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浙江两会畅想“AI+”新蓝图:入县下乡 澳门2023精准资料全年免费拥抱千行百业

原创 浙江两会畅想“AI+”新蓝图:入县下乡 澳门2023精准资料全年免费拥抱千行百业

中新网杭州1月15日电(奚金燕 蓝伊旎)从衣食住行到吃喝玩乐,从田间地头到城市楼宇,从农业生产到教育医疗......当前,AI等新兴技术正在以无处不在的方式重塑未来。

正在召开的浙江省两会期间,多名浙江省政协委员提出了一系列针对拓宽AI技术应用场景的建议,为浙江勾画了人工智能发展的新蓝图。

1月13日,中国人民政治协商会议第十三届浙江省委员会第三次会议在杭州开幕。吴君毅 摄

杭州阿里云的“ET农业大脑”通过图像识别技术判断猪只状况并智能调整饲料配方和养殖环境,浙江兰溪通过绘制杨梅产业地图、运用数字孪生技术实现杨梅标准化生产,“浙江乡村大脑”2.0版实现返贫风险预警研判、水电数据智能感知、闲置农房精准画像等功能......随着“千万工程”深入推进,浙江乡村正在加速实现“蝶变”,以AI为代表的新兴技术逐渐深入农业生产和乡村治理。

然而,由于农村地区在基础设施等方面与城市存在差距,当前AI技术“入县下乡”仍面临诸多难点。

为此,浙江省政协常委、民建浙江省委会专职副主委吴立军建议,要推进农业物联网、5G、卫星通信等基础设施建设,前瞻谋划布局服务农业的算力中心,还要加快智能化、设施化改造。

“农业生产领域涉及的作物种类繁多,不同地区的气候、土壤条件差异显著,模型构建难度较大。”为鼓励开发农业领域垂直模型,吴立军提出,要鼓励龙头企业加强在农业领域垂直模型与算法开放平台的研发投入,建立农业智能模型算法软件开源社区,还要为各类农业模型开发提供高效敏捷的开发工具和基础模型库。

在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中,AI等技术也在推动新型能源体系向低碳化、数字化、智能化转型。

目前,一系列人工智能新技术、新产品已经在浙江能源领域投入生产使用。例如,浙达能源的虚拟电厂项目已累计接入可调资源31.22万千瓦,浙能集团的能源“智慧大脑”对潜在的故障隐患智能预警的准确率能达96%以上。

“加快‘AI+能源’技术攻关和产业布局,对浙江实现能源高质量发展和争当数实融合领跑者意义重大。”浙江省政协委员、杭州福莱恩特股份有限公司董事长李百春建议,要加强顶层设计,发挥政府产业基金引导作用,加速培育壮大一批“AI+能源”硬核科技企业。

同时,他认为,要加强相关技术研发,建立由能源公司、AI机构、高校等组成的创新联合体,推动AI、基础科学、产业应用三方团队深度协作,聚焦“源网荷储”等方向开展有组织的科研,推动“AI+能源”深度落地。

在各种畅想中,未来AI不仅将承担越来越多的基础性工作,还涉足策略性、创造性领域。致公党浙江省委会认为,随着大模型产业发展步入实际应用阶段,浙江可充分发挥算力、数据、产业、科研和人才等基础优势,构建具有国际竞争力的大模型产业集群。

对此,致公党浙江省委会建议,浙江应加速整合产业资源,加强跨行业合作,建立省级大模型应用底座,加强科研引导和倾斜,推动产业和技术的深度融合。

在建言献策时,多位委员不约而同地提到人才培育的重要性。吴立军强调,要加强农业领域数字化、智能化人才培养,加强复合型“新农人”培养。李百春则表示,要加快高端人才引育,建立“AI+能源”复合人才培养体系。

浙江省政协委员,浙江师范大学外国语学院院长、党委副书记胡美馨在调研中发现,目前对AI背景下的教育发展探索大多是技术性的努力,还较为缺乏跨领域跨学科的教育发展图景协同探索。

“首先要系统研究并科学描绘出AI背景下浙江未来重要发展领域、其所需的各类重要人才类型,基于此做好战略性人才的培养规划。”她进一步阐述,在此基础上,要加速推动专业设置、课程开发、教学方法与评价体系等方面的全面改革,培养出契合浙江未来发展需求的战略性人才,为浙江未来发展储备人才红利。

此外,致公党浙江省委会提出,要加快构建“研发-转化-应用”全链条人才体系。以大模型领域为例,不仅要培育多层次、跨领域、跨场景的大模型创新应用人才队伍,还要探索建设大模型通识教育平台,注重从现有数字经济领域专业技术和技能人才队伍中培育转型跨场景应用人才。(完)

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评论
  • YYH5623501 7天前
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  • YYH6905338 72天前
      文中提到,国际货币基金组织日前上调了2024年中国经济和亚洲新兴经济体的增长预期,并表示,上调中国经济增长预期反映了去年中国经济高于预期的增长势头延续,以及中国政府出台相关政策产生的带动作用。2023年澳门今晚开什么我下不了啊?为啥?
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  • YYH5453907 29天前
      四、问:人员往来对中日经济合作而言不可或缺。中国颁布《反间谍法》后,一些日本商务人士在中国被拘押,引发日本国内担忧,您对此怎么看?澳门开奖现场开奖直播软件
  • YYH7272586 42天前
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