智东西（公众号：zhidxcom）
作者 | 李水青
编辑 | 心缘
智(zhi)东西(xi)5月16日消息，近日，《北京市促进通用人工智(zhi)能创(chuang)新发展的若干措施（2023-2025年）（征求意(yi)见(jian)稿）》（简称：“措施”）公(gong)布，从算(suan)力(li)、数据(ju)、算(suan)法、应用、监管(guan)五大(da)方向(xiang)，对北京大(da)模(mo)型发展提(ti)出了21项措施，于5月12日至5月19日面向(xiang)公(gong)众征集意(yi)见(jian)。
这是(shi)国内首个(ge)地方政府紧贴AI大(da)模型(xing)产业(ye)化发展提出(chu)的专(zhuan)项措施，北京打(da)响(xiang)了(le)地方大(da)模型(xing)竞赛的第(di)一枪(qiang)。当(dang)下正值ChatGPT引(yin)发的“千模大(da)战”打(da)响(xiang)，大(da)模型(xing)可能为(wei)各行各业(ye)带(dai)来新的效率革命和体验升级。随着(zhe)AI第(di)一城北京行动(dong)(dong)了(le)，上海、深圳、杭州等(deng)地区可能也会(hui)陆续采取行动(dong)(dong)。
从“措施(shi)”具体(ti)内容来看，本次北京的提出的“21条”信息量不小：
首先在算力方面，北京加强算力资源的统筹供给能力，推动建立统一的多云算力调度平台，利用政府统一入口，以(yi)此降(jiang)低公(gong)有(you)云(yun)采(cai)购成本(ben)(ben)及企(qi)业面对不(bu)同(tong)云(yun)厂商的沟通成本(ben)(ben)。
“措施”强调了头部公有云厂商的市场主体作用，称通过“算力伙伴计划”等措施加强与其合作，近期可能就会确定首批伙伴计划成员；同时重视新增算力，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”规模化供给算力。
在数据方面，“措施”直指当下大模型训练高质量中文语料不足导致的中文语境应用落地问题，指出要归集高质量基础训练数据集，并通过北京国际大数据交易所开放多模态语料库。
同时，北京地区提出打造“国家数据基础制度先行先试示范区”，谋(mou)划国家级数据训练基地；搭(da)建数据集精细化标(biao)注众(zhong)包服务平台。AI大(da)模型的发(fa)展有望为大(da)数据产业带来发(fa)展契(qi)机。
在通用人工智能发展中，大模型技术体系研发创新是核心环节。为此，北京地区就开展大模型创新算法及关键技术研究、加强大模型训练数据采集及治理工具研发、开放大模型评测基准及工具、推动大模型基础软硬件体系研发、探索新路径等方面提出了措施建议。
值得一提的是，北京地区还比较明确地划定了几大推荐落地场景，包括政务、医疗、科研、金融、自动驾驶、城市治理几个方面，并点到了一些十分具体的应用场景。
比如围绕政务领域，如政务(wu)(wu)咨询、政策(ce)服务(wu)(wu)、接诉即办、政务(wu)(wu)办事等(deng)工作(zuo)，率先实现大(da)模型技术赋能，包括支撑“京策(ce)”平(ping)台优化政策(ce)规范(fan)管理和精准服务(wu)(wu)，辅助市民服务(wu)(wu)热线更高效回应市民诉求等(deng)，以提升办事服务(wu)(wu)便(bian)利度。
围绕医疗行业，其提出支持北(bei)京市(shi)有条件的(de)研究(jiu)型医疗(liao)(liao)机构(gou)提炼智能导诊、辅助诊断(duan)、智能治(zhi)疗(liao)(liao)等(deng)场景需求，辅助医疗(liao)(liao)机构(gou)提高疾病诊断(duan)、治(zhi)疗(liao)(liao)和预防的(de)决策水平(ping)。
在城市治理方面，北京也提出支持人工智能研发企业结合智慧城市建设场景需求，率先在城市大脑建设中引进大模型技术……为城市治理提供更加综合全面(mian)的辅助决策能(neng)力。
最后在监管方面，北京提出的监管方式是“包容审慎监管”，积极向国家网信部门争取(qu)，在中关(guan)村核心(xin)区建立(li)(li)先行先试(shi)(shi)，推动实(shi)行包容(rong)审慎监管试(shi)(shi)点。同时(shi)，其也(ye)提出建立(li)(li)常态化(hua)服(fu)务和指导机(ji)制、加强(qiang)网络服(fu)务安全防护和个人数据保护、持续提升(sheng)人工(gong)智能(neng)产(chan)业伦理治理自律(lv)自治能(neng)力。
“措施”的全文如下：
