【人工智能培训课程之四】“人工智能”的保障要素与产业生态
（简单初步提纲）
北京前沿未来科技产业发展研究院为贯彻和落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，让人工智能赋能千行百业，特推出“人工智能+”系列培训课程：
【人工智能培训课程之一】“人工智能+”的顶层设计与政策支撑
【人工智能培训课程之二】“人工智能+”的基础理论和关键技术
【人工智能培训课程之三】“人工智能+”的赋能场景与典型案例
【人工智能培训课程之四】“人工智能+”的保障要素与产业生态
【人工智能培训课程之五】“人工智能+”的标准制定和应用推广
【人工智能培训课程之六】“人工智能+”的行业监管和安全治理
第一部分：核心保障要素：构筑“人工智能+”发展的基石
1.1 数据要素：人工智能的“燃料”与基石
1.1.1 数据供给与质量
重点：高质量训练数据集建设、数据标注产业、数据清洗与治理
1.1.2 数据流通与利用
重点：数据要素市场、隐私计算技术（联邦学习、可信执行环境）、数据确权与定价
1.1.3 数据安全与合规
重点：数据分类分级、个人信息保护、跨境数据流动监管
1.2 算力要素：人工智能的“引擎”与动力
1.2.1 智能算力基础设施
重点：AI芯片（GPU、TPU、NPU）、智算中心、超算中心
1.2.2 算力调度与服务
重点：“东数西算”工程、全国一体化算力网、算力并网与弹性调度
1.2.3 绿色集约发展
重点：液冷技术、PUE优化、降低算力能耗成本
1.3 算法与模型要素：人工智能的“大脑”与核心
1.3.1 模型创新与开源
重点：大模型架构创新、垂直行业模型、开源模型社区（如Hugging Face）
1.3.2 MaaS（模型即服务）
重点：通过云服务提供模型能力，降低技术使用门槛
1.3.3 工具链与框架
重点：PyTorch、TensorFlow等深度学习框架及其生态
1.4 人才要素：人工智能的“设计者”与灵魂
1.4.1 顶尖人才与科研梯队
重点：AI科学家、领军人才引进与培养
1.4.2 交叉复合型人才
重点：“AI+行业”专家，既懂技术又懂场景
1.4.3 技能普及与职业教育
重点：全社会AI素养提升、在岗技能培训
第二部分：政策与治理保障：营造“人工智能+”发展的环境
2.1 战略规划与组织协调
2.1.1 顶层设计与国家战略
重点：将AI发展上升为国家战略，明确发展路径
2.1.2 协同推进机制
重点：部际联席会议、央地联动、产学研协同
2.2 法规与伦理治理
2.2.1 敏捷治理与沙盒监管
重点：在规范与发展间取得平衡，鼓励创新同时控制风险
2.2.2 可信AI与伦理规范
重点：公平性、可解释性、透明性、问责制
2.2.3 安全与风险防控
重点：AI内容治理（深度伪造鉴别）、系统安全、国家安全
2.3 财政金融支持
2.3.1 直接财政投入
重点：国家科技重大项目、研发补贴、政府首购
2.3.2 多元化金融支持
重点：AI产业投资基金、信贷支持、资本市场融资通道
第三部分：产业生态结构：解析“人工智能+”的群落与链路
3.1 产业核心层：技术供给者
3.1.1 基础软硬件提供商
重点：AI芯片公司、云计算厂商、框架开发公司
3.1.2 模型与算法提供商
重点：大模型公司（如百度文心、讯飞星火）、垂直领域AI算法公司
3.2 产业应用层：价值实现者
3.2.1 行业解决方案商
重点：为金融、制造、医疗等行业提供“AI+”集成解决方案的企业
3.2.2 传统企业智能化部门
重点：自身进行智能化改造和应用的各类传统企业
3.3 产业服务层：生态连接者
3.3.1 数据服务商
重点：数据标注、数据交易、数据治理服务
3.3.2 测评认证与咨询机构
重点：AI产品/服务测评、标准制定、战略咨询
3.3.3 投资与孵化机构
重点：风险投资、产业基金、创新孵化器
第四部分：生态协同与发展：培育“人工智能+”的繁荣土壤
4.1 创新网络与集群发展
4.1.1 产学研用融合
重点：联合实验室、技术转移中心、创新联合体
4.1.2 产业集群建设
重点：北京、深圳、上海等地的AI先导区，形成集聚效应
4.2 开源开放与平台赋能
4.2.1 开源社区文化
重点：共建共享，加速技术迭代与知识扩散
4.2.2 开放平台战略
重点：大企业开放技术平台（如百度飞桨、阿里PAI），赋能中小企业
4.3 国际合作与竞争
4.3.1 融入全球创新网络
重点：参与国际大科学计划、吸引全球顶尖人才
4.3.2 技术标准与规则互认
重点：积极投身国际标准制定，推动技术、标准、产品的“双循环”
授课教师：北京前沿未来科技产业发展研究院院长 陆峰博士
（信息来源：北京前沿未来科技产业发展研究院）
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