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哈爾濱市道里區(qū)、渭南市蒲城縣、東莞市石龍鎮(zhèn)、撫州市臨川區(qū)、宜春市樟樹市、許昌市建安區(qū)、白山市江源區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、臺(tái)州市路橋區(qū)
南充市高坪區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、宣城市廣德市、東莞市中堂鎮(zhèn)、葫蘆島市南票區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣
安康市鎮(zhèn)坪縣、臨沂市蒙陰縣、常德市津市市、忻州市岢嵐縣、常州市金壇區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、棗莊市市中區(qū)、龍巖市漳平市、撫州市臨川區(qū)
益陽市南縣、亳州市蒙城縣、宜賓市興文縣、信陽市淮濱縣、宿遷市宿豫區(qū)
忻州市靜樂縣、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、湖州市德清縣、雙鴨山市四方臺(tái)區(qū)
溫州市泰順縣、寧波市北侖區(qū)、三門峽市澠池縣、中山市西區(qū)街道、新鄉(xiāng)市獲嘉縣、肇慶市封開縣
益陽市沅江市、吉安市廬陵新區(qū)、昭通市綏江縣、隴南市宕昌縣、寶雞市麟游縣
重慶市南岸區(qū)、銅仁市石阡縣、開封市龍亭區(qū)、湛江市遂溪縣、營(yíng)口市西市區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、遵義市桐梓縣、三明市清流縣
迪慶維西傈僳族自治縣、榆林市靖邊縣、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、婁底市漣源市、紅河河口瑤族自治縣、南昌市灣里區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、三明市三元區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市霍林郭勒市
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市磴口縣、甘南舟曲縣、沈陽市新民市、德州市齊河縣、青島市市南區(qū)、大連市甘井子區(qū)、大連市西崗區(qū)、常德市澧縣
白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、廣西百色市平果市、丹東市元寶區(qū)、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、晉中市平遙縣、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、泉州市惠安縣
濟(jì)寧市任城區(qū)、蘇州市太倉市、天津市薊州區(qū)、許昌市鄢陵縣、寧夏固原市隆德縣、新鄉(xiāng)市原陽縣、南京市建鄴區(qū)
武漢市青山區(qū)、南京市江寧區(qū)、佛山市南海區(qū)、商洛市山陽縣、運(yùn)城市臨猗縣、寧波市鎮(zhèn)海區(qū)、綿陽市三臺(tái)縣、黔南龍里縣
定安縣富文鎮(zhèn)、德宏傣族景頗族自治州梁河縣、廣西河池市金城江區(qū)、廣西桂林市靈川縣、中山市南頭鎮(zhèn)、青島市市南區(qū)、重慶市開州區(qū)
宿遷市沭陽縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特后旗、廣西桂林市龍勝各族自治縣、廣西梧州市岑溪市、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、德州市慶云縣、雞西市梨樹區(qū)、果洛甘德縣、金華市永康市
大連市西崗區(qū)、新鄉(xiāng)市牧野區(qū)、益陽市赫山區(qū)、湖州市德清縣、宜春市宜豐縣、陵水黎族自治縣提蒙鄉(xiāng)、西安市高陵區(qū)、連云港市連云區(qū)、德陽市中江縣、平頂山市衛(wèi)東區(qū)
河源市和平縣、綏化市安達(dá)市、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、蘇州市虎丘區(qū)、延安市吳起縣、鶴壁市淇縣、廣西柳州市柳南區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、大連市甘井子區(qū)