为抢抓大模型发展机(ji)遇，重(zhong)视通用(yong)人工(gong)智能发展，充分发挥政府引(yin)导作用(yong)和(he)创(chuang)新(xin)平(ping)台催化作用(yong)，整(zheng)合创(chuang)新(xin)资源，加强(qiang)要素配置(zhi)，营造创(chuang)新(xin)生(sheng)态，重(zhong)视风险(xian)防范，推动我市(shi)通用(yong)人工(gong)智能领域实(shi)现创(chuang)新(xin)引(yin)领，提出以下(xia)落(luo)实(shi)措施：
一、加强算力资源统筹供给能力
（一）组织商业算力定向满足本市紧迫需求
加强与头部公有云厂商等市场主体合作，实施算力伙伴计划，并确定首批伙伴计划成员，明确供给技术(shu)标准、软硬件(jian)服务(wu)要求、算力供给规模、优惠策略等，向在京高校院(yuan)所和中(zhong)小企业公布一(yi)批(pi)优质算力供应(ying)商。
（二）高效推动新增算力基础设施建设
将新增算力建设项目纳入算力伙伴计划，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(deng)项目建设，快(kuai)速形成(cheng)规模(mo)(mo)化先进算力供给能力，支撑千亿级参数量的大型(xing)语(yu)言模(mo)(mo)型(xing)、多(duo)模(mo)(mo)态大模(mo)(mo)型(xing)、大规模(mo)(mo)精细神经网络模(mo)(mo)拟仿真模(mo)(mo)型(xing)、脑启发(fa)神经网络等(deng)研发(fa)。
（三）建设统一的多云算力调度平台
利用政府统一入口，降低公有云采购成本，普惠中小企业，同时减少企业分别面对不同云厂商的沟通成本。针对弹(dan)性算(suan)(suan)力(li)需求，建(jian)设统(tong)一的多(duo)云(yun)算(suan)(suan)力(li)调度(du)平台(tai)，实现异构算(suan)(suan)力(li)环(huan)境统(tong)一管理、统(tong)一运营，方便企业在不(bu)同云(yun)环(huan)境上无(wu)缝(feng)、经(jing)济、高效地(di)运行各类(lei)人工智(zhi)能计算(suan)(suan)任务。建(jian)设北(bei)(bei)京(jing)与河北(bei)(bei)、天津、山西(xi)、内蒙古等(deng)省（市）算(suan)(suan)力(li)集群(qun)的直连基(ji)础光传(chuan)输网络，进一步提升平台(tai)对四(si)地(di)算(suan)(suan)力(li)资源感知能力(li)，探(tan)索开展算(suan)(suan)力(li)交易。
二、提升高质量数据要素供给能力
（四）归集高质量基础训练数据集
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，整合现有开源中文预训练数据集和高质量互联网中文数据并进行合规清洗。同时持续扩展高质量多模态数据来源，建设合规安全的中文、图文对、音频、视频等大模型预训练语料库，通过北京国际大数据交易所社会数据专区进行(xing)定向有(you)条件开放(fang)。
（五）打造“国家数据基础制度先行先试示范区”，谋划国家级数据训练基地
加快推动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”建(jian)设，争创国家(jia)级数(shu)据(ju)(ju)训练基(ji)地(di)，提升北京人(ren)工智能数(shu)据(ju)(ju)标(biao)注库规(gui)模和质(zhi)量(liang)。倡议(yi)高(gao)质(zhi)量(liang)数(shu)据(ju)(ju)网站所属企业(ye)(ye)(ye)提供(gong)部分脱(tuo)敏(min)高(gao)质(zhi)量(liang)数(shu)据(ju)(ju)，进(jin)行定向有条件开(kai)放，企业(ye)(ye)(ye)或科研机构通过在线(xian)申请进(jin)行有偿(chang)使用(yong)，并(bing)探(tan)索基(ji)于数(shu)据(ju)(ju)贡献、模型应(ying)用(yong)的(de)商业(ye)(ye)(ye)化场景合作。
（六）搭建数据集精细化标注众包服务平台
建设指令数据集及多模态数据集众包服务平台，开发(fa)集成(cheng)相关工(gong)具(ju)应用的(de)智能(neng)云服(fu)务系(xi)统，鼓励(li)并组织来(lai)自不(bu)同学(xue)科(ke)的(de)专业(ye)人(ren)员标注通用人(ren)工(gong)智能(neng)模型(xing)训(xun)练数据(ju)(ju)及指令数据(ju)(ju)，提高训(xun)练数据(ju)(ju)的(de)多(duo)样性(xing)，给予贡献者适(shi)当奖励(li)，推动平台持续(xu)良性(xing)发(fa)展(zhan)。
三、系统布局大模型技术体系，持续探索通用人工智能路径
（七）开展大模型创新算法及关键技术研究
