南方财经全媒体丁莉 广州宣布
自ChatGTP火爆以来，大模型已成为人工智能家当新风口。
2023年年底，广东省发布的《关于加快培植通用人工智能家当创新引领地的履行见地》，已进一步提出打造国家通用人工智能家当创新引领地。数据显示，截至2022年，广东省人工智能干系企业已达到24.2万家，数量居全国第一；全省人工智能核心家当规模超1500亿元，同比增长15%；同时，一批科技企业已相继推出华为盘古、腾讯混元、佳都知行等近30个大模型产品，数量居全国第二。
1月22日，广东省政协十三届二次会议开幕首日，南方财经全媒体对广东省政协常务委员、佳都集团联席董事长兼实行总裁陈娇进行了采访。她表示，“广东上风在于家当化规模和运用，但仍面临数据要素机制和生态不健全的问题，需尽快完善数据底座，同时也建议加快推进广东数据中央、智算中央和超算中央等算力根本举动步伐培植，并鼓励聚焦详细家当定制更多垂直大模型产品。”
广东实体经济场景丰富
南方财经：请结合企业自身案例谈谈，数字化如何赋能实体经济？
陈娇：就人工智能家当而言，广东的上风在于实体经济场景丰富，家当化运用广。我们重点布局关注了城市交通、公共安全、应急管理等方面的数字化转型。
比如，在轨道交通领域，我们将AI大模型技能与地铁深度领悟，通过赋能客服、运维和应急指挥智能化升级，构建城轨聪慧体。这推动轨交行业首次见证了大模型技能的运用，AI、区块链、云打算深度领悟引领轨道交通步入了一个全新时期。
再比如，城市交通领域，基于佳都创始的“IDPS”聪慧交通理念，全新一体化聪慧交通管理系统“IDPS城市交通大脑”产品矩阵已在全国多个超大型城市落地运用。通过“可打算路网”与“个体行为模型”两大核心技能，我们成为海内率先且目前唯一实现万级路口、十万级路段、百万级车辆个体运行状态实时在线孪生打算的企业，这将推动超大城市全域、全时、全量交通出行风雅化方案管理。
南方财经：目前广东迈向数实领悟还面临哪些堵点？
陈娇：紧张寻衅还是在于数据要素机制和生态尚不健全。比如，数据交易机制不成熟，供需匹配效率低；家当数据分布不屈衡，中小企业用数难；公共数据开放不充分，民营企业用数门槛高；一些企业数字化转型不到位，自我造血能力弱。
在推动数实领悟方面，佳都科技一方面对内武断计策布局AI领域，持续在人工智能、大数据、数字孪生等技能领域创新，为交通等领域供应个性化、实用性的核心技能产品和解决方案，包括向多模态方向发展，依托在干系领域长期积累的数据资源，不断加强数据与大模型的演习与适配；另一方面，加强与华为、思必驰、云从等生态伙伴的领悟协同，共同推动大模型等技能的家当化创新落地。
畅通数据跨境流利“双循环”
南方财经：经济社会的数字化转型已经推动数据要素成为“新黄金”和“信息时期的石油”，你如何看待数据要素的主要性？
陈娇：数据可以说是人工智能行业的底座，是数字化代价落地的一个条件。昨天发布的政协事情报告中，我也把稳到，这两年广东越来越关注数字湾区培植，包括“商事通”“家当通”“生活通”等，均须要尽快构建踏实的数据底座。
南方财经：为进一步发挥数据要素的乘数浸染，广东还应该怎么做？
陈娇：首先应该积极推动公共数据授权运营，建议加大政府数据的整合共享，分阶段有序开放，组织省内机构搜集电子信息、交通、教诲、医疗、应急、安防等重点行业数据资源，构建安全合规的开放演习数据集；并明确公共数据授权运营的数据范围，建立分级分类的公共数据授权运营商业模式。
在数据资产管理方面，要规范和辅导数据资产“入表”，率先辅导和培训企业开展干系实践盘活企业现有数据资产代价，为企业依据数据资产开展投融资、提升内部管理与决策水平、得到更多商业机会和竞争上风供应支持。同时还可以加快出台公共数据确当局辅导定价的管理办法，促进公共数据合规高效流利利用。
鉴于跨境数据已经成为支撑国际贸易、金融活动，促进跨国科技互助和资源跨境配置流利的关键要素，畅通数据跨境流利“双循环”也十分主要，比如可以履行跨境数据分类分级管理、探索培植离岸数据中央和离岸数据做事外包试验区等。
此外，数据要素人才仍相对缺少，须要加快构建我国数据要素人才体系，打造数据要素人才流动生态。这包括建立数据要素人才标准、评价规范和支持政策，鼓励高校和科研院所、企业机构互助开设干系课程体系、开展人才培训和评价认证。
以超算中央促进算力资源普惠供给
南方财经：这几年ChatGTP非常火爆，中国也涌现了所谓“百模大战”，佳都科技在这方面是否有一些新方案、新动态？
陈娇：这几年我们也在大模型的研发上投入了大量资金。特殊是在交通大模型方面，我们已经举行了三次技能产品发布，并不断地迭代更新。除了加大底层技能研发和投入之外，我们也在同用户单位、政府部门等全生态链一起磋商如何深化大模型在垂直领域的运用、如何拓展运用处景，目前已经有一些试点开始逐渐落地了，不少试点项目也得到了不错的反馈。
南方财经：在大模型为代表的通用人工智能方面，广东若要打造家当高地还存在哪些短板？你有什么建议？
陈娇：随着大模型的演进，算力需求在指数级增长，各大云打算厂商算力均面临不同程度的紧缺，算力资源供不应求已经成为创新研发的紧张寻衅。
此外，目前中文开源高质量数据少，海内专业数据做事仍旧处于起步阶段，数据资源紧缺还制约着大模型的演习、完善；而且目前大模型仍旧以通用类为主，垂直类的行业大模型相对较少。
我认为，首先应该推进广东数据中央、智算中央和超算中央等算力根本举动步伐培植，提升算力资源普惠供给能力；同时归集省内算力资源，明确供给技能标准和支持方法，比如对租用纳入本省统筹调度的算力进行大模型研发的创新主体，经评估按算力集群规模和成果水平给予适度租用补贴。
为进一步推动大模型技能创新场景运用，有关主体也应该聚焦详细家当，定制垂直大模型。这方面可以从广东省上风家当为出发点，支持骨干龙头企业将垂直大模型技能融入终端产品，为大模型的市场化运用创造有利条件。
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