四部分。
一、《北京市促進通用人工智慧創新發展的若干措施》原文內容如下為貫徹落實《北京市加快建設具有全球影響力的人工智慧創新策源地實施方案（2023-2025年）》，充分發揮政府引導作用和創新平臺催化作用，整合創新資源，加強要素配置，營造創新生態，重視風險防範，推動本市通用人工智慧實現創新引領和理性健康發展，特制定以下措施。
一、提升算力資源統籌供給能力
（一）組織商業算力滿足緊迫需求
著力發揮本市算力資源優勢，實施算力夥伴計劃，透過與雲廠商加強合作，加快歸集現有算力，明確供給技術標準、軟硬體服務要求、算力供給規模和支援措施，為創新主體提供多元化優質普惠算力，保障人工智慧技術創新和產品研發算力需求。
（二）高效推動新增算力基礎設施建設
將新增算力建設專案納入算力夥伴計劃，加快推動海淀區、朝陽區建設北京人工智慧公共算力中心、北京數字經濟算力中心，形成規模化提高前輩算力供給能力，支撐千億級引數目的大型語言模型、大型視覺模型、多模態大模型、科學計算大模型、大規模精細神經網路模擬模擬模型、腦啟發神經網路等研發。
（三）建設統一的多雲算力排程平臺
針對彈性算力需求，透過建設多雲算力排程平臺，實現異構算力環境統一管理、統一運營，便利創新主體在不同雲環境上無縫、經濟、高效地執行各類人工智慧計算任務。進一步最佳化本市與天津市、河北省、山西省、內蒙古自治區等區域算力叢集的直連基礎光傳輸網路，提高環京地區算力一體化排程能力。
二、提升高質量資料要素供給能力
（四）歸集高質量基礎訓練資料集
組織有關機構整合、清洗中文預訓練資料，形成安全合規的開放基礎訓練資料集；持續擴充套件多模態資料來源，建設高質量的文字、圖片、音訊、影片等大模型預訓練語料庫，支援在依法設立的資料交易機構開展資料暢通流暢、交易。
（五）謀劃建設資料訓練基地
加快建設資料基礎制度先行先試示範區，探索打造資料訓練基地，推動資料要素高水平開放，提升本市人工智慧資料標註庫規模和質量。鼓勵開展內容資訊服務的網際網路平臺提供高質量語料資料，供創新主體申請使用。探索基於資料貢獻、模型應用的商業化場景合作。
（六）搭建資料集精細化標註眾包服務平臺
以眾包服務方式，建設資料集精細化標註平臺，開發智慧雲服務系統，整合相關工具應用。鼓勵並組織來自不同學科的專業人員參與標註多模態訓練資料及指令資料，提高資料集質量。研究平臺激勵機制，推動平臺持續良性發展。 三、系統構建大模型等通用人工智慧技術體系
（七）開展大模型創新演算法及關鍵技術研究
圍繞模型構建、訓練、調優對齊、推理部署等環節，積極探索基礎模型架構創新，研究大模型高效並行訓練技術和認知推理、指令學習、人類意圖對齊等調優方法，研發支援百億引數模型推理的高效壓縮和端側部署技術，形成完整高效的技術體系，鼓勵開源技術生態建設。
（八）加強大模型訓練資料採集及管理工具研發
圍繞訓練資料“採、存、管、研、用”等環節，研究網際網路資料全量實時更新技術、多源異構資料整合與分類方法，構建資料管理平臺相關係統，研發資料清洗、標註、分類、註釋及內容審查等演算法及工具。
（九）建設大模型評測開放服務平臺
鼓勵第三方非盈利機構構建多模態多維度的基礎模型評測基準及評測方法；研究人工智慧輔助的模型評測演算法，開發包括通用性、高效性、智慧性、魯棒性在內的多維度基礎模型評測工具集；建設大模型評測開放服務平臺，建立公平高效的自適應評測體系，根據不同目標和任務，實現大模型自動適配評測。
（十）構建大模型基礎軟硬體體系
支援研發大模型分散式訓練系統，實現訓練任務高效自動並行。研發合用於模型訓練場景的新一代人工智慧編譯器，實現運算元自動生成和自動最佳化。推動人工智慧訓練推理晶片與框架模型的廣泛適配，研發人工智慧晶片評測系統，實現基礎軟硬體自動化評測。