围绕(rao)大型语言模(mo)型构建(jian)、训(xun)练、调优对(dui)(dui)齐、推(tui)(tui)理(li)(li)部(bu)署等全流程，支持(chi)(chi)开(kai)展创新算法及核(he)心技术研究，形成完整高效(xiao)(xiao)的训(xun)练体(ti)系并对(dui)(dui)外开(kai)源。探索(suo)多(duo)模(mo)态通用模(mo)型架构，研究大模(mo)型高效(xiao)(xiao)并行训(xun)练技术，以及逻辑和知识推(tui)(tui)理(li)(li)、指令学(xue)习、人类意(yi)图对(dui)(dui)齐等调优方法，研发支持(chi)(chi)百亿(yi)参数模(mo)型推(tui)(tui)理(li)(li)的高效(xiao)(xiao)压缩技术。
（八）加强大模型训练数据采集及治理工具研发
从(cong)“采、存(cun)、管、研(yan)、用”五个方面(mian)，研(yan)发包含数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)采集、清洗、标注、脱(tuo)敏、存(cun)储等功能在内的数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)处(chu)理工具。重点研(yan)究互(hu)联网数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)全量(liang)实时更新(xin)技术，多(duo)源异构数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)整合(he)与分(fen)类(lei)方法(fa)，数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)管理平台(tai)相关系统(tong)，数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)清洗、标注、分(fen)类(lei)、注释等软件工具及(ji)算(suan)法(fa)，数(shu)(shu)(shu)据(ju)(ju)内容安(an)全审查算(suan)法(fa)及(ji)工具等。
（九）开放大模型评测基准及工具
构(gou)建(jian)多(duo)(duo)模(mo)态多(duo)(duo)维度的(de)(de)基础模(mo)型评(ping)(ping)测(ce)基准及评(ping)(ping)测(ce)方法。建(jian)立基础模(mo)型评(ping)(ping)测(ce)工具(ju)集(ji)，提供(gong)适应性的(de)(de)工具(ju)进行(xing)评(ping)(ping)测(ce)。建(jian)立公平高(gao)效的(de)(de)自(zi)适应评(ping)(ping)测(ce)机制，根据评(ping)(ping)测(ce)目(mu)标的(de)(de)不(bu)同，自(zi)动(dong)(dong)适配不(bu)同的(de)(de)工具(ju)和指标。研究人工智(zhi)能(neng)(neng)辅助的(de)(de)智(zhi)能(neng)(neng)模(mo)型评(ping)(ping)测(ce)算法，面向(xiang)主(zhu)观型或生成式的(de)(de)任务，构(gou)建(jian)自(zi)动(dong)(dong)化评(ping)(ping)估工具(ju)。集(ji)成包括通用性、高(gao)效性、智(zhi)能(neng)(neng)性、鲁棒性在(zai)内的(de)(de)多(duo)(duo)维度评(ping)(ping)测(ce)工具(ju)，构(gou)建(jian)基础模(mo)型线上评(ping)(ping)测(ce)服务平台。
（十）推动大模型基础软硬件体系研发
支持研发分布式高效训练系统，实现模型训练任务高效自动并行。研发适用于模型训练场景的新一代人工智能编译器，实现算子自动生成和自动优化，推动人工智能芯片与框架的广泛适配。研发人工智能芯片评测系统(tong)，实(shi)现多(duo)芯片多(duo)框(kuang)架(jia)的自动化评测。为(wei)大模(mo)型训练和应用(yong)提(ti)供自主(zhu)创新的基础软(ruan)硬(ying)件生态底(di)座。
（十一）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