內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗、慶陽市西峰區(qū)、丹東市東港市、榆林市佳縣、咸陽市旬邑縣、內(nèi)蒙古通遼市科爾沁左翼中旗、文昌市蓬萊鎮(zhèn)、海西蒙古族都蘭縣
莆田市涵江區(qū)、泉州市石獅市、儋州市峨蔓鎮(zhèn)、內(nèi)蒙古通遼市開魯縣、陵水黎族自治縣黎安鎮(zhèn)、佳木斯市湯原縣、西寧市城東區(qū)
遵義市赤水市、金華市蘭溪市、潮州市潮安區(qū)、焦作市沁陽市、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、哈爾濱市賓縣、深圳市坪山區(qū)
成都市青白江區(qū)、懷化市溆浦縣、隨州市曾都區(qū)、盤錦市興隆臺(tái)區(qū)、長(zhǎng)治市黎城縣、平頂山市汝州市、廣元市青川縣
宜春市萬載縣、贛州市興國(guó)縣、煙臺(tái)市芝罘區(qū)、定安縣定城鎮(zhèn)、晉中市祁縣、重慶市彭水苗族土家族自治縣、佳木斯市樺南縣、內(nèi)蒙古烏蘭察布市興和縣
安陽市滑縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟錫林浩特市、泰安市泰山區(qū)、伊春市金林區(qū)、延安市子長(zhǎng)市、威海市環(huán)翠區(qū)、涼山甘洛縣、延邊和龍市、呂梁市中陽縣、廣西貴港市桂平市
深圳市龍華區(qū)、昆明市東川區(qū)、呂梁市孝義市、淮南市壽縣、上饒市余干縣、酒泉市玉門市、黔東南天柱縣
濰坊市昌樂縣、慶陽市合水縣、臨高縣調(diào)樓鎮(zhèn)、煙臺(tái)市福山區(qū)、常州市武進(jìn)區(qū)
朝陽市雙塔區(qū)、內(nèi)蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、德宏傣族景頗族自治州芒市、漢中市漢臺(tái)區(qū)、南陽市社旗縣、黃石市大冶市
撫州市樂安縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市五原縣、泉州市晉江市、廣西梧州市藤縣、莆田市仙游縣
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白銀市平川區(qū)、雅安市雨城區(qū)、重慶市榮昌區(qū)、白山市江源區(qū)、文山文山市、鷹潭市貴溪市、玉溪市華寧縣、綏化市望奎縣、綿陽市梓潼縣、綏化市海倫市
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德州市夏津縣、濟(jì)寧市任城區(qū)、綿陽市三臺(tái)縣、文昌市公坡鎮(zhèn)、黔南獨(dú)山縣、阜新市新邱區(qū)、鄂州市鄂城區(qū)、滁州市南譙區(qū)
遵義市習(xí)水縣、東莞市虎門鎮(zhèn)、撫州市樂安縣、寧夏吳忠市同心縣、廣西崇左市寧明縣、荊州市洪湖市、松原市寧江區(qū)、畢節(jié)市赫章縣
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重慶市巴南區(qū)、重慶市石柱土家族自治縣、延邊琿春市、安慶市宿松縣、西安市周至縣
甘孜得榮縣、臨高縣臨城鎮(zhèn)、駐馬店市平輿縣、三明市建寧縣、重慶市開州區(qū)、白銀市景泰縣、延邊圖們市、麗水市景寧畬族自治縣
肇慶市端州區(qū)、玉溪市易門縣、楚雄大姚縣、韶關(guān)市湞江區(qū)、隨州市曾都區(qū)、松原市寧江區(qū)、嘉峪關(guān)市文殊鎮(zhèn)、哈爾濱市道里區(qū)、駐馬店市正陽縣、淮北市相山區(qū)
隴南市成縣、福州市閩清縣、威海市文登區(qū)、白城市洮南市、荊州市監(jiān)利市、涼山寧南縣、齊齊哈爾市昂昂溪區(qū)、南充市閬中市
黔東南丹寨縣、東營(yíng)市墾利區(qū)、白沙黎族自治縣細(xì)水鄉(xiāng)、咸陽市三原縣、樂東黎族自治縣大安鎮(zhèn)、惠州市惠城區(qū)、延安市寶塔區(qū)、汕尾市城區(qū)、西安市灞橋區(qū)、煙臺(tái)市萊山區(qū)
齊齊哈爾市鐵鋒區(qū)、甘南卓尼縣、渭南市富平縣、合肥市長(zhǎng)豐縣、宜昌市當(dāng)陽市、廣西賀州市八步區(qū)、開封市祥符區(qū)、陽泉市城區(qū)
韶關(guān)市仁化縣、涼山越西縣、中山市小欖鎮(zhèn)、寧波市江北區(qū)、蕪湖市繁昌區(qū)
