《实施方案》：到2025年，北京市人工智能算力布局初步形成，国产人工智能芯片和深度学习框架等基础软硬件产品市场占比显著提升，算力芯片等基本实现自主可控；积极引导大模型研发企业应用国产人工智能芯片，加快提升人工智能算力供给的国产化率...

今日，北京市政府正式发布两个人工智能重磅政策文件：《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》（简称《实施方案》）、《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》（简称《若干措施》）。

值得注意的是，在第二部分“工作目标”明确提出：推动一批国产替代，技术攻坚取得新突破。到2025年，人工智能算力布局初步形成，国产人工智能芯片和深度学习框架等基础软硬件产品市场占比显著提升，算力芯片等基本实现自主可控。 国产硬件比例显著提高，全面兼容国产深度学习框架。人工智能算力资源并网互联，推动基础软硬件实现高质量自主可控。

此外，《实施方案》提到，推动国产人工智能芯片实现突破。 面向人工智能云端分布式训练需求，开展通用高算力训练芯片研发；面向边缘端应用场景的低功耗需求，研制多模态智能传感芯片、自主智能决策执行芯片、高能效边缘端异构智能芯片；面向创新型芯片架构，探索可重构、存算一体、类脑计算、Chiplet等创新架构路线。积极引导大模型研发企业应用国产人工智能芯片，加快提升人工智能算力供给的国产化率。

支持自主深度学习框架与人工智能芯片开展广泛适配和融合优化，实现人工智能国产软硬件技术的深度协同，并要求提升算力资源统筹供给能力，分别在海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中，在人工智能产业聚集区新建或改建升级一批人工智能商业化算力中心，加强国产芯片部署应用，推动自主可控软硬件算力生态建设等。

组建全栈国产化人工智能创新联合体，搭建基于国产软硬件的人工智能训练和服务基础设施，研发全栈国产化的生成式大模型，逐步形成自主可控的人工智能技术体系和产业生态。

为贯彻落实《实施方案》，北京市特制《若干措施》，明确要求提升算力资源统筹供给能力，构建大模型基础软硬件体系，推动人工智能训练推理芯片与框架模型的广泛适配，研发人工智能芯片评测系统，实现基础软硬件自动化评测。

《实施方案》中的每一项任务将做进一步拆解，明确具体责任单位、工作机制和三年分解的工作目标，并据此提出明确可量化的总体工作目标和总体推动的工作机制。

两份政策文件全文如下：

北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）

为贯彻落实国家发展新一代人工智能的决策部署，高水平建设北京国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区，加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地，有力支撑北京国际科技创新中心建设，特制定本方案。

一、指导思想

坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大精神，深入贯彻习近平总书记对北京一系列重要讲话精神，加快实施创新驱动发展战略，加快推动高水平科技自立自强，坚持原创引领、问题导向、统筹布局、开放创新，充分发挥本市在人工智能领域的创新资源优势，持续提升全球影响力，进一步推动人工智能占先发展。

二、工作目标

到2025年，本市人工智能技术创新与产业发展进入新阶段，基础理论研究取得突破，原始创新成果影响力不断提升；关键核心技术基本实现自主可控，其中部分技术与应用研究达到世界先进水平；人工智能产业规模持续提升，形成具有国际竞争力和技术主导权的产业集群；人工智能高水平应用深度赋能实体经济，促进经济高质量发展；人工智能创新要素高效配置，创新生态更加活跃开放，基本建成具有全球影响力的人工智能创新策源地。

（一）布局一批前沿方向，技术创新实现新引领

在人工智能基础理论方面取得突破，人工智能理论框架体系基本形成，通用人工智能雏形显现。自然语言、通用视觉、多模态交互大模型等形成完整技术栈，关键算法技术达到国内领先、国际先进水平。人工智能技术创新和应用发展水平全国领先，部分关键核心技术与应用研究实现全球高水平引领。

（二）推动一批国产替代，技术攻坚取得新突破

人工智能算力布局初步形成，国产人工智能芯片和深度学习框架等基础软硬件产品市场占比显著提升，算力芯片等基本实现自主可控。国产硬件比例显著提高，全面兼容国产深度学习框架。人工智能算力资源并网互联，推动基础软硬件实现高质量自主可控。

（三）构建一批产业方阵，产业能级完成新跃升

人工智能核心产业规模达到3000亿元，持续保持10%以上增长，辐射产业规模超过1万亿元。人工智能领军企业科研投入持续增加，初创企业数量不断增长，企业总数保持国内领先，新培育独角兽企业5-10家。人工智能应用深度广度进一步提升，生成式产品成为国内市场主流应用和生态平台，推动产业高端化发展。

