上海如何通过人工智能“模塑申城”？

目标引领发展方向

明确的时间目标

到2025年底，上海有着明确的人工智能发展目标。这一目标旨在建成世界级人工智能产业生态，它涵盖了多个方面的量化指标。例如智能算力规模要突破100EFLOPS，这将为人工智能的发展提供强大的计算支撑。还有形成50个左右行业开放语料库示范应用成果，这有助于不同行业利用人工智能更好地发展业务。另外建设3-5个大模型创新加速孵化器等目标，也体现了上海在人工智能领域积极布局的决心。

多领域的发展愿景

上海的目标不仅是在技术层面取得突破，还着眼于多领域的应用和发展。从智能终端到城市治理，各个领域都被纳入其中。希望在金融领域提升风控智能化水平，在制造领域提高生产效率，在教育领域打造智能化学习平台等。这种多领域的布局，将使人工智能全方位地融入上海的城市建设和发展中，提升整个城市的竞争力。

基础底座的全方位构建

智算集群的打造

建设自主智算集群是构建基础底座的重要部分。上海要打造自主可控的智算支撑底座，这需要加快自主智算芯片的攻关，像通用图形处理器等芯片的研发至关重要。同时自主软件研发也不能落下，如分布式计算框架等软件的研发。还要建设适配中心，对自主智算芯片进行测试和集群验证。培育智算云服务商并探索新的服务模式，提升市级智能算力公共服务平台能力，降低用电成本也是构建智算集群的关键环节。

语料体系的构建

构建多层次语料供给体系也是基础工作之一。一方面要建立通用和专用语料库，比如为满足前沿大模型训练需求打造基础大模型训练语料库，以及为不同行业打造行业开放语料库与测试数据集。另一方面要建设语料公共服务平台，构建处理、生产、运营等工具链平台，培育开箱即用的语料服务产品，并且探索新型语料开放共享收益分配机制，这有助于提高语料的利用效率和价值。

实训场与大模型体系建设

建设虚实融合的超大型实训场意义重大。依托头部企业和科研机构，打造高性能计算集群等支撑要素，创建高精度仿真环境和训练系统，搭建超大规模城市级模拟应用场景，能为具身智能、自动驾驶等大模型实训提供有力支持。加快行业基座大模型体系创新，从通用和专用大模型融合创新，到支持企业做强基础大模型和开源生态，再到培育行业应用开发商和集成商等一系列举措，将推动大模型在不同场景下的落地应用。

关键生产力工具的打造

智能终端的创新

在人工智能与智能终端的结合方面，上海将推动端侧轻量化模型创新，促进端侧模型与终端企业合作搭建智能体平台。打造如AI终端、AI手机、智能可穿戴设备等新终端，构建消费终端软硬件适配平台，打通底层硬件、中层模型和上层应用，依靠自主芯片和模型构建完整的人工智能终端软硬件能力，这将提升上海在人工智能消费终端领域的竞争力。

科学智能的发展

对于人工智能与科学智能的结合，上海鼓励高校和青年科学家利用人工智能在优势学科开展交叉研究，加速基础科研成果的出现。重点科研机构将聚焦生命科学等多个领域，布局开发科学智能平台工具链和数据集。创新企业与科研机构联合打造示范基地，加快在生物医疗等重点产业的成果转化，这有助于提高上海在科学研究和相关产业的创新能力。

在线新经济的推动

在人工智能与在线新经济的融合上，上海聚焦智能搜索和内容创作等方向，孵化高价值应用，打造平台经济。头部企业联合设立基金，发挥协同效应培育新企业。在线新经济企业利用大模型对内赋能，优化个性化营销等服务。这将推动上海在线新经济的发展，使其在数字经济时代更具竞争力。

自动驾驶与具身智能的发展

在人工智能与自动驾驶方面，构建数据资产库，车企要优化智驾系统、攻关操作系统和研发大模型，推动汽车芯片研发突破，打造应用生态赋能垂直场景，加快自动驾驶引领区建设。对于人工智能与具身智能，要组织技术攻关，研发算法模型，打造开源技术底座，开展数据采集，推进行业企业场景开放，打造创新生态空间，这将推动上海在这两个前沿领域的发展。

重点垂直领域的深度应用

金融领域的变革

在金融领域，利用垂直大模型打造智能客服、营销工具等，强化多模态处理功能。优化投资服务平台，推动智慧投研等工具规模应用。研发反欺诈等垂直大模型平台提升风控水平，运用大模型技术研发智能工具。这将使上海的金融服务更加智能化、高效化，提升金融行业的竞争力。

