算力是人工智能时代的重要底座与支撑，在算力资源统筹供给方面，《若干措施》提出加强与市场主体合作，实施"算力伙伴计划"，并加快推动海淀区"北京人工智能公共算力平台"、朝阳区"北京数字经济算力中心"等项目建设，支撑千亿级参数量的大型语言模型、多模态大模型、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，建设统一的多云算力调度平台。

　　人工智能模型的训练和发展，要以高质量的数据作为基础。《若干措施》针对目前大模型训练高质量中文语料占比过少，不利于中文语境表达及产业应用的问题，提出建设合规安全的中文、图文、音频、视频等大模型预训练语料库，搭建数据集精细化标注众包服务平台。同时，加快建设数据要素高水平开放的"国家数据基础制度先行先试示范区"，争创国家级数据训练基地，提升北京人工智能数据标注库规模和质量。

　　本市大模型技术体系的布局，将在创新算法及关键技术研究、训练数据采集及治理工具研发、评测基准及工具、基础软硬件体系研发等方面发力，并探索具身智能、通用智能体和类脑智能等通用人工智能新路径。同时，本市还将为通用人工智能技术开辟应用场景，计划在政务服务领域率先试点应用，探索在医疗、科研、自动驾驶等领域示范应用，推动在金融领域、城市治理等领域示范应用。

　　百度"文心一言"大模型、阿里"通义千问"大模型、科大讯飞"星火认知"大模型、出门问问"序列猴子"大模型……近几个月来，随着人工智能大模型掀起前所未有的技术浪潮，国内人工智能领域呈现"百模大战"态势。然而，百花齐放的大模型们究竟处于何种水平、潜在用户在选用时如何考量，目前尚缺乏具有行业公信力的评价标准与评测工具。《若干措施》提出，将开放大模型评测基准及工具，集成包括通用性、高效性、智能性、鲁棒性在内的多维度评测工具，构建基础模型线上评测服务平台。

　　包容审慎监管的理念也被提出。面对通用人工智能技术在监管政策、伦理规范等方面提出的挑战，本市将在人工智能领域探索营造稳定包容的监管环境，鼓励生成式人工智能产品在科研等非面向公众服务领域实现向上向善应用，并做好对拟面向公众提供服务的生成式人工智能产品的安全评估，建立常态化服务和指导机制，指导算力运营主体落实法律规定，持续提升人工智能产业伦理治理和自律自治能力。

　　当前，本市在推动人工智能占先发展、抢抓人工智能产业新机遇方面动作频频。不久前，中关村科学城人工智能大模型创新发展的相关工作举措已在市区两级支持下推出。

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