（四）塑造一批示范标杆，场景赋能驱动新应用

发挥各区产业特色和资源优势，结合人工智能技术特点，围绕经济社会发展、科学研究发现、重大民生需求等，形成一批示范性强、影响力大、带动性广的重大应用场景。探索具有首都特点的场景开放政策，形成技术供给和场景需求互动演进的持续创新体系，高品质牵引人工智能关键技术和系统平台优化升级。

（五）营造一流创新环境，生态构建形成新成效

建设一批具有世界级影响力的人工智能科研机构，引进培育国际一流创新人才团队，国际引才取得新突破。高水平学者数量超万人，国内占比保持领先。在人工智能相关政策措施、伦理安全、技术标准等方面取得重要进展，促进人工智能理性健康发展。

三、主要任务

（一）着力突破人工智能关键技术，引领产业高水平发展

1.突破人工智能前沿基础理论创新。发展面向新一代人工智能的基础理论框架体系，围绕人工智能数学机理、大数据智能、多模态智能、决策智能、类脑智能、科学智能、具身智能等方向开展研究布局，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系。持续支持新型研发机构等创新主体聚焦通用智能体、科学计算等科研方向，开展目标导向的有组织科研。

2.引领人工智能关键核心技术创新。支持创新主体重点突破分布式高效深度学习框架、大模型新型基础架构、深度超大规模图计算、超大规模模拟计算等基础平台技术。支持数据与知识深度联合学习、高维空间多模态语义对齐、大规模认知与推理、可控内容生成、高效低成本训练与推理等关键算法研发，着力推动大模型相关技术创新。鼓励相关技术和算法开源开放。

3.强化可信人工智能关键技术创新。重点对人工智能系统稳定性技术、人工智能可解释性增强技术、人工智能公平性技术、人工智能安全性技术开展研究。针对敏感领域数据隐私保护问题，加强隐私保护策略与系统构建，开展底层密码算法和技术研发。研究模型算法可信性评测基准，构建人工智能系统可信分级分类评测体系。

（二）全力夯实人工智能底层基础，筑牢产业创新发展底座

4.推动国产人工智能芯片实现突破。面向人工智能云端分布式训练需求，开展通用高算力训练芯片研发；面向边缘端应用场景的低功耗需求，研制多模态智能传感芯片、自主智能决策执行芯片、高能效边缘端异构智能芯片；面向创新型芯片架构，探索可重构、存算一体、类脑计算、Chiplet等创新架构路线。积极引导大模型研发企业应用国产人工智能芯片，加快提升人工智能算力供给的国产化率。

5.加强自主开源深度学习框架研发攻关。针对分布式计算需求，研发动静统一编程、多维自动并行技术，提升深度学习框架在超大规模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，支持自主深度学习框架与人工智能芯片开展广泛适配和融合优化，实现人工智能国产软硬件技术的深度协同。

6.提升算力资源统筹供给能力。按照集约高效原则，分别在海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心。在人工智能产业聚集区新建或改建升级一批人工智能商业化算力中心，加强国产芯片部署应用，推动自主可控软硬件算力生态建设。实施算力伙伴计划，整合公有云算力资源，向人工智能创新主体开放。推进跨区域算力协同，加强与天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区等区域的算力合作，建设统一的多云算力调度平台，提高环京地区算力一体化调度能力，优化提升环京算力网络。

7.加强公共数据开放共享。积极提高本市公共领域存量数据的挖掘、清洗和隐私安全处理水平。聚焦城市大脑、智慧政务、智慧民生服务等领域，动态更新公共数据开放计划，完善金融、交通、空间等各类公共数据专区建设。挖掘公共数据价值，有条件开放公共数据，探索推进公共数据专区授权运营，推动公共数据与市场化数据平台对接，持续扩大普惠供给，实现数据融合创新应用。加快构建高质量人工智能训练数据集，研究建立数据集开放共享机制。

（三）加快构建人工智能产业方阵，全面提升产业发展能级

8.构建高效协同的大模型技术产业生态。建设大模型算法及工具开源开放平台，构建完整大模型技术创新体系，积极争取成为国家人工智能开放生态技术创新中心。组建全栈国产化人工智能创新联合体，搭建基于国产软硬件的人工智能训练和服务基础设施，研发全栈国产化的生成式大模型，逐步形成自主可控的人工智能技术体系和产业生态。

