国内首个美术教育大模型领界发布，支持AI一对一美术学习辅导

11月16日，领界云科技公司正式发布了“领界AIGC”美术教育大模型，成为了全国首个通过备案的美术教育领域垂直大模型，领界云科技公司表示，领界云自研大模型将会搭载在丰富的智能硬件产品及APP当中，应用产品将对公众开放，为全领龄年段学习者提供一对一的AI高效辅导体验和AI美术教学辅助工具，实现人工智能科技助力让教学更加高效的目的。

目前国内第一梯队大模型格局已经基本形成，如文心一言(百度)、通义千问(阿里云)、盘古(华为云)、子曰(网易)，MetaGen(元创)，星火(科大讯飞)，ChatLaw(北京大学)，Uni-talk(上海市算力网络数字医疗创新实验室)，WPSAI(金山办公)，MOSS(复旦大学)等，截至2023年10月底，国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已经公布了80个，时间来到11月，这股势头依然不减。

“百模大战”一触即发，国内通用类、垂直类大模型呈现井喷之势发展，多地密集发布人工智能利好政策。人工智能将进入大规模落地应用关键期。

作为国内AI产业发展第一梯队城市，北京、上海、深圳已接连发布政策文件支持人工智能产业。

上海新兴信息通信技术应用研究院首席专家贺仁龙对第一财经记者表示，三地人工智能政策的发布，也将加速以AIGC等人工智能技术为主的数字经济发展，“一线城市存在不少AIGC需求，重点行业企业纷纷布局AIGC，而发展AI算力成本高企，这些政策补贴也能进一步降低AIGC的应用成本。”

大模型研发京粤浙沪居前列

据中国信息通信研究院测算，2022年中国人工智能核心产业规模达5080亿元人民币。根据科技部新一代人工智能发展研究中心日前发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》(下称《报告》)，国内已有超过半数的大模型实现开源，北京、广东、上海在开源数量和影响力上均排名前三。

率先发布AI产业政策的北京、深圳、上海，重点聚焦在哪些领域?

《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案(2023-2024年)》，提出在强化智能算力集群供给、增强关键核心技术与产品创新能力、提升产业集聚水平、打造全域全时场景应用、强化数据和人才要素供给、保障措施六大方面提出了建设方案。

上海发布的《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》，提出鼓励民间资本投资新型基础设施。延长新型基础设施项目贴息政策执行期限至2027年底，提供最高1.5个百分点的利息补贴。充分发挥人工智能创新发展专项等引导作用，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设。

北京则是连发两项重磅政策促进人工智能行业发展：一是《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)》，二是《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》。其中《实施方案》提出，到2025年，北京市人工智能技术创新与产业发展进入新阶段。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。《若干措施》则围绕算力、数据、模型、场景和监管五大方面提出了21条具体措施。

而根据《报告》，中国研发的大模型数量目前排名全球第二，仅次于美国;从国内大模型区域分布来看，北京、广东、浙江、上海处于第一梯队。《报告》编写团队负责人，中国科学技术信息研究所所长、科技部新一代人工智能发展研究中心主任赵志耘在《报告》发布当天表示，从全球已发布的大模型分布来看，中国和美国大幅领先，超过全球总数的80%。美国近年来一直排名第一，中国从2020年起进入快速发展期，目前与美国保持同步增长态势。

《报告》称，我国14个省市和地区在开展大模型研发，第一梯队是北京、广东、浙江、上海;北京的大模型最多，已发布38个。从模型领域发布来看，自然语言处理是最为活跃的领域，其次是多模态领域，在计算机视觉和智能语音等领域的大模型还较少。从研发主体发布来看，高校、科研机构、企业等创新主体都在积极研发大模型，但学术界与产业界的联合研发案例较少。

关键还是算力

随着生成式人工智能的发展，对算力需求也水涨船高。

作为推动数字经济发展的核心力量，全球数据总量和算力规模继续呈现高速增长态势。据中国信通院测算，算力每投入1元，将带动3~4元的经济产出。2021年，我国算力产业规模达到2.6万亿元，直接和间接分别带动经济总产出2.2万亿和8.2万亿元。

《数字中国建设整体布局规划》提出，系统优化算力基础设施布局，促进东西部算力高效互补和协同联动，引导通用数据中心、超算中心、智能计算中心、边缘数据中心等合理梯次布局。

中国信通院云计算与大数据研究所副总工程师郭亮对第一财经表示，当前，全球数字经济深入发展，数字化转型持续加快，在算力应用需求驱动下，算力设施形态不断演进、技术加速提升、服务演进优化。在算力形态方面，多超算互联，构建全国一体化的超算基础设施，成为应对海量计算的必然;在算力技术方面，超高带宽确定通信、异构算力统一互联、跨域资源高效调度等是推动超算互联网建设的基础;在算力服务方面，产业生态培育、商业模式探索是一体化算力平台运营的关键。

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