政采助力人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

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 政采助力人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

國采中心與安徽省財政廳舉辦政府采購助力人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展學(xué)習(xí)研討會

本報訊 記者袁瑞娟 丁鏡炫報道 日前，中央國家機關(guān)政府采購中心（以下簡稱國采中心）與安徽省財政廳聯(lián)合舉辦政府采購助力人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展學(xué)習(xí)研討會，旨在貫徹國務(wù)院關(guān)于建設(shè)全國統(tǒng)一大市場的部署要求，更好地發(fā)揮政府采購在促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的作用，以政府采購專業(yè)力量助力人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

此次會議邀請了中央網(wǎng)信辦網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)調(diào)局相關(guān)處室負責(zé)人唐鑫、北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心副主任兼秘書長丁貴廣，以及12家人工智能企業(yè)代表參會，一起探討交流人工智能產(chǎn)品在政府采購市場的應(yīng)用場景，研究人工智能產(chǎn)品在政府采購中的落地舉措。

會上，丁貴廣介紹了人工智能的發(fā)展歷程和中國人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)現(xiàn)狀，展望了人工智能的發(fā)展趨勢，深入分析了大模型的技術(shù)機理。丁貴廣指出，大模型復(fù)雜度高、參數(shù)量大，對于政府機關(guān)事業(yè)單位部署使用將帶來巨大挑戰(zhàn)，如何在不損失模型精度和使用體驗的情況下，減小模型的計算復(fù)雜度是人工智能領(lǐng)域研究的重要方向之一，并提出了模型壓縮的概念和研發(fā)規(guī)劃路線。同時，唐鑫從防范和化解生成式人工智能技術(shù)可能帶來的風(fēng)險和問題的角度，解讀了《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，并指出制定政策的目的是促進生成式人工智能健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用，維護國家安全和社會公共利益，保護公民、法人和其他組織的合法權(quán)益。

“人工智能作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，是引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的主要推動力。人工智能產(chǎn)業(yè)已進入快速發(fā)展的新階段，各行業(yè)領(lǐng)域也在面對不同層次的智能化升級，特別是近期國家網(wǎng)信辦等部門公布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，生成式人工智能迎來強監(jiān)管下創(chuàng)新發(fā)展新契機。作為中央國家機關(guān)政府采購的執(zhí)行機構(gòu)，我們服務(wù)中央國家機關(guān)各部門及垂管派出機構(gòu)共計3.5萬家采購人，其中包括大量醫(yī)院、高校、科研院所和國家重點實驗室，對以人工智能為代表的新技術(shù)新應(yīng)用需求很高，此次會議正是要研究人工智能技術(shù)在政府采購領(lǐng)域應(yīng)用的落地措施，要通過政府采購專業(yè)力量推動我國新一代人工智能健康發(fā)展。”國采中心相關(guān)負責(zé)人在會上表示，為適應(yīng)新變化，國采中心將深入研究人工智能技術(shù)，及時跟進生成式人工智能發(fā)展態(tài)勢，發(fā)揮政府采購平臺優(yōu)勢和橋梁作用，一手連接黨政機關(guān)事業(yè)單位，一手連接人工智能企業(yè)，與相關(guān)企業(yè)共同探索人工智能在政府采購市場中各個垂直細分領(lǐng)域可能的應(yīng)用場景。同時，積極落實政府采購政策功能，與相關(guān)企業(yè)同題共答，梳理人工智能產(chǎn)品及服務(wù)分類，創(chuàng)新采購模式，研究有針對性的、能切實反映人工智能應(yīng)用價值和能力的定價模式和評價標準，促進人工智能企業(yè)公平競爭，以政府采購專業(yè)力量助力人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

在研討會上，來自科大訊飛等12家企業(yè)的代表先后發(fā)言，介紹了各自企業(yè)人工智能大模型發(fā)展狀況、技術(shù)優(yōu)勢、發(fā)展方向，以及文本、圖片、音頻、視頻等內(nèi)容生成能力在教育、醫(yī)療、智慧城市、氣象、電力等多個行業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用案例，并對生成式人工智能產(chǎn)品和服務(wù)在政府采購領(lǐng)域的應(yīng)用場景、應(yīng)用形式、政企合作模式、定價策略、交易形態(tài)、評價標準和安全風(fēng)險防范等提出了意見建議。

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