9.加强人工智能企业梯度培育。支持领军企业围绕提升供应链自主创新水平，面向高等学校、科研院所和中小企业开展“揭榜挂帅”，遴选创新解决方案，推动产学研深度融合。支持独角兽企业加大研发投入，提升核心技术竞争力，不断拓展应用市场。加大对创新型中小企业的培育力度，将有潜力成为独角兽的企业提前纳入培育体系。建设人工智能领域标杆型孵化器，引导孵化器针对市场需求，广泛链接创新资源，推动实验室成果熟化定型，助力前沿颠覆性技术转化为创业企业。推动一批国际知名研究机构、跨国企业、国内领军企业在京建设创新业务实体。

10.强化人工智能企业多维服务。不断优化营商环境，切实提高服务企业的能力，对纳入服务包的企业开展“一企一策”服务，加大统筹协调力度，妥善解决企业发展面临的问题。落实市区两级企业服务包、服务管家机制，对人工智能领域有潜力的创新企业，可适当放宽纳入服务包的标准，提高服务覆盖面。

（四）加快推动人工智能场景建设，牵引创新成果落地应用

11.探索人工智能应用场景赋能与开放。依托本市优势场景资源，加强对政务服务、金融科技、科学研究等重点领域的数据挖掘，加快资本、技术、数据、算力、人才等要素汇聚，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景，促进人工智能创新链产业链资金链人才链深度融合，实现新技术迭代升级和新应用产业快速增长。

12.支持人工智能赋能智慧城市建设。完善重点标杆型场景布局，支持海淀区建设城市大脑2.0，广泛适配人工智能新技术新产品，为智慧城市建设赋能；推动北京市高级别自动驾驶示范区3.0等项目顺利实施，提升覆盖范围，建设专网及标准化平台，推动新产品落地，用数据赋能智慧交通。

（五）持续构建人工智能产业生态，营造国际一流发展环境

13.推动建设人工智能领域人才高地。研究制定本市人工智能领域人才引进、培养、服务政策措施。持续实施相关人才计划，探索实施海外人才来京落地即支持政策，着力引进、培养一批具有世界影响力的顶尖人才、青年人才。激发用人主体引进人才的积极性、主动性，充分发挥高等学校、科研院所、新型研发机构和企业的作用，引进各层级科学家、产业和工程技术人才。强化人才培养和服务保障，支持在京高等学校加强人工智能专业建设，探索开展“X+人工智能”的交叉融合人才培养模式。营造人才发展良好生态，加快构建多层次、高质量的人才梯队。

14.营造人工智能优质创新环境。布局建设人工智能产业集聚区，升级和新建一批高质量人工智能产业空间载体。吸引国际创新资源开展交流合作，支持举办中关村论坛人工智能平行论坛等国际人工智能交流会议。发挥政府投资基金引导作用，支持长期资本、耐心资本面向人工智能芯片、框架和核心算法开展早期硬科技投资。持续做好人工智能企业挂牌上市培育工作。

15.探索对人工智能产业实行包容审慎监管。持续推动监管政策和监管流程创新，对具有舆论属性或社会动员能力的人工智能相关互联网信息服务，建立常态化联系服务和指导机制，做好安全评估，推进算法备案，引导创新主体树立安全意识，建立安全防范机制。

16.提升人工智能科技伦理治理能力。加强人工智能伦理安全规范及社会治理实践研究。开展科技伦理审查及相关业务培训，强化各责任主体科技伦理规范意识。探索建立人工智能伦理高风险科技活动伦理审查结果专家复核机制，推动各责任主体遵守科研诚信和科技伦理规范。

四、保障措施

（一）加强组织领导

充分利用北京推进科技创新中心建设办公室协调机制，积极争取国家部委指导支持。建立由分管科技工作的副市长任组长的市级人工智能工作专班，加强协调调度，强化资源统筹，推动全市人工智能产业创新发展。充分发挥领军科学家和一线中青年科学家作用，围绕本市人工智能产业发展提供战略路线和前沿技术咨询。

（二）推进机制创新

发挥中关村先行先试“试验田”作用，推动相关体制机制改革，释放制度创新红利。以创新联合体等技术创新平台为抓手，加强人工智能创新链产业链融合，努力在原始创新上取得新突破、在核心技术上实现新作为、在开放合作上展现新表率，不断提升本市人工智能创新体系整体效能。积极采取“揭榜挂帅”等方式推动重大战略任务组织实施，着力完善面向市场需求的技术成果转化机制，加快形成适应新时代人工智能产业发展需要的实践载体、制度安排和良好环境，构建产学研一体的协同创新体系，推动本市成为引领全球人工智能制度创新的“源头”。

