购彩大厅Welcome平台|购彩大厅Welcome客户端

智慧城市建设加速释放数据要素红利******

　　智慧城市是数字经济的重要载体，其核心目标在于实现兴业、善政 、利民 。近年来 ，随着大数据、AI、云计算 、物联网等技术日趋成熟 ，我国的智慧城市建设进入了高速发展阶段 ，形成了多个智慧城市群 。

　　政府牵头

　　做好智慧城市“顶层设计”

　　政策扶持对于智慧城市建设推进 的意义重大，国家“十四五”规划提出以数字化助推城乡发展和治理模式创新 。今年 的政府工作报告明确指出，要建设数字信息基础设施 ，推进5G规模化应用 ，促进产业数字化转型 ，发展智慧城市 、数字乡村。

　　2021年9月，北京城市副中心政务服务中心正式投入运行。该中心推进政务服务与5G、区块链、大数据 、物联网、人工智能等技术的融合创新 ，配备了50多台智能政务终端设备，通过“云窗口”系统建设 ，以位于六里桥的北京市政务服务中心为审批总后台 ，打造“数据共享 、信息复用、远程交互”三位一体的新模式，实现群众和企业从办事预约申报 、咨询导服 、受理审批 ，到结果反馈等服务全流程的“智能无感”新体验 。

　　北京城市副中心政务服务中心相关负责人介绍，数字技术正广泛应用到现有政务服务场景中 ，办事人通过智能终端或综合窗口可完成1993个市级事项全流程异地办理，形成了“东西呼应 、双子联动” 的服务新格局，具有首都特色、智能高效 、暖心贴心的政务服务新模式正在赋能北京城市副中心，使得营商环境不断优化 、经济发展再添“翼”。

　　浙江省衢州市将“城市数据大脑”作为未来衢州政府数字化转型的主抓手，通过科学利用城市数据资源、算法资源、算力资源 ，统筹优化城市公共资源，实时补齐城市运行短板，实现“全城渗透 、全层嵌入、全产业感知 、全域脉动”，持续驱动数据产业创新 、数据治理赋能、数据服务优化，为推动市域治理体系和治理能力现代化建设提供有力支撑 。

　　衢州市副市长田俊表示：“通过‘城市大脑’ 的建设，给基层治理赋能，贯通了省市县‘一网通管’ ，在市场监管、应急响应、生态环保、群众文化生活建设领域实现了系统性打通。通过数字化消除传统体制障碍 ，形成合力，职能 的下沉使基层治理达到‘最优解’ 。”

　　企业参与

　　智慧城市项目“遍地开花”

　　数据 是数字经济时代重要的生产要素 ，如何进行安全、高效的数据交易是激活数字经济发展潜力的重要课题 。中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所所长金键指出 ，智慧城市建设 的重心在于充分发挥数据要素 的作用和价值，将处在不同部门 、不同行业 、不同系统间 的海量异构数据融合与共享 。

　　作为数据和数字经济大省，广东省正在积极探索行之有效的数据交易模式 。目前，广东省重点打造新型数据交易所，为市场提供安全可控 的流通交易平台。

　　在政府的积极推动下 ，广东省各类中小企业、创新型初创企业、服务创新企业积极将自身的数据、服务、资产，以及算力资源等产品投入市场交易。数据交易所采用“一所、多基地 、多平台”架构运营，引入央企控股及省区市龙头国企优势资源共同建设 ，将围绕数据交易服务、数据资产管理及增值 、数据应用服务 、金融衍生工具 、数据企业孵化等业务打造多平台 ，充分发挥市场在资源配置中 的决定性作用，加快释放数据红利 。

　　随着政府关于加快智慧城市建设的政策不断出台 ，政策红利持续释放。各地的高科技企业纷纷响应政府号召 ，投身智慧城市建设新赛道。与此同时 ，传统企业也在积极探索“智慧转型”之路，为市场注入新活力 。

　　浙江省宁波市正推动数字经济赋能传统城市管理改革 。北仑区作为宁波市的“老港区” ，城市环境卫生治理工作负担较重 。北仑区通过引入具有数字化平台开发能力 的国内大型环卫企业——中环洁集团股份有限公司 ，实现了优化体制机制整体布局，完成了传统环卫部门的“数字化”和“智能化”转型。

　　企业数字化平台数据接入政府数字管理平台 ，实现了“政企联动”“一网统管”模式，让“数字城市”发展具备更多潜力 ，让创新 的城市管理与智慧城市发展有了更多 的“适配性” ，这样 的运营模式为城市带来了新活力 。