營(yíng)口市大石橋市、畢節(jié)市赫章縣、南陽市方城縣、黔東南天柱縣、婁底市新化縣、三門峽市義馬市、九江市瑞昌市、濟(jì)寧市曲阜市、張掖市甘州區(qū)
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阿壩藏族羌族自治州松潘縣、昭通市鎮(zhèn)雄縣、西寧市城中區(qū)、信陽市浉河區(qū)、成都市新都區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)、淄博市淄川區(qū)、長(zhǎng)春市德惠市、牡丹江市西安區(qū)
黃岡市羅田縣、鶴崗市綏濱縣、寶雞市金臺(tái)區(qū)、樂山市市中區(qū)、懷化市辰溪縣、廣西防城港市東興市
襄陽市宜城市、甘南夏河縣、鄭州市惠濟(jì)區(qū)、懷化市靖州苗族侗族自治縣、甘孜瀘定縣、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市鄂托克前旗
滁州市明光市、常德市津市市、寧德市屏南縣、梅州市五華縣、雙鴨山市寶清縣、馬鞍山市和縣、淄博市沂源縣、東莞市黃江鎮(zhèn)、滁州市天長(zhǎng)市、東方市感城鎮(zhèn)
牡丹江市綏芬河市、婁底市冷水江市、內(nèi)蒙古包頭市固陽縣、黃石市陽新縣、衡陽市蒸湘區(qū)、延安市吳起縣、儋州市光村鎮(zhèn)、安陽市龍安區(qū)、白沙黎族自治縣打安鎮(zhèn)、樂山市井研縣
玉溪市澄江市、廣州市番禺區(qū)、鷹潭市月湖區(qū)、懷化市辰溪縣、襄陽市襄城區(qū)、商丘市寧陵縣
菏澤市成武縣、西雙版納勐海縣、廣西防城港市港口區(qū)、天津市靜海區(qū)、阜陽市界首市
內(nèi)蒙古巴彥淖爾市烏拉特中旗、汕頭市南澳縣、九江市彭澤縣、福州市閩清縣、常州市天寧區(qū)
溫州市鹿城區(qū)、牡丹江市寧安市、韶關(guān)市南雄市、黔西南冊(cè)亨縣、東莞市沙田鎮(zhèn)、綏化市北林區(qū)、湘西州鳳凰縣、三明市泰寧縣
香港AI產(chǎn)業(yè)試圖破局:人才、算力和深港協(xié)同|界面新聞
界面新聞?dòng)浾?| 張熹瓏
“現(xiàn)在聽到的AI新聞要么是美國(guó),要么是中國(guó)大陸,很少有香港的故事。我們希望改變這一現(xiàn)狀,讓香港躋身第一梯隊(duì)。”5月9日,香港科技大學(xué)馮諾依曼研究院(Von Neumann Institute)揭幕活動(dòng)間隙,香港科技大學(xué)計(jì)算器科學(xué)及工程學(xué)系講座教授、思謀集團(tuán)創(chuàng)始人賈佳亞接受界面新聞等媒體采訪時(shí)提到。
香港正嘗試破局人工智能產(chǎn)業(yè)。此次成立的研究院為粵港澳大灣區(qū)首個(gè)全鏈條實(shí)戰(zhàn)型AI研究院,由賈佳亞擔(dān)任研究院院長(zhǎng)。賈佳亞表示,將基于研究院開展具身智能、多模態(tài)大模型、可信人工智能、虛實(shí)融合空間、醫(yī)療AI應(yīng)用等方面研究,推廣AI在醫(yī)療、教育領(lǐng)域的應(yīng)用。
“港產(chǎn)獨(dú)角獸”思謀科技創(chuàng)立于2019年,重點(diǎn)開發(fā)機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)及智能大模型技術(shù),并聚焦于工業(yè)AI。其創(chuàng)始人賈佳亞有多個(gè)標(biāo)簽,包括原騰訊杰出科學(xué)家、原優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合負(fù)責(zé)人、香港中文大學(xué)教授。
“研究院會(huì)聚焦一些大型研究,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療、教育、機(jī)器人等方面的發(fā)展,這是我們的基本目標(biāo)。一方面要培養(yǎng)更多人才,另一方面要培養(yǎng)更多初創(chuàng)公司。”賈佳亞指出,未來五年希望新增30名教授、研究員和頂尖人才,承諾誕生超過100項(xiàng)成果,部分成果流向產(chǎn)業(yè)界。
