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紹興市新昌縣、遵義市綏陽縣、昆明市石林彝族自治縣、榆林市吳堡縣、上海市虹口區(qū)、貴陽市云巖區(qū)、遼陽市弓長嶺區(qū)
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本溪市溪湖區(qū)、撫州市廣昌縣、臨高縣南寶鎮(zhèn)、昆明市富民縣、淮南市大通區(qū)、安順市平壩區(qū)、韶關市仁化縣、北京市昌平區(qū)、文山西疇縣
三門峽市靈寶市、寧夏銀川市永寧縣、雅安市石棉縣、涼山鹽源縣、淮南市壽縣、臨汾市蒲縣、東莞市橫瀝鎮(zhèn)、玉樹雜多縣
東方市感城鎮(zhèn)、黃山市徽州區(qū)、哈爾濱市松北區(qū)、荊州市沙市區(qū)、內蒙古錫林郭勒盟蘇尼特左旗、寧波市北侖區(qū)、寧夏固原市西吉縣、牡丹江市西安區(qū)、惠州市惠東縣
六安市葉集區(qū)、永州市道縣、內蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、惠州市惠城區(qū)、樂東黎族自治縣鶯歌海鎮(zhèn)、周口市太康縣
白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、宿遷市泗陽縣、雅安市雨城區(qū)、鞍山市海城市、黔西南貞豐縣、贛州市興國縣、孝感市孝昌縣、荊州市沙市區(qū)、安陽市內黃縣、廣西玉林市博白縣
中山市西區(qū)街道、商丘市睢縣、西安市新城區(qū)、十堰市張灣區(qū)、張掖市山丹縣、濱州市陽信縣、菏澤市成武縣、廣西梧州市蒙山縣、曲靖市宣威市
呂梁市臨縣、黔東南從江縣、鄭州市登封市、長沙市寧鄉(xiāng)市、文昌市東路鎮(zhèn)、重慶市云陽縣、遼陽市燈塔市
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三門峽市陜州區(qū)、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣、泉州市金門縣、麗江市寧蒗彝族自治縣、大慶市大同區(qū)、常德市漢壽縣、定西市漳縣、涼山寧南縣
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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
界面新聞記者 | 張熹瓏
“現(xiàn)在聽到的AI新聞要么是美國，要么是中國大陸，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?！?span>5月9日，香港科技大學馮諾依曼研究院（Von Neumann Institute）揭幕活動間隙，香港科技大學計算器科學及工程學系講座教授、思謀集團創(chuàng)始人賈佳亞接受界面新聞等媒體采訪時提到。
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)首個全鏈條實戰(zhàn)型AI研究院，由賈佳亞擔任研究院院長。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、虛實融合空間、醫(yī)療AI應用等方面研究，推廣AI在醫(yī)療、教育領域的應用。
“港產(chǎn)獨角獸”思謀科技創(chuàng)立于2019年，重點開發(fā)機器視覺、深度學習及智能大模型技術，并聚焦于工業(yè)AI。其創(chuàng)始人賈佳亞有多個標簽，包括原騰訊杰出科學家、原優(yōu)圖實驗室聯(lián)合負責人、香港中文大學教授。
“研究院會聚焦一些大型研究，實現(xiàn)醫(yī)療、教育、機器人等方面的發(fā)展，這是我們的基本目標。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?！辟Z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AI邏輯推理能力，建立可信賴的解決方案；開發(fā)機器人智能技術，實現(xiàn)模仿人類運動的控制及互動；通過AI驅動的三維（3D）理解與生成，創(chuàng)建貼近現(xiàn)實的虛擬生態(tài)系統(tǒng)；利用大模型改革醫(yī)療保健服務，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)濟體的必爭之地。香港的計算機科學在基礎科研上位列世界前列，人工智能自然而然成為重點發(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?？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，技術含量低的行業(yè)反而容易賺錢。過去數(shù)十年，這個自由港的生存之道在于金融、貿易及物流、專業(yè)服務和旅游四大支柱產(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)濟動力，創(chuàng)科被視為香港未來改變經(jīng)濟結構最核心的方向。
