宁波人工智能发展白皮书（2024）

宁波人工智能产业发展概况总结

一、国内外人工智能发展现状

政策规制动态

• 扶持政策：国家层面持续加大政策支持，包括《政府工作报告》提出“人工智能+”行动，17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划》，国资委推动央企加速发展AI，国务院首次提出开展“人工智能+”行动等。
• 安全治理规制：中国采取包容审慎的治理方式，发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，成为首个为生成式大模型立法的国家；同时提出《全球人工智能治理倡议》和《人工智能安全治理框架（1.0版）》。

研究开发动态

• 大模型技术成为热点：海外企业如OpenAI、Google、Meta等持续推出代表性大模型，国内企业如百度、阿里巴巴、华为等也积极布局，形成“百模大战”格局。
• 中国AI国际地位领先：中国在AI研发、经济、基础设施方面表现突出，企业数量和模型数量均位居世界前列，研究发行物和专利数量全球领先。

产业发展动态

• 产业高速增长：2023年全球AI市场规模达5381亿美元，中国AI市场规模达5784亿元，保持13.9%的增长率。
• 投融资热潮：2024年上半年全球AI投融资达316亿美元，生成式AI投融资规模达252亿美元，中国AI投资额为78亿美元。
• 创业企业创新高：截至2024年第二季度末，全球AI独角兽企业达242家，中国AI独角兽企业业务领域广泛。

行业应用动态

• 应用技术：引入智能体（Agent）、多模型编排、大小模型协同等技术，优化大模型性能。
• 应用领域：产业融合应用在千行百业涌现，垂直行业场景应用价值显现，企业智能管理、智慧城市、智能制造等领域应用广泛。
• 开发工具：国内模型应用开发平台整合全流程工具，提供高效、便捷的创新环境。

二、宁波人工智能产业发展概况

人工智能“四链”融合

• 政策引导：浙江省和宁波市出台多项政策支持AI发展，如《关于加快人工智能产业发展的指导意见》、《宁波市加快推进新型工业化行动纲要》等。
• 赋能产业集群：AI赋能“361”万千亿级产业集群，加速传统制造业升级换代。
• 教育、科技、人才协同：布局研究院集聚区，推动科技成果转化，吸引和集聚AI领域人才。
• 产学研用协同：推动高校院所与企业深度合作，促进AI技术转化应用。

"算力+数据+算法"三驾马车并驾齐驱

• 算力基础设施：宁波人工智能超算中心上线运营，算力规模和水平不断提升，各大电信运营商也在加紧布局。
• 数据空间建设：宁波市启动城市数据空间建设，发布多个行业数据空间，推动数据融合应用。
• 技术创新：聚焦多模态数据和产业深度结合，开发多模态大模型和垂直大模型。
• 城市大模型能力中枢平台：宁波人工智能产业研究院研发建设全国首个城市级大模型能力中枢平台，提供全链条资源配置和一站式开发支持。

三、宁波人工智能典型应用

• 人工智能+科学：通材大模型加速材料科学领域技术创新应用。
• 人工智能+制造：石化化工大模型赋能化工装置自主运行，AIGC提升服装设计能力。
• 人工智能+医疗：医学人工智能平台辅助诊断，病理筛查和辅助治疗应用显著。
• 人工智能+教育：智能阅卷和考试应用提升教育质量与效率。
• 人工智能+消费：智能客服机器人提供24/7客户服务支持。
• 人工智能+交通：智慧交通应用提升道路通行效率与安全性。
• 人工智能+海洋：智慧港口和码头物流应用提高效率，无人驾驶技术取得突破。
• 人工智能+治理：城市综合执法应用提升执法效率与精度。
• 人工智能+时空：低空经济智慧社区推动无人机配送服务发展。

四、宁波人工智能产业面临的挑战与问题

• 技术瓶颈：计算能力和算法优化方面与国际领先水平存在差距。
• 数据获取：高质量中文语料稀缺，数据流通存在障碍，制造业数据标准不统一。
• 人才短缺：高水平AI人才稀缺，中小企业难以吸引和留住人才。
• 商业化应用：开发成本高、定制比例高，应用场景整合和拓展统筹不足。

五、宁波人工智能产业对策建议

强化政策支持与引导

• 完善政策框架，加强部门协作，设立专项基金，拓展多元化筹资渠道。
• 强化标准规范建设，健全安全治理体系，倡导负责任的人工智能发展。

提升技术创新能力

• 加大基础研究投入，推动产学研用深度融合，推进多模态数据融合。
• 解决算法可解释性难题，加强理论研究，开发新型算法架构，建立标准规范。
• 加速技术转化与应用，促进科技成果商品化，培育新业态新模式。

优化财税优惠政策

• 加大税收优惠幅度，实行增值税期末留抵税额退还，设立特别税率。
• 落实财政补贴与奖励，提供知识产权保护补贴，强化金融支持体系。

培养高素质人才队伍

• 加强教育体系建设，优化高等教育布局，推动职业教育改革，设立在线教育平台。
• 吸引海外高层次人才，搭建国际合作研究平台，构建灵活用人机制。
• 强化职业技能培训，设立专项培训基金，推广企业内部培训，引入国际认证体系。
• 促进产学研用协同育人，实施“产教融合”示范工程，举办创新创业大赛。

推动产业融合发展

• 打造智能化产业链条，聚焦重点产业集群，培育新兴应用场景。
• 搭建交流展示平台，举办高水平论坛，组织创新创业大赛，建设专业展览场馆。
• 培育新兴产业生态，构建创新生态系统，加强知识产权保护。