发展面向通用人工智能的基础理论框架体系，加强人工智能数学机理、自主协同与决策等基础理论研究。推动(dong)具身(shen)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)系(xi)统研(yan)究及应用(yong)(yong)，突破(po)机(ji)器人(ren)在开(kai)放环境、泛化场景(jing)、连续任(ren)务(wu)等(deng)复(fu)杂(za)条件下的(de)感知、认知、决策技术。探(tan)(tan)索价(jia)值与因果驱动(dong)的(de)通用(yong)(yong)人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)新(xin)路径研(yan)究，打造(zao)通用(yong)(yong)人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)统一理论(lun)框架(jia)体系(xi)、评级标(biao)准及测(ce)试平(ping)台，研(yan)发通用(yong)(yong)人(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)操(cao)作系(xi)统和编(bian)程语言，推动(dong)通用(yong)(yong)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)体底层(ceng)技术架(jia)构(gou)应用(yong)(yong)。探(tan)(tan)索类脑智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)(neng)等(deng)交叉学科研(yan)究，通过大(da)脑神经(jing)元连接(jie)模式、编(bian)码机(ji)制、信(xin)息处理原理研(yan)究，启(qi)发新(xin)型人(ren)工神经(jing)网络模型建模和训(xun)练方法。
四、推动通用人工智能技术创新场景应用
（十二）推动在政务服务领域率先试点应用
围绕政务咨询、政策服务、接诉即办、政务办事等工作，率先实现大模型技术赋能。借助大模型语义理解、自主学习和智能推理等能力，提高政务咨询系统智能问答水平，增强多语种交互能力。支撑“京策”平台建设，优化政策规范管理和精准服务。辅助市民服务热线更高效回应市民诉求，深化民生大数据高效利用。提(ti)升办事服(fu)务便利度，辅助(zhu)引导办事人(ren)员(yuan)表(biao)单填写，辅助(zhu)综合窗口人(ren)员(yuan)更(geng)精(jing)准提(ti)供办事指引，辅助(zhu)审(shen)(shen)批(pi)人(ren)员(yuan)提(ti)高审(shen)(shen)批(pi)效率，推(tui)进业务数(shu)据更(geng)充分共(gong)享、业务流程更(geng)高效协同。
（十三）探索在医疗领域示范应用
支持我市有条件的研究型医疗机构提炼智能导诊、辅助诊断、智能治疗等场(chang)景(jing)需求，充分挖掘(jue)医(yi)(yi)(yi)学文献、医(yi)(yi)(yi)学知识(shi)图谱、医(yi)(yi)(yi)学影像(xiang)等多模态(tai)医(yi)(yi)(yi)疗(liao)数据，构(gou)(gou)建基(ji)于医(yi)(yi)(yi)疗(liao)领域(yu)通用数据与(yu)专业数据的(de)(de)智能应用，实现(xian)对各种(zhong)疾病和症状的(de)(de)准确(que)识(shi)别(bie)和预测，辅助医(yi)(yi)(yi)疗(liao)机构(gou)(gou)提高疾病诊断、治疗(liao)和预防的(de)(de)决策水(shui)平。
（十四）探索在科学研究领域示范应用
发展科学智能，加速人工智能技术赋能新材料和创新药物领域科学研究。支持我市能源(yuan)、材料(liao)、生(sheng)物(wu)领(ling)域相关实(shi)验室设立科(ke)研(yan)(yan)合(he)作专项，与我市相关科(ke)研(yan)(yan)机构(gou)和(he)(he)创新(xin)企业开(kai)展(zhan)联合(he)研(yan)(yan)发(fa)，充分(fen)挖(wa)掘材料(liao)、蛋(dan)白(bai)质和(he)(he)分(fen)子药(yao)物(wu)领(ling)域实(shi)验数(shu)据，研(yan)(yan)发(fa)科(ke)学计(ji)算模(mo)型，开(kai)展(zhan)新(xin)型合(he)金材料(liao)、蛋(dan)白(bai)质序列和(he)(he)创新(xin)药(yao)物(wu)化学结构(gou)序列预测，缩短科(ke)研(yan)(yan)实(shi)验周期。
（十五）推动在金融领域示范应用
