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北京市人民政府辦公廳關(guān)于印發(fā)《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》的通知

來源:北京市人民政府 發(fā)布時間:2022-05-30 11:23

  各區(qū)人民政府,市政府各委、辦、局,各市屬機構(gòu):

  經(jīng)市政府同意,現(xiàn)將《北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》印發(fā)給你們,請結(jié)合實際認真貫徹落實。

  北京市人民政府辦公廳

  2023年5月23日

  北京市促進通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施

  為貫徹落實《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(2023-2025年)》,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(xiàn)創(chuàng)新引領和理性健康發(fā)展,特制定以下措施。

  一、提升算力資源統(tǒng)籌供給能力

  (一)組織商業(yè)算力滿足緊迫需求

  著力發(fā)揮本市算力資源優(yōu)勢,實施算力伙伴計劃,通過與云廠商加強合作,加快歸集現(xiàn)有算力,明確供給技術(shù)標準、軟硬件服務要求、算力供給規(guī)模和支持措施,為創(chuàng)新主體提供多元化優(yōu)質(zhì)普惠算力,保障人工智能技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)算力需求。

  (二)高效推動新增算力基礎設施建設

  將新增算力建設項目納入算力伙伴計劃,加快推動海淀區(qū)、朝陽區(qū)建設北京人工智能公共算力中心、北京數(shù)字經(jīng)濟算力中心,形成規(guī)?;冗M算力供給能力,支撐千億級參數(shù)量的大型語言模型、大型視覺模型、多模態(tài)大模型、科學計算大模型、大規(guī)模精細神經(jīng)網(wǎng)絡模擬仿真模型、腦啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡等研發(fā)。

  (三)建設統(tǒng)一的多云算力調(diào)度平臺

  針對彈性算力需求,通過建設多云算力調(diào)度平臺,實現(xiàn)異構(gòu)算力環(huán)境統(tǒng)一管理、統(tǒng)一運營,便利創(chuàng)新主體在不同云環(huán)境上無縫、經(jīng)濟、高效地運行各類人工智能計算任務。進一步優(yōu)化本市與天津市、河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等區(qū)域算力集群的直連基礎光傳輸網(wǎng)絡,提高環(huán)京地區(qū)算力一體化調(diào)度能力。

  二、提升高質(zhì)量數(shù)據(jù)要素供給能力

  (四)歸集高質(zhì)量基礎訓練數(shù)據(jù)集

  組織有關(guān)機構(gòu)整合、清洗中文預訓練數(shù)據(jù),形成安全合規(guī)的開放基礎訓練數(shù)據(jù)集;持續(xù)擴展多模態(tài)數(shù)據(jù)來源,建設高質(zhì)量的文字、圖片、音頻、視頻等大模型預訓練語料庫,支持在依法設立的數(shù)據(jù)交易機構(gòu)開展數(shù)據(jù)流通、交易。

  (五)謀劃建設數(shù)據(jù)訓練基地

  加快建設數(shù)據(jù)基礎制度先行先試示范區(qū),探索打造數(shù)據(jù)訓練基地,推動數(shù)據(jù)要素高水平開放,提升本市人工智能數(shù)據(jù)標注庫規(guī)模和質(zhì)量。鼓勵開展內(nèi)容信息服務的互聯(lián)網(wǎng)平臺提供高質(zhì)量語料數(shù)據(jù),供創(chuàng)新主體申請使用。探索基于數(shù)據(jù)貢獻、模型應用的商業(yè)化場景合作。

  (六)搭建數(shù)據(jù)集精細化標注眾包服務平臺

  以眾包服務方式,建設數(shù)據(jù)集精細化標注平臺,開發(fā)智能云服務系統(tǒng),集成相關(guān)工具應用。鼓勵并組織來自不同學科的專業(yè)人員參與標注多模態(tài)訓練數(shù)據(jù)及指令數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)集質(zhì)量。研究平臺激勵機制,推動平臺持續(xù)良性發(fā)展。

