北京率先建设AI原生城市，力争明年推出百个优秀行业大模型产品

7月26日，《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024-2025年）》（简称《行动计划》）正式向社会发布，新京报记者在北京市发展和改革委员会举行的新闻发布会上获悉，北京将率先建设AI原生城市，将本市打造成为具有全球影响力的人工智能创新策源地和应用高地。

根据《行动计划》，北京市将依托大模型创新资源和产业基础，从标杆应用、示范应用、商业应用等三个维度推动人工智能应用，构建大模型赋能经济社会发展的全景图。

北京市发展改革委党组副书记、副主任林剑华解读，在制定《行动计划》时，重点突出示范引领、快速迭代和共建共享，考虑到加快应用落地，《行动计划》的实施周期是今明两年，实际上就是一年半时间，随着基础模型智能水平的不断提升，应用模式和路径也要快速迭代拓展，后续还将不断总结，接续完善相关支持举措。

全市人工智能核心产值已突破2500亿元

按照《行动计划》，到2025年底，北京市将通过实施5个对标全球领先水平的标杆型应用工程、组织10个引领全国的示范性应用项目、推广一批具有广泛应用前景的商业化应用成果，力争形成3-5个先进可用、自主可控的基础大模型产品、100个优秀的行业大模型产品和1000个行业成功案例。

近年来，北京围绕人工智能产业要素，出台了系列政策，取得了一定成效，为实现建设AI原生城市等“人工智能+”发展目标，打下了基础。2023年，北京市人工智能产业核心产值突破2500亿元，截至目前，全市已备案上线大模型82款，占全国（183款）超四成，位居全国第一。

在算力方面，北京市发布《北京市算力基础设施建设实施方案（2024-2027年）》，加快推进算力中心建设，今年新增公共智算7348PFLOPS、北京市智算总规模超2万PFLOPS，持续深化算力券政策，上半年共补贴60家企业合计5752.48万元。在数据方面，高水平建设北京数据基础制度先行区，启动全国首个人工智能数据训练基地，试行监管沙盒等创新举措，实施数据要素市场示范奖励政策，补贴58家企业合计629.04万元，整合发布100个人工智能大模型高质量数据集，数据总量超150PB。在应用生态方面，充分发挥“伙伴计划”效能，算力方面为企业对接智算资源约8500PFLOPS。数据方面从多个领域收集101个数据集，数据量超过1000T。

在教育、医疗等细分领域，展开大模型联动攻关

按照《行动计划》，北京将打造标杆应用工程，围绕机器人、教育、医疗、文化、交通等5个领域组织实施一批综合型、标杆性重大应用工程，促进大模型核心技术突破，增强人工智能工程化能力，提高重点行业的科技水平和服务质量，形成大模型行业应用新生态。

围绕科研探索、政务服务、工业智能、金融管理、空间计算、数字营销、司法服务、广电传媒、电力保障、内容安全等10个行业细分领域，北京支持市级行业主管部门、相关区、行业应用企业与大模型企业联动结对，突破场景落地共性难点，探索标准化、可复制、可推广的大模型行业应用落地路径。

商业化应用也将是北京支持“人工智能+”的重要方向。北京市经济和信息化局总经济师唐建国表示，从小切口、实场景入手推动政策的落地实施，围绕行业热点和社会关切，发挥大模型技术革新对行业应用的赋能作用，培育一批大模型商业化应用。重点面向教育、医疗、文化等行业细分应用场景，支持大模型企业、系统集成服务商、行业用户等开展大模型API接口调用等工作，鼓励开发智能体、智能助手等大模型应用；支持大模型企业与设备厂商结对攻关，围绕电脑、手机、家电、汽车等新硬件终端，开展嵌入式大模型组件及智能系统研发应用。

此外，在算力、数据、算法、资金、平台、人才等应用发展核心要素及关键环节难点问题上，《行动计划》还提出6个方面的保障措施，加大安全保障，确保大模型应用合规、安全、可信。

首批人工智能应用场景联合研发平台，正在组织建设中

此前，北京组织首批人工智能应用场景联合研发平台建设，支持行业用户牵头，联合优势人工智能技术企业开展联合攻关，推动人工智能深度赋能各行各业，打造标杆示范应用，已于今年4月中关村论坛上启动了平台征集工作，目前正在建设中。

北京市科委、中关村管委会信息科技处处长韩健介绍，北京市人工智能应用场景联合研发平台，旨在整合人工智能领域的创新资源，支持行业用户，整合行业资源和高质量数据，开放核心业务场景需求，提供联合研发环境，吸引汇聚优势创新团队，加快推动人工智能技术进步及产业落地。平台将作为连接行业用户、企业、高校和研究机构的桥梁，提供技术研发、场景验证、成果转化、人才培养等一体化服务，打通人工智能应用落地的“最后一公里”。

韩健提到，市科委、中关村管委会将面向全市常态化征集联合研发平台，按照“成熟一批、启动一批”的原则，为平台共建单位提供科技计划项目、金融、人才、园区、知识产权、交流合作等支持政策，促进平台建设应用场景，完成科技成果转化，打造大模型行业示范应用。

近期，2024年北京市人工智能行业大模型创新应用大赛已经启动，大赛将展示典型应用案例，比拼大模型应用能力，邀请行业用户将实际应用需求以赛题的形式发布给各技术企业，挖掘一批有技术有潜力的大模型技术企业，促进供需交流对接，将进一步探索大模型在千行百业的应用潜能。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