进一步(bu)挖(wa)掘我市金(jin)融(rong)(rong)行业(ye)应用(yong)场景，系统布(bu)局一批金(jin)融(rong)(rong)机构场景开放“揭榜(bang)挂帅”项目。支持金(jin)融(rong)(rong)科技(ji)企业(ye)针对金(jin)融(rong)(rong)场景中信(xin)息(xi)(xi)负载高(gao)，信(xin)息(xi)(xi)更新快，金(jin)融(rong)(rong)从业(ye)者难以快速(su)全面(mian)的(de)(de)(de)(de)获取准确信(xin)息(xi)(xi)的(de)(de)(de)(de)问(wen)题，探索面(mian)向金(jin)融(rong)(rong)文本(ben)深度理解(jie)和分析(xi)的(de)(de)(de)(de)人工智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)技(ji)术应用(yong)。聚焦(jiao)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)风控、智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)投(tou)(tou)顾、智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)客服(fu)等(deng)环节，推动实现金(jin)融(rong)(rong)专业(ye)长文本(ben)的(de)(de)(de)(de)精(jing)准解(jie)析(xi)和模型知识的(de)(de)(de)(de)更新，突(tu)破复杂决策(ce)逻辑与模型信(xin)息(xi)(xi)处理能(neng)(neng)力间的(de)(de)(de)(de)融(rong)(rong)合(he)技(ji)术，实现从复杂金(jin)融(rong)(rong)信(xin)息(xi)(xi)处理到投(tou)(tou)资决策(ce)建议(yi)的(de)(de)(de)(de)转化(hua)，支撑金(jin)融(rong)(rong)领(ling)域(yu)的(de)(de)(de)(de)投(tou)(tou)资辅(fu)助决策(ce)。
（十六）探索在自动驾驶领域示范应用
支持自动驾驶企业研发多模态自动驾驶技术，发挥大型语言模型高维语义理解和泛化优势，基于车路协同数据和车辆行驶多传感器融合数据，提高自动驾驶模型多维感知和预测性能，有效解决复杂场景长尾问题，辅助提高车载自动驾驶模型泛化能力。支持在北京市高级别自动驾驶示范区3.0建设中，构建车路协同数据库，引导企业开展基于真实场景的自动驾驶模型训练迭代。探索基于低时(shi)延通讯(xun)的云控自(zi)(zi)动(dong)驾(jia)(jia)驶(shi)模(mo)型测试，发展自(zi)(zi)动(dong)驾(jia)(jia)驶(shi)新(xin)技术路径。
（十七）推动在城市治理领域示范应用
支持人工智能研发企业结合智慧城市建设场景需求，率先在城市大脑建设中引进大模型技术，开(kai)展多感知(zhi)系统融合(he)处理技术研发，打(da)破城市(shi)(shi)治(zhi)理中各系统数据孤岛，实现智慧城市(shi)(shi)底(di)层业务的(de)统一感知(zhi)、关(guan)联分析(xi)和态势(shi)预测，科学调配(pei)政府资源(yuan)和行政力量，为城市(shi)(shi)治(zhi)理提供更加(jia)综合(he)全面的(de)辅助决(jue)策能力。
五、探索营造包容审慎的监管环境
（十八）持续推动监管政策和监管流程创新
探索营造稳定包容的监管环境，积极推动人工智能领域新技术赋能传统行业的包容审慎监管，支持人工智能算法、框架等基础技术的自主创新、推广应用、国际合作。鼓励优先采用安全可信的软件、工具、计算和数据资源，通过改进算法等技术手段，确保训练数据集的规范性。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。积极向国家网信部门争取，在中关村核心区建立先行先试，推动实行包容审慎监管试点。
（十九）建立常态化服务和指导机制
做好对(dui)拟面向公(gong)众提供服(fu)(fu)(fu)务(wu)的生成式人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能产品(pin)的安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)评(ping)(ping)(ping)估工(gong)作(zuo)，建(jian)立常(chang)态化(hua)联(lian)系服(fu)(fu)(fu)务(wu)和指(zhi)导机(ji)制，督促(cu)企(qi)业遵守法(fa)律法(fa)规要求，尊重社会公(gong)德、公(gong)序良俗。