盡管香港擁有五所全球百強大學，基礎科研實力無可置疑，但科技產(chǎn)業(yè)長期以來并無浪花，究其原因，土地少、成本高、人才缺乏，都是香港尋求經(jīng)濟轉型時面臨的實際困難。
香港孵化的重大企業(yè)和項目少，賈佳亞認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)量比不上內地頂尖高校，人數(shù)總量上存在劣勢；二是香港的研究屬于分散型，每個人都在做自己的研究，對比之下，北京、上海等地高校構建了研究院或者學院的形式，把學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)領域香港應該走質量取勝的道路。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，并把最重要的項目推薦給頂級投資人，孵化更多獨角獸?！辟Z佳亞表示，將通過“算法開發(fā)-硬件驗證-場景落地”的完整技術鏈，實現(xiàn)科研成果快速轉化。
5月9日，馮諾依曼研究院推出“人工智能學校教育計劃”，內容將涵蓋講座、AI與熱門科普課堂，以及香港科大和思謀集團的實驗室示范等。研究院計劃培訓超過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)六年財政赤字，但對創(chuàng)科的投入不減反增，香港2025-2026年度《財政預算案》不僅首次提出預留10億港元成立香港人工智能研發(fā)院，更重申將設立規(guī)模100億港元的“創(chuàng)科產(chǎn)業(yè)引導基金”。
創(chuàng)科的發(fā)展需要大規(guī)模的資金助力，要撬動社會資本，早期有賴于政府出資牽引。這個背景下，港府牽頭成立了香港投資管理有限公司（簡稱“港投公司”）。思謀科技是港投公司披露的首個戰(zhàn)略投資項目，雙方在2024年6月進行戰(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設施，研究院還會與業(yè)界、政府及其他學術機構建立合作關系，并支持本科生和研究生的教育和培訓項目。
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)質項目和合作伙伴。在這方面，香港科技大學或研究院可以在人工智能研發(fā)中實現(xiàn)從“0”到“1”的突破，而港投公司可以在業(yè)務發(fā)展中實現(xiàn)從“1”到“無窮大”的跨越。
“我們有雙重目標，既要尋求合理的財務回報，也要提升香港長期的競爭力和經(jīng)濟活力，迄今為止已投資了超過100個項目。其中許多項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計等平臺或基礎設施，到具身智能和人工智能藥物發(fā)現(xiàn)等應用?！标惣引R說。
香港財政司司長陳茂波在揭幕活動上表示，特區(qū)政府的目標是通過“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，有望成為開拓AI應用場景與推動研究成果商業(yè)化的平臺。
值得一提的是，和香港一所大學合作創(chuàng)立人工智能研究院是思謀科技和港投公司簽約時提出的承諾之一。此外，思謀科技也表示會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施已投入服務，運算速度會在今年內逐步提升至每秒浮點運算三千萬億次（即3000 petaFLOPS）。港府2024年10月還推出了30億港元的“人工智能資助計劃”，向本地院校、研發(fā)機構及重點企業(yè)提供財政支持，幫助其運用超算中心算力資源。
此外，對于缺乏制造業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎的香港而言，與粵港澳大灣區(qū)的內地城市融合，發(fā)揮各自比較優(yōu)勢，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到深圳設立分公司，“既是考慮到發(fā)展更大的市場，同時也是用市場反哺技術。深圳是大灣區(qū)制造業(yè)腹地，供應鏈響應速度快，具有龐大市場需求?！?/p>
思謀科技也是這樣的案例，其總部設于香港，在深圳落地了研發(fā)中心與智造工廠?！跋愀劭蒲袌F隊上午完成算法調試，深圳產(chǎn)線下午啟動部署測試，工廠當晚即可完成樣品生產(chǎn)?！辟Z佳亞提到，兩地通過精準分工與資源嫁接，構建起研發(fā)到轉化再到生產(chǎn)的快速協(xié)同機制。
“香港、深圳各自優(yōu)勢不同，協(xié)同發(fā)展本質是依托兩地不可替代的特質，構建創(chuàng)新策源和產(chǎn)業(yè)落地的雙向賦能體系?！辟Z佳亞認為，這種香港“腦”加上深圳“手”的模式，既解決了技術落地的“最后一公里”難題，又通過高頻次的驗證迭代，大幅縮短研發(fā)周期，形成難以復制的競爭壁壘。
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