成都：推进算力产业自主可控 大力发展芯片、服务器整机、液冷设备等高端硬件

【大河财立方消息】《成都市加快大模型创新应用推进人工智能产业高质量发展的若干措施》日前印发。措施围绕强化智能算力供给、提升创新策源能力等方面提出20条举措。

划重点：

引导国家超算成都中心、成都智算中心合理扩容，布局多种计算单元集成、混合精度的通用智能算力，配置成熟易用的人工智能全栈运行环境，加快建成国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。

【资料图】

引导现有以存储备份服务为主的数据中心向以智能计算服务为主的先进数据中心转型，推动数据中心转型升级。

积极参与国家超算互联网、中国算力网等算力网络建设，配合省级部门做好全省一体化算力调度中心建设，为人工智能产业发展提供高效公共算力服务。

围绕“算力”“存力”“运力”等关键领域，大力发展芯片、服务器整机、液冷设备等高端硬件，聚力推动存储芯片产业发展，打造具有全球影响力的“存储谷”，支持鲲鹏、昇腾、海光等自主可控芯片部署应用，提高自主研发算力设备比例。

瞄准国产自主可控生态建设，加大与华为等链主企业合作力度，推进共育算力产业主体、共建算力生态孵化平台，打造算力“国产化建设试验地”。

建设人工智能产业集聚区。规划建设产业地标，发挥各区（市）县特色优势和资源禀赋，选择条件成熟的区域打造人工智能产业集聚区，认定一批人工智能产业领域的市级产业地标。

完善园区配套服务体系，鼓励人工智能产业集聚区建立综合服务平台，提供研发设计、数据训练、算力共享、概念验证、中试应用、科技金融等综合创新服务。

支持成都数据集团优化公共数据运营服务平台功能，探索开展企业、个人数据采购，推动相关数据产品和模型的社会化开发利用。

鼓励人工智能企业在境内外多层次资本市场开展股权融资，支持风投、创投机构加强对人工智能初创企业的投资并购。

全文如下：

成都市加快大模型创新应用

推进人工智能产业高质量发展的若干措施

为贯彻落实《成都市新一代人工智能产业发展规划（2022－2025）》，抢抓人工智能发展机遇，保障基础供给，整合创新资源，提升产业能级，营造应用生态，加强要素集聚，制定若干措施如下。

一、强化智能算力供给

1. 推动算力基础设施建设。引导国家超算成都中心、成都智算中心合理扩容，布局多种计算单元集成、混合精度的通用智能算力，配置成熟易用的人工智能全栈运行环境，加快建成国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。引导现有以存储备份服务为主的数据中心向以智能计算服务为主的先进数据中心转型，推动数据中心转型升级。积极参与国家超算互联网、中国算力网等算力网络建设，配合省级部门做好全省一体化算力调度中心建设，为人工智能产业发展提供高效公共算力服务。

2. 推进算力产业自主可控。围绕“算力”“存力”“运力”等关键领域，大力发展芯片、服务器整机、液冷设备等高端硬件，聚力推动存储芯片产业发展，打造具有全球影响力的“存储谷”，支持鲲鹏、昇腾、海光等自主可控芯片部署应用，提高自主研发算力设备比例。加快操作系统、数据库等基础软件研发和本地规模化应用，促进应用软件与国产芯片协同发展。瞄准国产自主可控生态建设，加大与华为等链主企业合作力度，推进共育算力产业主体、共建算力生态孵化平台，打造算力“国产化建设试验地”。

3. 提升算力赋能应用能力。聚焦科学研究、环境监测等重点领域，积极争取国家重大科技基础设施、国家重点实验室等创新平台使用超算算力。聚焦政务服务、城市治理、智能制造等重点领域，鼓励成都智算中心围绕在AI平台内优化和预置更多行业算法模型，辅助算法应用加快落地。落实以“算力券”为核心的算力中心运营统筹结算分担机制，按年度发放“算力券”，支持大模型企业、中小微企业、科研机构、高校等使用算力。

二、提升创新策源能力

4. 推动核心技术突破。支持企业与科研机构开展数据与知识深度联合学习、大规模认知与推理、可控内容生成等关键算法研发，着力推动大模型相关技术创新，重点研发和迭代CV大模型、NLP大模型、多模态大模型等领域大模型，以及医疗、金融、商务、交通等行业大模型。推动类脑芯片与系统、脑控设备、智能假体等研发和产业化，加快环境感知、AI芯片、运动控制、操作系统等人形机器人核心技术模块布局。

5. 构建开发工具体系。加强自主开源框架研发攻关，支持相关企业和科研机构研制与改进引擎框架工具体系，提升深度学习框架在大模型训练和多端多平台推理部署等方面的核心能力。研发多类型模型开发、训练、压缩、推理全流程工具，深化已有人工智能框架与平台应用，强化人工智能框架软件和芯片及硬件相互适配、性能优化和应用推广。

6. 布局重点创新平台。依托在蓉高校和龙头企业，聚焦语音识别、计算机视觉、智能网联、机器人、智能终端等优势领域，力争布局建设一批省级以上重点实验室、工程技术研究中心和企业技术中心，积极推进国家级人工智能创新平台落地。培育公共技术服务平台，充分发挥高校、科研机构的溢出效应，构建一批各具特色的算法检测、验证、对接交易等公共技术服务平台。

三、提升产业发展能级

7. 打造大模型技术产业生态。支持头部企业在蓉组建全栈大模型训练与研发创新生态圈，联合中小企业搭建基于国产软硬件的人工智能训练和服务基础设施，提升数据管理经验、算力基础设施工程化运营能力、底层系统优化能力、算法设计能力、业务场景落地能力，打造自主可控的人工智能技术体系和产业生态。鼓励研发全栈国产化人工智能软硬件产品，遴选符合条件产品纳入软件首版次、重大技术装备首台（套）目录，逐步形成自主可控的人工智能技术体系和产业生态。