（十一）探索通用人工智慧新路徑 發展面向通用人工智慧的基礎理論體系，加強人工智慧數學機理、自主協同與決議計劃等基礎理論研究，探索通用智慧體、具身智慧和類腦智慧等通用人工智慧新路徑。支援價值與因果驅動的通用智慧體研究，打造統一理論框架體系、評級標準及測試平臺，研發作業系統和程式語言，推動通用智慧體底層技術架構應用。推動具身智慧系統研究及應用，突破機器人在開放環境、泛化場景、連續任務等複雜條件下的感知、認知、決議計劃技術。支援探索類腦智慧，研究大腦神經元的連線模式、編碼機制、資訊處理等核心技術，啟發新型人工神經網路模型建模和訓練方法。
四、推動通用人工智慧技術創新場景應用
（十二）推動在政務服務領域示範應用
圍繞政務諮詢、政策服務、接訴即辦、政務辦事等工作，利用人工智慧在語義理解、自主學習和智慧推理等方面的能力優勢，提高政務諮詢系統智慧問答水平，增強“京策”平臺規範管理和精準服務能力，輔助市民服務熱線高效回應市民訴求，推進政務辦事精準指引和高效審批。
（十三）探索在醫療領域示範應用
支援有條件的研究型醫療機構提煉智慧導診、輔助診斷、智慧治療等場景需求，充分挖掘醫學文獻、醫學知識圖譜、醫學影像、生物學指標等多模態醫療資料，會同人工智慧創新主體開發智慧應用，實現對症狀、體徵和專病的精準識別與預測，提升疾病診斷、治療、預防及全病程管理的智慧化水平。
（十四）探索在科學研究領域示範應用
發展科學智慧，加速人工智慧技術賦能新材料和創新藥物領域科學研究。支援能源、材料、生物領域相關實驗室設立科研合作專項，與人工智慧創新主體開展聯合研發，充分挖掘材料、蛋白質和分子藥物領域實驗資料，研發科學計算模型，開展新型合金材料、蛋白質序列和創新藥物化學結構序列預測，縮短科研實驗週期。
（十五）推動在金融領域示範應用
系統佈局“揭榜掛帥”專案，推動金融機構進一步開放行業應用場景；支援金融科技創新主體聚焦智慧風控、智慧投顧、智慧客服等環節，研發金融專業長文字精準解析建模技術、複雜決議計劃邏輯與模型資訊處理融合技術，支撐金融領域投資輔助決議計劃。
（十六）探索在自動駕駛領域示範應用
支援自動駕駛創新主體研發多模態融合感知技術，基於車路協同資料和車輛行駛多感測器融合資料，提高自動駕駛模型多維感知預測效能，有效解決複雜場景長尾問題，輔助提高車載自動駕駛模型泛化能力。支援在北京市高級別自動駕駛示範區3.0專案建設中，開放車路協同自動駕駛資料集。開展基於低時延通訊的雲控自動駕駛模型測試，探索自動駕駛新技術路徑。
（十七）推動在城市治理領域示範應用
支援人工智慧創新主體結合智慧城市建設場景需求，率先在城市大腦建設中應用大模型技術，加快多維感知系統融合處理技術研發，實現智慧城市底層業務的統一感知、聯絡關係分析和態勢預測，為城市治理決議計劃提供更加綜合全面的支撐。
五、探索營造包容審慎的監管環境
（十八）持續推動監管政策和監管流程創新
探索營造不亂包容的監管環境，鼓勵創新主體採用安全可信的軟體、工具、計算和資料資源，開展人工智慧演算法、框架等基礎技術的自主創新、推廣應用、國際合作。爭取在中關村國家自主創新示範區核心區先行先試，推動實行包容審慎監管試點。
（十九）建立常態化服務和指導機制
對具有輿論屬性或社會動員能力的人工智慧相關網際網路資訊服務，開展常態化聯絡服務，指導創新主體引入技術工具進行安全檢測、按規定申報安全評估、履行演算法備案等程式。
（二十）加強網路服務安全防護和個人資料保護
指導創新主體加強網路和資料安全管理，落實網路安全、資料安全和個人資訊保護主體責任，強化安全管理制度建設和工作落實。鼓勵創新主體開展資料安全管理認證及個人資訊保護認證，落實資料跨境傳輸安全管理制度，全面提升網路安全和資料安全防護能力。
（二十一）持續加強科技倫理治理
加強人工智慧倫理安全規範及社會治理實踐研究。建設通用人工智慧領域科技倫理治理公共服務平臺，服務政府監管，促進行業自律。開展科技倫理審查及相關業務培訓，強化各責任主體科技倫理規範意識。深入開展科技倫理教育和宣傳，構建良好人工智慧科技倫理氛圍。
二、《北京市促進通用人工智慧創新發展的若干措施》徵求意見稿和定稿對比