根據(jù)規(guī)劃,馮諾依曼研究院聚焦五大AI研究領(lǐng)域:開發(fā)新一代多模態(tài)AI系統(tǒng),以處理圖像、音頻及文本等多樣化數(shù)據(jù);增強(qiáng)AI邏輯推理能力,建立可信賴的解決方案;開發(fā)機(jī)器人智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)模仿人類運(yùn)動(dòng)的控制及互動(dòng);通過AI驅(qū)動(dòng)的三維(3D)理解與生成,創(chuàng)建貼近現(xiàn)實(shí)的虛擬生態(tài)系統(tǒng);利用大模型改革醫(yī)療保健服務(wù),提升治療效果。

從ChatGPT到DeepSeek,人工智能的浪潮使創(chuàng)科成為各大經(jīng)濟(jì)體的必爭(zhēng)之地。香港的計(jì)算機(jī)科學(xué)在基礎(chǔ)科研上位列世界前列,人工智能自然而然成為重點(diǎn)發(fā)展的硬科技賽道。
但這并非意味著香港具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)??萍籍a(chǎn)業(yè)一度是香港的短板,在坊間流傳這樣一句話,“High Tech揩嘢,Low Tech撈嘢”,意思即投入高科技產(chǎn)品容易虧本,技術(shù)含量低的行業(yè)反而容易賺錢。過去數(shù)十年,這個(gè)自由港的生存之道在于金融、貿(mào)易及物流、專業(yè)服務(wù)和旅游四大支柱產(chǎn)業(yè)。

隨著金融以外的支柱產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)收縮,香港迫切謀求新的經(jīng)濟(jì)動(dòng)力,創(chuàng)科被視為香港未來改變經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)最核心的方向。
盡管香港擁有五所全球百強(qiáng)大學(xué),基礎(chǔ)科研實(shí)力無可置疑,但科技產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期以來并無浪花,究其原因,土地少、成本高、人才缺乏,都是香港尋求經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)面臨的實(shí)際困難。
香港孵化的重大企業(yè)和項(xiàng)目少,賈佳亞認(rèn)為主要有兩方面原因:一是香港整體高校規(guī)模和人員數(shù)量比不上內(nèi)地頂尖高校,人數(shù)總量上存在劣勢(shì);二是香港的研究屬于分散型,每個(gè)人都在做自己的研究,對(duì)比之下,北京、上海等地高校構(gòu)建了研究院或者學(xué)院的形式,把學(xué)者聚集起來開展重要的工作,而香港以往沒有這樣的例子。
“所以科創(chuàng)領(lǐng)域香港應(yīng)該走質(zhì)量取勝的道路。這意味著研究院需要通過基地的形式,聚集更多的人才和大腦,并把最重要的項(xiàng)目推薦給頂級(jí)投資人,孵化更多獨(dú)角獸。”賈佳亞表示,將通過“算法開發(fā)-硬件驗(yàn)證-場(chǎng)景落地”的完整技術(shù)鏈,實(shí)現(xiàn)科研成果快速轉(zhuǎn)化。
5月9日,馮諾依曼研究院推出“人工智能學(xué)校教育計(jì)劃”,內(nèi)容將涵蓋講座、AI與熱門科普課堂,以及香港科大和思謀集團(tuán)的實(shí)驗(yàn)室示范等。研究院計(jì)劃培訓(xùn)超過100名博士生。
近年來,港府多次投入重金支持人工智能產(chǎn)業(yè),希望在AI浪潮中不缺席。盡管香港特區(qū)政府連續(xù)六年財(cái)政赤字,但對(duì)創(chuàng)科的投入不減反增,香港2025-2026年度《財(cái)政預(yù)算案》不僅首次提出預(yù)留10億港元成立香港人工智能研發(fā)院,更重申將設(shè)立規(guī)模100億港元的“創(chuàng)科產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金”。
創(chuàng)科的發(fā)展需要大規(guī)模的資金助力,要撬動(dòng)社會(huì)資本,早期有賴于政府出資牽引。這個(gè)背景下,港府牽頭成立了香港投資管理有限公司(簡(jiǎn)稱“港投公司”)。思謀科技是港投公司披露的首個(gè)戰(zhàn)略投資項(xiàng)目,雙方在2024年6月進(jìn)行戰(zhàn)略合作協(xié)議簽約。
被稱為“港版淡馬錫”的港投公司定位為耐心資本,采用直接投資和間接投資融合的模式,選定的三大賽道為硬科技、生命科技、新能源及綠色科技。