（三）强化政策支撑

进一步加大政策创新和财政支持力度，全方位推动人工智能及相关领域发展。实施人工智能领域专项科技计划，引导创新主体加大创新资源投入。优化人工智能产业发展资金投入机制，发挥市区两级相关产业发展、科技创新专项资金及基金的引导作用，吸引社会资本参与，加大对人工智能产业的投入力度，支撑本市人工智能产业持续健康发展。

（四）全面统筹实施

制定本市人工智能领域年度发展工作计划，细化工作措施，明确工作职责，强化责任落实。加强人工智能领域工作支撑体系建设，坚持以市场化机制统筹全市科技产业资源，推动构建人工智能市场服务体系。加强人工智能领域信息工作，及时掌握国内外科研产业动态。深入开展国际交流合作，积极融入全球人工智能创新网络，持续提升本市人工智能全球影响力。

北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施

为贯彻落实《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》，充分发挥政府引导作用和创新平台催化作用，整合创新资源，加强要素配置，营造创新生态，重视风险防范，推动本市通用人工智能实现创新引领和理性健康发展，特制定以下措施。

一、提升算力资源统筹供给能力

（一）组织商业算力满足紧迫需求

着力发挥本市算力资源优势，实施算力伙伴计划，通过与云厂商加强合作，加快归集现有算力，明确供给技术标准、软硬件服务要求、算力供给规模和支持措施，为创新主体提供多元化优质普惠算力，保障人工智能技术创新和产品研发算力需求。

（二）高效推动新增算力基础设施建设

将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划，加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心，形成规模化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量的大型语言模型、大型视觉模型、多模态大模型、科学计算大模型、大规模精细神经网络模拟仿真模型、脑启发神经网络等研发。

（三）建设统一的多云算力调度平台

针对弹性算力需求，通过建设多云算力调度平台，实现异构算力环境统一管理、统一运营，便利创新主体在不同云环境上无缝、经济、高效地运行各类人工智能计算任务。进一步优化本市与天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区等区域算力集群的直连基础光传输网络，提高环京地区算力一体化调度能力。

二、提升高质量数据要素供给能力

（四）归集高质量基础训练数据集

组织有关机构整合、清洗中文预训练数据，形成安全合规的开放基础训练数据集；持续扩展多模态数据来源，建设高质量的文字、图片、音频、视频等大模型预训练语料库，支持在依法设立的数据交易机构开展数据流通、交易。

（五）谋划建设数据训练基地

加快建设数据基础制度先行先试示范区，探索打造数据训练基地，推动数据要素高水平开放，提升本市人工智能数据标注库规模和质量。鼓励开展内容信息服务的互联网平台提供高质量语料数据，供创新主体申请使用。探索基于数据贡献、模型应用的商业化场景合作。

（六）搭建数据集精细化标注众包服务平台

以众包服务方式，建设数据集精细化标注平台，开发智能云服务系统，集成相关工具应用。鼓励并组织来自不同学科的专业人员参与标注多模态训练数据及指令数据，提高数据集质量。研究平台激励机制，推动平台持续良性发展。

三、系统构建大模型等通用人工智能技术体系

（七）开展大模型创新算法及关键技术研究

围绕模型构建、训练、调优对齐、推理部署等环节，积极探索基础模型架构创新，研究大模型高效并行训练技术和认知推理、指令学习、人类意图对齐等调优方法，研发支持百亿参数模型推理的高效压缩和端侧部署技术，形成完整高效的技术体系，鼓励开源技术生态建设。

（八）加强大模型训练数据采集及治理工具研发

围绕训练数据“采、存、管、研、用”等环节，研究互联网数据全量实时更新技术、多源异构数据整合与分类方法，构建数据管理平台相关系统，研发数据清洗、标注、分类、注释及内容审查等算法及工具。

（九）建设大模型评测开放服务平台

鼓励第三方非盈利机构构建多模态多维度的基础模型评测基准及评测方法；研究人工智能辅助的模型评测算法，开发包括通用性、高效性、智能性、鲁棒性在内的多维度基础模型评测工具集；建设大模型评测开放服务平台，建立公平高效的自适应评测体系，根据不同目标和任务，实现大模型自动适配评测。

（十）构建大模型基础软硬件体系

支持研发大模型分布式训练系统，实现训练任务高效自动并行。研发适用于模型训练场景的新一代人工智能编译器，实现算子自动生成和自动优化。推动人工智能训练推理芯片与框架模型的广泛适配，研发人工智能芯片评测系统，实现基础软硬件自动化评测。

