宁波人工智能发展白皮书（2024）_40页_1mb

宁波人工智能产业发展白皮书内容总结

引言

在全球产业变革背景下，人工智能作为新一代信息技术的核心驱动力，正推动技术革新和产业升级。以Transformer架构为基础的大模型在算力和数据支持下取得突破，推动人工智能向通用智能阶段迈进。2024年《政府工作报告》提出实施“人工智能+”行动，推动与各行各业深度融合，并加快发展新质生产力。宁波作为制造业基地，正逐步推动本地人工智能与产业深度融合。

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国内外发展态势

政策规制动态

• 国家层面：中国将人工智能列为核心政策方向，提出“人工智能+”与“数据要素×”组合。2024年国务院《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动，各部委联合出台人工智能标准化、数据要素、企业专题推进等政策。
• 欧美治理方式：欧盟《人工智能法案》全面监管AI，美国倡导宽松治理与行业自律。中国采取“小切口”立法和敏捷治理，例如《生成式人工智能服务管理暂行办法》的实施。

研究开发动态

• 技术突破：海外企业领先，如OpenAI、Google、Meta等推动大模型迭代升级，国内高校与企业如清华、阿里的大模型“悟道1.0”、“ChatGLM”等逐步打破技术壁垒。
• 特点：大模型具备多模态、可扩展和可塑性，其在推理、多任务处理上的创新技术，如检索增强生成(RAG)、智能体(Agent)等，促进落地应用。

产业发展动态

• 全球规模：2023年全球AI产业规模5381亿美元，预计2024年突破6382亿美元。中国2023年规模达5784亿元，增速放缓但仍保持13.9%。
• 投融资热潮：2023年生成式AI投资达252亿美元，占当年AI投资的1/4。中国投资稳中有增，独角兽企业数量增加。
• 应用分布：AI应用主要集中在企业智能管理、智慧城市、智能制造等20个细分领域。大模型创新应用如政务服务、医疗诊断、教育批改等也不断涌现。

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宁波AI产业发展概况

人工智能“四链”融合

• 政策引导：宁波推出“科技新政15条”，设立专项资金，支持“智能算法首次应用”等项目。
• 产业赋能：宁波围绕“361”产业集群，赋能数字产业、绿色石化、高端装备等行业，提出构建“361”万千亿产业集群。
• 人才与教育：通过“甬江人才工程”，支持本地科研平台建设，推动“人工智能+X”学科发展。
• 产学研协同：建立“共享双聘”机制，推动高校、院所与企业的深度合作，实现技术快速转化。

算力+数据+算法三大支柱

• 算力基础设施：建设人工智能超算中心，提供异构算力融合及城市级大模型平台支持。
• 数据建设：启动城市数据空间建设，实行数据流通共享机制，并推动跨部门数据引擎全覆盖。
• 技术创新：聚焦多模态数据融合与垂直领域模型研发，发布包括工业仿真模型、教育及医疗类专用模型等。

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典型应用案例

AI+社会治理

• 数字治理：宁波城市大脑全面覆盖区县，辅助医疗诊断、城市执法、交通调控等。

AI+制造

• 工业自动化：万华化学与中控合作，实现石化装置部分自主运行，提升设备寿命与离子膜预测准确率。

AI+教育

• 智能教育：诸如“点阵笔”“智慧黑板”等设备落地试点，如教师工作减负、AI自动批改等。

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产业挑战与对策

面临挑战

1. 技术瓶颈：中国算力核心器件与算法依赖国际平台，大模型解释性不足。
2. 数据问题：高质量中文语料稀缺，跨政府与企业间数据流通机制不完善。
3. 人才短缺：基础研发型人才稀缺，中小企业吸引高端人才困难。
4. 商业化滞后：AI在教育、医疗等领域渗透率低，中小企业难承受定制成本。

对策建议

1. 强化政策支持：制定专项扶持基金，加速推进标准化与安全监管体系建设。
2. 提升技术能力：侧重本地化算法研发、设立重点实验室促进多模态数据融合。
3. 优化财税政策：提高研发投入抵扣比例、设立针对性税收优惠。
4. 培养人才梯队：联合高校构建“入学—进修—就业”一体化培养体系。
5. 推动融合发展：优先赋能制造业核心集群，培育新兴产业生态与成果转化平台。

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总体而言，宁波正依托明确政策导向、算力基础设施与全产业链融合，逐步打造全国人工智能工业融合典范，但仍需在核心技术自主研发、数据共享与人才培养等方面进一步深化。