　　探索未来

　　智慧城市发展前景广阔

　　根据IDC《全球智慧城市支出指南》，2021年中国智慧城市的IT总体投资达259亿美元 ，年增长率15%。近年来，各地逐步加大智慧城市建设 的投入力度，智慧城市发展前景广阔 。

　　中国国际经济交流中心首席研究员张燕生指出，要探索如何将城市治理和数字经济有效结合起来 ，提升城市管理整体水平 ，以及探索数字经济赋能如何提升全要素生产率，让技术进步推动生产力的提升 。

　　中国社科院中国城市发展研究会副理事长贺可嘉认为，下一步 ，智慧城市建设应该与大数据 、云计算 、区块链、人工智能等技术进行深度融合。从政府角度看 ，政府可能将逐渐主导在物理空间推动城市的智慧化工作 ，在元宇宙空间推动孪生智慧城市的建设工作，完成线上线下双城市 的发展实践。线下智慧空间建设将打破环保 、能源与机械智能化等传统科学壁垒 ，全方位改善城市生活环境。线上孪生城市 的智慧空间将打破时间与空间束缚，让居民分享到更具层次的互动体验。

　　在金键看来，智慧城市建设应以促进数据要素流动为核心，从新型基础设施建设、综合服务能力提升、典型应用打造三个方面形成政府和企业共同参与 的多元投资和协同联动模式 。充分发挥科技巨头 的技术创新能力，联合打造综合服务平台 ，帮助传统企业和中小企业实现数字化转型。

　　根据中国智慧城市工作委员会数据 ，2022年 ，我国智慧城市市场规模将达到25万亿元 。随着智慧城市建设水平的不断提高，未来将有越来越多的城市实现“智能化” ，从而让更多 的人都能感知数字技术带来 的变革、享受数字经济发展带来 的红利。（经济参考报记者 孙广见 杨柳 郝菁）

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列 的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面 。当地时间2月1日 ，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本 ，每月收取20美元 。免费了两个月，月活用户却达1亿 的ChatGPT，终于踏上了自己 的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道 ，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱 的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告 ，订阅ChatGPT Plus服务的用户 ，即使在高峰时段 ，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月 ，ChatGPT横空出世 ，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话 ，还能根据上下文互动 ，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作 。得益于这种突破性 的使用体验 ，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日 ，瑞银发布研究报告称 ，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样 的成绩 ，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月 的时间 ，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入 的同时 ，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应 ，此次收费版 的ChatGPT Plus针对 的便 是这一痛点。

　　据悉 ，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版 的ChatGPT ，Open AI表示 ，将继续为ChatGPT提供免费访问 。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月 ，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化” ，并公布了一项调查 。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中 。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称 ：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化 ，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露 ，ChatGPT平均每次 的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高 。”在接受北京商报记者采访时 ，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示 。

　　但相对训练来说 ，模型推理 ，也就 是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费 的公测也停止了 ，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题 。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡 的理想和现实 ，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF ，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来 ，ChatGPT 是一个高效的信息整合助手 ，可以取代大量人类中初级助理 的角色 。

　　但他同时提到 ，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作 、音乐创作、文字整理 、信息搜集综合 、基础编程和金融分析 ，但还不能胜任高频度的人类主观决策 ，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人 、知名互联网专家郭涛认为 ，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大 的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC 、传媒 、娱乐 、教育、客户服务、医疗健康 、元宇宙等领域快速落地 ，具有万亿级市场规模 。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景 ，目前基于生成式大模型 的商业应用案例还比较少 ，就以当下 的技术水平看，一两年内达到很好 的AGI(通用人工智能)水平还 是不太现实的，所以一定需要有垂直领域 的创新公司来基于OpenAI等公司 的工作来寻找合适 的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火 ，争议始终并行 ，比如AI绘画面临的版权探讨 。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者 。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新 ，并不具备真正 的创造力 ，AIGC的作品可能对一些艺术家 、创作家的风格题材造成侵权 ；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权 的风险。

　　此外，就安全性问题而言 ，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息 ，比如生成一些敏感性的有害信息 ，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论 ，而且这些生成式内容难以分辨追踪 ，大幅增加对信息治理的挑战难度 。信息获取也是AIGC需要解决 的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段 ，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少 、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少 、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题 ，短期内还难以实现大规模商业化应用 。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）