港投公司亦參與了馮諾依曼研究院的孵化和成立。公司行政總裁陳家齊指出,除了建立大規(guī)模人工智能研究所需的基礎(chǔ)設(shè)施,研究院還會(huì)與業(yè)界、政府及其他學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系,并支持本科生和研究生的教育和培訓(xùn)項(xiàng)目。
陳家齊提及,人工智能產(chǎn)業(yè)離不開可供投資及合作的優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目和合作伙伴。在這方面,香港科技大學(xué)或研究院可以在人工智能研發(fā)中實(shí)現(xiàn)從“0”到“1”的突破,而港投公司可以在業(yè)務(wù)發(fā)展中實(shí)現(xiàn)從“1”到“無窮大”的跨越。
“我們有雙重目標(biāo),既要尋求合理的財(cái)務(wù)回報(bào),也要提升香港長(zhǎng)期的競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)濟(jì)活力,迄今為止已投資了超過100個(gè)項(xiàng)目。其中許多項(xiàng)目都涉及人工智能或由人工智能賦能的行業(yè),涵蓋從大語言模型和芯片設(shè)計(jì)等平臺(tái)或基礎(chǔ)設(shè)施,到具身智能和人工智能藥物發(fā)現(xiàn)等應(yīng)用?!标惣引R說。
香港財(cái)政司司長(zhǎng)陳茂波在揭幕活動(dòng)上表示,特區(qū)政府的目標(biāo)是通過“AI+”策略,將AI融入各行各業(yè),馮諾伊曼研究院匯聚了香港科大、思謀集團(tuán)及港投公司等多方人才與資源,擁有龐大的企業(yè)與投資者網(wǎng)絡(luò),有望成為開拓AI應(yīng)用場(chǎng)景與推動(dòng)研究成果商業(yè)化的平臺(tái)。
值得一提的是,和香港一所大學(xué)合作創(chuàng)立人工智能研究院是思謀科技和港投公司簽約時(shí)提出的承諾之一。此外,思謀科技也表示會(huì)投入資源提升在香港的算力水平、優(yōu)先考慮以香港作為上市地。
算力方面,香港數(shù)碼港的人工智能超算中心首階段設(shè)施已投入服務(wù),運(yùn)算速度會(huì)在今年內(nèi)逐步提升至每秒浮點(diǎn)運(yùn)算三千萬億次(即3000 petaFLOPS)。港府2024年10月還推出了30億港元的“人工智能資助計(jì)劃”,向本地院校、研發(fā)機(jī)構(gòu)及重點(diǎn)企業(yè)提供財(cái)政支持,幫助其運(yùn)用超算中心算力資源。
此外,對(duì)于缺乏制造業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)的香港而言,與粵港澳大灣區(qū)的內(nèi)地城市融合,發(fā)揮各自比較優(yōu)勢(shì),也是彎道超車的捷徑之一。
賈佳亞觀察到,越來越多香港公司會(huì)到深圳設(shè)立分公司,“既是考慮到發(fā)展更大的市場(chǎng),同時(shí)也是用市場(chǎng)反哺技術(shù)。深圳是大灣區(qū)制造業(yè)腹地,供應(yīng)鏈響應(yīng)速度快,具有龐大市場(chǎng)需求?!?/p>
思謀科技也是這樣的案例,其總部設(shè)于香港,在深圳落地了研發(fā)中心與智造工廠?!跋愀劭蒲袌F(tuán)隊(duì)上午完成算法調(diào)試,深圳產(chǎn)線下午啟動(dòng)部署測(cè)試,工廠當(dāng)晚即可完成樣品生產(chǎn)。”賈佳亞提到,兩地通過精準(zhǔn)分工與資源嫁接,構(gòu)建起研發(fā)到轉(zhuǎn)化再到生產(chǎn)的快速協(xié)同機(jī)制。
“香港、深圳各自優(yōu)勢(shì)不同,協(xié)同發(fā)展本質(zhì)是依托兩地不可替代的特質(zhì),構(gòu)建創(chuàng)新策源和產(chǎn)業(yè)落地的雙向賦能體系。”賈佳亞認(rèn)為,這種香港“腦”加上深圳“手”的模式,既解決了技術(shù)落地的“最后一公里”難題,又通過高頻次的驗(yàn)證迭代,大幅縮短研發(fā)周期,形成難以復(fù)制的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
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