8. 建设人工智能产业集聚区。规划建设产业地标，发挥各区（市）县特色优势和资源禀赋，选择条件成熟的区域打造人工智能产业集聚区，认定一批人工智能产业领域的市级产业地标。完善园区配套服务体系，鼓励人工智能产业集聚区建立综合服务平台，提供研发设计、数据训练、算力共享、概念验证、中试应用、科技金融等综合创新服务。

9. 推动企业主体发展壮大。推进链主企业项目引育，积极争取其硬件制造、软件研发、开源大模型、生态创新中心、场景应用等在蓉落地。推动本土企业发展壮大，完善企业梯度培育和专精特新“小巨人”企业培育政策措施，帮助企业积累业务场景落地经验和海量多源数据，重点提升本土企业大模型商业化落地能力。鼓励市内大模型厂商主动拥抱开源体系，建设大模型算法及工具开源开放平台。

四、构建全域场景体系

10. 人工智能+医疗。充分激活全市各类医疗数据平台资源，深化全生命周期健康档案管理、全病种医学知识库等服务与应用。优先支持三级医疗机构联合人工智能企业围绕智能导医分诊、医学影像辅助诊断、患者生命体征智能监测等场景，充分挖掘医疗数据资源，打造基于医疗领域通用数据与专业数据的模型应用，实现全流程智能化。

11. 人工智能+金融。支持金融机构加快建设金融信用信息平台和金融风险智能监控预警平台，提供体系化智能金融服务。鼓励金融机构联合人工智能企业围绕身份认证、智能风控、智能投顾、智能客服等场景，打造企业专属大模型平台，探索面向金融文本深度理解和分析的业务应用，创造数智新金融。

12. 人工智能+交通。加强城市动态和静态数据采集，构建车路协同数据库，支撑企业开展基于真实场景的自动驾驶模型训练迭代。支持企业基于车路协同数据和车辆行驶多传感器融合数据，研发多模态车载自动驾驶模型，提高自动驾驶模型多维感知和预测性能。依托川藏铁路技术创新中心研发基地，开发面向基建领域的多模态行业大模型，赋能铁路建造、灾害预警和防控等多阶段场景。

13. 人工智能+文娱。鼓励网络视听、动漫、游戏、演艺机构等运用人工智能技术提升内容生产效率，面向建模、驱动、渲染等环节优化生产工具，推动市场主体开展AIGC工具平台研发。发展创作者经济，加快探索内容与形式、艺术与技术结合的内容创作模式，生成立体化、沉浸式、可交互的新一代数字内容产品。

14. 人工智能+制造。加强制造业数据的采集、利用、开发，加快制造业数据集成共享，储备高质量数据集。鼓励人工智能企业围绕电子信息、装备制造、新材料等优势领域需求，开发产品研发、安全生产、智能检测等行业大模型应用产品，增强研发、生产、运营等自动化、智能化水平。

15. 人工智能+科研。鼓励国家超算成都中心、成都智算中心积极承接国家重大科技专项及重要科研任务，聚焦气象预报、生物育种等领域孵化基础模型。鼓励人工智能企业积极参与“人工智能驱动的科学研究”专项，联合重点实验室围绕药物研发、基因研究、新材料研发等重点领域研发需求，开发科学计算模型，缩短研发创新周期。

16. 人工智能+城市治理。支持人工智能企业积极参与“智慧蓉城”建设，探索在“智慧蓉城”城市运行管理平台中引入大模型技术，推进自主可控城市大脑大模型示范应用，实现信息采集、智能巡防、事件处置、执行调度、目标管理等业务的统一感知、关联分析和态势预测，为城市治理提供更加综合全面的辅助决策能力。围绕电子证照、普惠金融、综合纳税、用工就业、教育养老等服务场景应用，加快推动大模型技术赋能，提高政务咨询系统智能问答水平，增强交互能力。

17. 人工智能+商务服务。深化大模型技术在电子商务、商务办公等优势领域的研发应用，提高电商客服系统智能问答水平、提升企业数智化转型服务能力。引导本土优势企业持续研发和迭代商务服务大模型，助力企业“降本增效”，推动大模型与现有的应用软件、智能硬件打通、互嵌，积极抢占市场。

五、加强生态要素聚集

18. 推进数据开放利用。支持成都数据集团优化公共数据运营服务平台功能，探索开展企业、个人数据采购，推动相关数据产品和模型的社会化开发利用。依托人工智能应用发展公共服务平台，推进建设系列人工智能训练数据资源库、标准测试数据集，推动相关数据的社会化开发利用。组织遴选市场领先的数据集建设单位，开展数据价值挖掘，探索基于数据共享、模型应用的商业化场景合作。

19. 推进高端人才引育。支持高校、企业、科研机构围绕大模型开发应用、类脑智能、具身智能等领域开展人才培养。加大人工智能高端人才引进力度，通过实施软件产业“蓉贝”计划，加大国际顶尖科学家和高水平创新团队引进力度，探索通过关键核心技术攻关“揭榜挂帅”、重大场景应用技术咨询等方式，提供具有国际竞争力的事业发展机会。

20. 加强金融支撑保障。发挥政府投资引导基金作用，用好新经济天使投资基金和产业投资基金，加大市级平台基金对人工智能产业项目投资力度，着力构建政府引导、社会参与、多元支撑、多段接力的新型投融资环境。鼓励人工智能企业在境内外多层次资本市场开展股权融资，支持风投、创投机构加强对人工智能初创企业的投资并购。

责编:陶纪燕 | 审校:李金雨 | 审核:李震 | 监制:万军伟