优化(hua)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)评(ping)(ping)(ping)估流程机(ji)制，细化(hua)对(dui)大模(mo)型算(suan)法(fa)设计(ji)、训(xun)练数据源筛选(xuan)、内容(rong)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)性、人(ren)(ren)工(gong)标注(zhu)规则的审核评(ping)(ping)(ping)估标准(zhun)，开展精准(zhun)化(hua)服(fu)(fu)(fu)务(wu)指(zhi)导，加快推(tui)(tui)进(jin)我(wo)市人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)能企(qi)业相关技术(shu)产品(pin)的安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)评(ping)(ping)(ping)估工(gong)作(zuo)。指(zhi)导企(qi)业建(jian)立健全(quan)(quan)(quan)(quan)算(suan)法(fa)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)防范机(ji)制，在产品(pin)研发阶段(duan)引入技术(shu)工(gong)具(ju)进(jin)行(xing)(xing)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)检测，督促(cu)企(qi)业积极履行(xing)(xing)算(suan)法(fa)备案(an)和变更(geng)、注(zhu)销(xiao)备案(an)手续。发布《北京市互联(lian)网信息服(fu)(fu)(fu)务(wu)算(suan)法(fa)推(tui)(tui)荐合规指(zhi)引》，引导创新主体树立安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)责任(ren)意识，健全(quan)(quan)(quan)(quan)管理制度、强化(hua)技术(shu)手段(duan)、促(cu)进(jin)企(qi)业算(suan)法(fa)合规发展。
（二十）加强网络服务安全防护和个人数据保护
指(zhi)导(dao)算力(li)运(yun)营主体落实《网(wang)络安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)法》《数据(ju)(ju)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)法》《个人信(xin)息保护(hu)法》等法律规定(ding)，加强网(wang)络和数据(ju)(ju)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)理(li)(li)，明确(que)网(wang)络安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)、数据(ju)(ju)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)和个人信(xin)息保护(hu)主体责任，强化安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)理(li)(li)制度(du)(du)建设和工作落实，鼓励企(qi)业开(kai)展数据(ju)(ju)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)理(li)(li)认证及个人信(xin)息保护(hu)认证，落实数据(ju)(ju)跨境传输安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)理(li)(li)制度(du)(du)，全(quan)(quan)(quan)面(mian)提升(sheng)网(wang)络安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)和数据(ju)(ju)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)防护(hu)能力(li)。
（二十一）持续提升人工智能产业伦理治理自律自治能力
落实国家新(xin)一代(dai)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)创新(xin)发展试验区建设(she)任(ren)务(wu)，加强人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)伦理(li)安全规(gui)范(fan)及社会治理(li)实践研究，研发并部署人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)能(neng)(neng)伦理(li)治理(li)公共服务(wu)平(ping)台(tai)，服务(wu)政府监管与产业自律自治，强化相(xiang)关责任(ren)主体科技伦理(li)规(gui)范(fan)意识，提(ti)升(sheng)科技伦理(li)治理(li)能(neng)(neng)力。
来源：首都之窗