（十一）探索通用人工智能新路径

发展面向通用人工智能的基础理论体系，加强人工智能数学机理、自主协同与决策等基础理论研究，探索通用智能体、具身智能和类脑智能等通用人工智能新路径。支持价值与因果驱动的通用智能体研究，打造统一理论框架体系、评级标准及测试平台，研发操作系统和编程语言，推动通用智能体底层技术架构应用。推动具身智能系统研究及应用，突破机器人在开放环境、泛化场景、连续任务等复杂条件下的感知、认知、决策技术。支持探索类脑智能，研究大脑神经元的连接模式、编码机制、信息处理等核心技术，启发新型人工神经网络模型建模和训练方法。

四、推动通用人工智能技术创新场景应用

（十二）推动在政务服务领域示范应用

围绕政务咨询、政策服务、接诉即办、政务办事等工作，利用人工智能在语义理解、自主学习和智能推理等方面的能力优势，提高政务咨询系统智能问答水平，增强“京策”平台规范管理和精准服务能力，辅助市民服务热线高效回应市民诉求，推进政务办事精准指引和高效审批。

（十三）探索在医疗领域示范应用

支持有条件的研究型医疗机构提炼智能导诊、辅助诊断、智能治疗等场景需求，充分挖掘医学文献、医学知识图谱、医学影像、生物学指标等多模态医疗数据，会同人工智能创新主体开发智能应用，实现对症状、体征和专病的精准识别与预测，提升疾病诊断、治疗、预防及全病程管理的智能化水平。

（十四）探索在科学研究领域示范应用

发展科学智能，加速人工智能技术赋能新材料和创新药物领域科学研究。支持能源、材料、生物领域相关实验室设立科研合作专项，与人工智能创新主体开展联合研发，充分挖掘材料、蛋白质和分子药物领域实验数据，研发科学计算模型，开展新型合金材料、蛋白质序列和创新药物化学结构序列预测，缩短科研实验周期。

（十五）推动在金融领域示范应用

系统布局“揭榜挂帅”项目，推动金融机构进一步开放行业应用场景；支持金融科技创新主体聚焦智能风控、智能投顾、智能客服等环节，研发金融专业长文本精准解析建模技术、复杂决策逻辑与模型信息处理融合技术，支撑金融领域投资辅助决策。

（十六）探索在自动驾驶领域示范应用

支持自动驾驶创新主体研发多模态融合感知技术，基于车路协同数据和车辆行驶多传感器融合数据，提高自动驾驶模型多维感知预测性能，有效解决复杂场景长尾问题，辅助提高车载自动驾驶模型泛化能力。支持在北京市高级别自动驾驶示范区3.0项目建设中，开放车路协同自动驾驶数据集。开展基于低时延通讯的云控自动驾驶模型测试，探索自动驾驶新技术路径。

（十七）推动在城市治理领域示范应用

支持人工智能创新主体结合智慧城市建设场景需求，率先在城市大脑建设中应用大模型技术，加快多维感知系统融合处理技术研发，实现智慧城市底层业务的统一感知、关联分析和态势预测，为城市治理决策提供更加综合全面的支撑。

五、探索营造包容审慎的监管环境

（十八）持续推动监管政策和监管流程创新

探索营造稳定包容的监管环境，鼓励创新主体采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源，开展人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作。争取在中关村国家自主创新示范区核心区先行先试，推动实行包容审慎监管试点。

（十九）建立常态化服务和指导机制

对具有舆论属性或社会动员能力的人工智能相关互联网信息服务，开展常态化联系服务，指导创新主体引入技术工具进行安全检测、按规定申报安全评估、履行算法备案等程序。

（二十）加强网络服务安全防护和个人数据保护

指导创新主体加强网络和数据安全管理，落实网络安全、数据安全和个人信息保护主体责任，强化安全管理制度建设和工作落实。鼓励创新主体开展数据安全管理认证及个人信息保护认证，落实数据跨境传输安全管理制度，全面提升网络安全和数据安全防护能力。

（二十一）持续加强科技伦理治理

加强人工智能伦理安全规范及社会治理实践研究。建设通用人工智能领域科技伦理治理公共服务平台，服务政府监管，促进行业自律。开展科技伦理审查及相关业务培训，强化各责任主体科技伦理规范意识。深入开展科技伦理教育和宣传，构建良好人工智能科技伦理氛围。

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