制造领域的升级

在制造领域，构建中文工业通识知识库支持大模型训练，研发L1模型并推广共性超级场景。建设模型即服务平台，形成L2大模型池，支持智能体训练等。在多个方面开展重点场景揭榜挂帅，培育专业服务商队伍。这有助于提高上海制造业的智能化水平，推动产业升级。

教育领域的创新

在教育领域，开展人工智能课程建设，打造智能化学习平台。建立专业语料标准，构建知识图谱，建设自适应学习平台和智能助教系统。引入教学和教师评价工具，推动企业和机构协同打造教学解决方案，推出辅助学习助手和教育终端产品。这将提升上海教育的智能化水平，为学生提供更好的学习体验。

医疗领域的提升

在医疗领域，推动医疗健康行业人工智能应用基地建设，打造一体化平台。大模型在辅助诊断等方面广泛应用提升精准度，在健康咨询等方面提升服务质量和效率，在流行病大数据分析等方面提升预警能力。这将提高上海医疗服务的质量和效率，保障市民健康。

文旅领域的融合

在文旅领域，推动企业合作开发智能工具降低成本。构建视频库和语料库增强大模型研发和应用能力。鼓励旅游大模型在多个场景应用，支持大模型在其他场景的应用，推动数字人与大模型融合提升交互能力。这将促进上海文旅产业的创新发展，提升游客体验。

城市治理的优化

在城市治理方面，利用多模态大模型构建感知助手支撑决策。在多个方面打造垂直大模型应用标杆场景，利用大模型提升便民服务效率，挖掘民生问题，推动智能设备在治理中的应用。这将提高上海城市治理的效率和智能化水平，提升市民生活质量。

创新应用生态的全面构建

大模型创新生态的构建

依托市级工作机制，加强对“模塑申城”工作的领导、协调和实施，各部门协同推进。支持软硬件技术攻关、平台建设和行业示范应用，优化智算补贴政策，鼓励建设和使用自主智算集群。这将为大模型的创新发展提供良好的政策环境和资源支持。

开源开放生态的打造

依托研发机构打造开源生态运营平台，引导模型和工具入驻开源社区，提供公共服务。建设培训体系和课程，培育开发者生态，支持线下活动打造融合社区，支持开源大模型搭建全球化社区。这有助于吸引更多的开发者参与，提升上海在开源领域的影响力。

重点行业协同生态的建立

聚焦6大重点行业，支持头部企业牵头，推动上下游协同，形成落地应用合作架构，建设行业赋能中心。推动国企开放更多应用场景。这将促进不同行业之间的协同发展，加速人工智能在各行业的应用。

产业投资基金生态的构建

发挥市级基金引领作用，统筹产业资本支撑人工智能发展。推动成立算力和语料基金，探索作价入股模式培育创新企业。这将为人工智能企业提供资金支持，推动其发展壮大。

产业孵化培育生态的打造

遴选运营团队，创新扶持政策打造孵化器。依托“模速空间”和“模力社区”，构建先导区和产业链集聚效应。鼓励多元合作，引入场景资源，突破和应用颠覆性技术和产品。这有助于培育更多的人工智能创新企业。

测试评估体系的建设

建设大模型测评标准，支持参与或主导测评标准研制。建设测试验证平台，提供测试服务。围绕通用和垂直领域建设测评语料库体系。这将为大模型的质量和性能提供保障。

生态要素的保障

开展大奖赛等活动助力场景推广，引进顶尖团队和人才，依托平台构建全球合作网络，支持本土模型出海，参与国际治理规则构建。这将为上海人工智能产业的发展提供全方位的保障。

相关问答

上海人工智能“模塑申城”方案中的主要目标有哪些？

到2025年底建成世界级人工智能产业生态，包括智能算力规模突破100EFLOPS，形成50个左右行业开放语料库示范应用成果等多项目标。

构建多层次语料供给体系包括哪些内容？

包括建立通用和专用语料库，打造基础大模型训练语料库和行业开放语料库，建设语料公共服务平台，培育语料服务产品等。

人工智能如何助力上海金融领域发展？

利用垂直大模型打造智能客服、营销工具等，研发反欺诈等平台提升风控水平，运用大模型技术研发智能工具等。

在制造领域人工智能有哪些应用举措？

构建中文工业通识知识库支持大模型训练，研发L1模型推广共性场景，建设模型即服务平台，开展重点场景揭榜挂帅等。

上海如何构建大模型开源开放生态？

依托研发机构打造运营平台，引导模型和工具入驻社区，建设培训体系和课程，支持线下活动打造融合社区等。

人工智能在上海教育领域有什么创新举措？

开展课程建设，建立语料标准，构建知识图谱，建设自适应学习平台和智能助教系统，推出辅助学习助手和教育终端产品等。