(一)加快算力基礎設施建設。加快推進(jìn)全國一體化大數據中心算力樞紐體系內蒙古算力網(wǎng)絡(luò )樞紐節點(diǎn)建設,出臺《內蒙古算力樞紐節點(diǎn)建設方案》,優(yōu)先保障數據中心的用能指標,加快綠電、中水等配套建設和改造升J,推動(dòng)數據中心適度超前建設。推動(dòng)綠色節能算力基礎設施,新建大型數據中心設計電能利用效率(PUE)不G于1.2,水資源利用效率(WUE)不G于1.2。大力引進(jìn)算力頭部企業(yè)落地布局重大項目和重大平臺,提升算力供給能力。
(二)提升算力統籌調度能力。超前布局基礎網(wǎng)絡(luò ),加快400G全光網(wǎng)絡(luò )建設。擴容呼和浩特J互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點(diǎn),加快申報建設新型互聯(lián)網(wǎng)交換中心。加快區內一體化算力網(wǎng)絡(luò )體系建設,逐步實(shí)現與環(huán)京算力調度網(wǎng)絡(luò )一體化。重點(diǎn)推進(jìn)和林格爾新區“多云”算力資源調度示范項目建設,探索和林格爾數據集群內不同算力供應主體之間算力自由調度。
(三)推進(jìn)算力資源協(xié)同利用。推進(jìn)跨區域算力協(xié)同,加強與京津冀、長(cháng)三角等區域的算力合作,實(shí)施供需對接行動(dòng),打造大模型訓練應用東數西算、東數西訓等典型場(chǎng)景,實(shí)施算力供需對接行動(dòng)。統籌全區算力能力,動(dòng)態(tài)調度全區通用算力、智算算力、超算算力資源,定期對外發(fā)布算力供給規模、技術(shù)標準、軟硬件服務(wù)要求、優(yōu)惠策略等算力資訊。探索建設內蒙古算力資源交易平臺。
(四)暢通基礎訓練數據集獲取渠道。鼓勵企業(yè)建設合規安全的中文、圖文對、音頻、視頻等大模型預訓練語(yǔ)料庫,充分利用現有開(kāi)源中文預訓練數據集、互聯(lián)網(wǎng)中文數據集、行業(yè)L域數據集。鼓勵通過(guò)國內各大數據交易平臺獲取數據,擴展G質(zhì)量多模態(tài)數據來(lái)源。推動(dòng)企業(yè)、機構及專(zhuān)家學(xué)者之間建立數據合作共享機制,探索商業(yè)化場(chǎng)景合作模式獲取數據。加快建設自治區數據交易中心,依托數據交易中心獲取數據。
(五)加快公共數據開(kāi)放和開(kāi)發(fā)利用。聚焦公共服務(wù)、政務(wù)服務(wù)、民生服務(wù)等L域,制定公共數據開(kāi)放標準、流程和計劃,推進(jìn)存量公共數據的收集、清洗、標注和隱私安全處理,加快開(kāi)放步伐,做到應開(kāi)盡開(kāi)。推動(dòng)增量公共數據及時(shí)開(kāi)放。推動(dòng)建設敏感公共數據集,建立敏感數據開(kāi)發(fā)利用政策標準,推動(dòng)敏感公共數據與大模型定向對接,構建G質(zhì)量人工智能訓練數據集。
附件:內蒙古自治區促進(jìn)通用人工智能發(fā)展若干措施-數據中心設計電能利用效率(PUE)不G于1.2

本區機器人產(chǎn)業(yè)生態(tài)初具雛形,引進(jìn)和培育 100 家左右機器人產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè),全區機器人核心產(chǎn)業(yè)收入達到 10 億元以上,深度融入京津冀機器人產(chǎn)業(yè)協(xié)同生態(tài)鏈
算力規模達到35EFlops以上,智能算力占比達到35%左右,新增算力基礎軟硬件設施自主可控比例60%以上;孵化一批行業(yè)應用大模型,培育典型應用場(chǎng)景30個(gè);
年度營(yíng)業(yè)收入超過(guò)2000萬(wàn)元且年度 研發(fā)投入超過(guò)300萬(wàn)元的企業(yè),對研發(fā)投入超過(guò)300萬(wàn)部分按8%比 例予以最高不超過(guò)100萬(wàn)元的一次性補貼;, 按照年度營(yíng)業(yè)收入增量的2%,予以最高不超過(guò)100萬(wàn)元的獎勵
打造100款以上大規模使用的智能終端產(chǎn)品,人工智能核心產(chǎn)業(yè)規模超過(guò)4400億元;聚焦制造、教育、養老等領(lǐng)域,打造500個(gè)以上應用場(chǎng)景;算力規模超過(guò)60EFLOPS
培育3個(gè)具有重大影響力的行業(yè)大模型,推廣30個(gè)典型應用場(chǎng)景,選樹(shù)100家人工智能應用標桿企業(yè),打造5個(gè)人工智能示范園區及若干示范基地,可用算力超5000P
人工智能核心產(chǎn)業(yè)規模突破600億元,人工智能企業(yè)達到500家,打造10個(gè)以上人工智能產(chǎn)業(yè)集聚區、3個(gè)以上人工智能示范區。建成人工智能島、濟南市人工智能計算中心、濟南人工智能算力中心等公共服務(wù)平臺
湘工信人工智能〔2024〕325號;智能算力達到3600PFlops,人工智能產(chǎn)業(yè)規模突破1000億元,建設5家左右省級人工智能產(chǎn)業(yè)園,打造50個(gè)左右特色化的行業(yè)大模型、100個(gè)左右標志性創(chuàng )新產(chǎn)品、200個(gè)左右典型應用場(chǎng)景
以鼓勵人工智能創(chuàng )新發(fā)展為第一要務(wù),以有效防范化解人工智能安全風(fēng)險為出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn),緊密結合人工智能技術(shù)特性,分析人工智能風(fēng)險來(lái)源和表現形式
通過(guò)本白皮書(shū)提供的設計指導, 降低服務(wù)器和冷板式人工智能加速卡之間的適配難度,降低適配的成本和人力投入;便終端客戶(hù)根據業(yè)務(wù)場(chǎng)景靈活選擇相應產(chǎn)品
基礎標準是物聯(lián)網(wǎng)的總體性、框架性標準,為其他各類(lèi)標準提供基礎支撐;技術(shù)標準是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵共性技術(shù)與融合技術(shù)標準,為實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)應用提供技術(shù)支撐
L3 級(交互型):具備感知功能、執行功能和部分決策功能; L4 級(自主型):具 備感知功能、執行功能和決策功能; L5 級(自適應型):具備感知功能、執行功能、決策功 能和認知功能。
機器人智能化信息模型主要包含三個(gè)內容:對象、對象屬性和對象之間的關(guān)系,自主性-場(chǎng)景是基于機器人智能化信息模型的基礎模型,綜合智能化等級的智能化信息模型