  三、系統(tǒng)構(gòu)建大模型等通用人工智能技術(shù)體系

  (七)開展大模型創(chuàng)新算法及關(guān)鍵技術(shù)研究

  圍繞模型構(gòu)建、訓練、調(diào)優(yōu)對齊、推理部署等環(huán)節(jié),積極探索基礎模型架構(gòu)創(chuàng)新,研究大模型高效并行訓練技術(shù)和認知推理、指令學習、人類意圖對齊等調(diào)優(yōu)方法,研發(fā)支持百億參數(shù)模型推理的高效壓縮和端側(cè)部署技術(shù),形成完整高效的技術(shù)體系,鼓勵開源技術(shù)生態(tài)建設。

  (八)加強大模型訓練數(shù)據(jù)采集及治理工具研發(fā)

  圍繞訓練數(shù)據(jù)“采、存、管、研、用”等環(huán)節(jié),研究互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)全量實時更新技術(shù)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合與分類方法,構(gòu)建數(shù)據(jù)管理平臺相關(guān)系統(tǒng),研發(fā)數(shù)據(jù)清洗、標注、分類、注釋及內(nèi)容審查等算法及工具。

  (九)建設大模型評測開放服務平臺

  鼓勵第三方非盈利機構(gòu)構(gòu)建多模態(tài)多維度的基礎模型評測基準及評測方法;研究人工智能輔助的模型評測算法,開發(fā)包括通用性、高效性、智能性、魯棒性在內(nèi)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(jù)不同目標和任務,實現(xiàn)大模型自動適配評測。

  (十)構(gòu)建大模型基礎軟硬件體系

  支持研發(fā)大模型分布式訓練系統(tǒng),實現(xiàn)訓練任務高效自動并行。研發(fā)適用于模型訓練場景的新一代人工智能編譯器,實現(xiàn)算子自動生成和自動優(yōu)化。推動人工智能訓練推理芯片與框架模型的廣泛適配,研發(fā)人工智能芯片評測系統(tǒng),實現(xiàn)基礎軟硬件自動化評測。

  (十一)探索通用人工智能新路徑

  發(fā)展面向通用人工智能的基礎理論體系,加強人工智能數(shù)學機理、自主協(xié)同與決策等基礎理論研究,探索通用智能體、具身智能和類腦智能等通用人工智能新路徑。支持價值與因果驅(qū)動的通用智能體研究,打造統(tǒng)一理論框架體系、評級標準及測試平臺,研發(fā)操作系統(tǒng)和編程語言,推動通用智能體底層技術(shù)架構(gòu)應用。推動具身智能系統(tǒng)研究及應用,突破機器人在開放環(huán)境、泛化場景、連續(xù)任務等復雜條件下的感知、認知、決策技術(shù)。支持探索類腦智能,研究大腦神經(jīng)元的連接模式、編碼機制、信息處理等核心技術(shù),啟發(fā)新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型建模和訓練方法。

  四、推動通用人工智能技術(shù)創(chuàng)新場景應用

  (十二)推動在政務服務領域示范應用

  圍繞政務咨詢、政策服務、接訴即辦、政務辦事等工作,利用人工智能在語義理解、自主學習和智能推理等方面的能力優(yōu)勢,提高政務咨詢系統(tǒng)智能問答水平,增強“京策”平臺規(guī)范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(yī)療領域示范應用

  支持有條件的研究型醫(yī)療機構(gòu)提煉智能導診、輔助診斷、智能治療等場景需求,充分挖掘醫(yī)學文獻、醫(yī)學知識圖譜、醫(yī)學影像、生物學指標等多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù),會同人工智能創(chuàng)新主體開發(fā)智能應用,實現(xiàn)對癥狀、體征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能化水平。

  (十四)探索在科學研究領域示范應用

  發(fā)展科學智能,加速人工智能技術(shù)賦能新材料和創(chuàng)新藥物領域科學研究。支持能源、材料、生物領域相關(guān)實驗室設立科研合作專項,與人工智能創(chuàng)新主體開展聯(lián)合研發(fā),充分挖掘材料、蛋白質(zhì)和分子藥物領域?qū)嶒灁?shù)據(jù),研發(fā)科學計算模型,開展新型合金材料、蛋白質(zhì)序列和創(chuàng)新藥物化學結(jié)構(gòu)序列預測,縮短科研實驗周期。

  (十五)推動在金融領域示范應用

  系統(tǒng)布局“揭榜掛帥”項目,推動金融機構(gòu)進一步開放行業(yè)應用場景;支持金融科技創(chuàng)新主體聚焦智能風控、智能投顧、智能客服等環(huán)節(jié),研發(fā)金融專業(yè)長文本精準解析建模技術(shù)、復雜決策邏輯與模型信息處理融合技術(shù),支撐金融領域投資輔助決策。

  (十六)探索在自動駕駛領域示范應用

  支持自動駕駛創(chuàng)新主體研發(fā)多模態(tài)融合感知技術(shù),基于車路協(xié)同數(shù)據(jù)和車輛行駛多傳感器融合數(shù)據(jù),提高自動駕駛模型多維感知預測性能,有效解決復雜場景長尾問題,輔助提高車載自動駕駛模型泛化能力。支持在北京市高級別自動駕駛示范區(qū)3.0項目建設中,開放車路協(xié)同自動駕駛數(shù)據(jù)集。開展基于低時延通訊的云控自動駕駛模型測試,探索自動駕駛新技術(shù)路徑。

  (十七)推動在城市治理領域示范應用

  支持人工智能創(chuàng)新主體結(jié)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(shù),加快多維感知系統(tǒng)融合處理技術(shù)研發(fā),實現(xiàn)智慧城市底層業(yè)務的統(tǒng)一感知、關(guān)聯(lián)分析和態(tài)勢預測,為城市治理決策提供更加綜合全面的支撐。

  五、探索營造包容審慎的監(jiān)管環(huán)境

  (十八)持續(xù)推動監(jiān)管政策和監(jiān)管流程創(chuàng)新

  探索營造穩(wěn)定包容的監(jiān)管環(huán)境,鼓勵創(chuàng)新主體采用安全可信的軟件、工具、計算和數(shù)據(jù)資源,開展人工智能算法、框架等基礎技術(shù)的自主創(chuàng)新、推廣應用、國際合作。爭取在中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)核心區(qū)先行先試,推動實行包容審慎監(jiān)管試點。

  (十九)建立常態(tài)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能相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)信息服務,開展常態(tài)化聯(lián)系服務,指導創(chuàng)新主體引入技術(shù)工具進行安全檢測、按規(guī)定申報安全評估、履行算法備案等程序。

  (二十)加強網(wǎng)絡服務安全防護和個人數(shù)據(jù)保護

  指導創(chuàng)新主體加強網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)安全管理,落實網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全和個人信息保護主體責任,強化安全管理制度建設和工作落實。鼓勵創(chuàng)新主體開展數(shù)據(jù)安全管理認證及個人信息保護認證,落實數(shù)據(jù)跨境傳輸安全管理制度,全面提升網(wǎng)絡安全和數(shù)據(jù)安全防護能力。

  (二十一)持續(xù)加強科技倫理治理

  加強人工智能倫理安全規(guī)范及社會治理實踐研究。建設通用人工智能領域科技倫理治理公共服務平臺,服務政府監(jiān)管,促進行業(yè)自律。開展科技倫理審查及相關(guān)業(yè)務培訓,強化各責任主體科技倫理規(guī)范意識。深入開展科技倫理教育和宣傳,構(gòu)建良好人工智能科技倫理氛圍。

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