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临港新片区未来产业先导区建设一年来，临港加快绘制未来产业先导区全景图谱，2023年规上工业总产值4333亿元，同比增幅22.5%，全社会固定资产投资完成1462亿元，同比增长10.3%。招商方面，长电科技、舜宇光学、特斯拉储能多个百亿能级项目成功落地；ASMPT、李斯特、波士顿科学等外资项目纷纷签约。2023年落地前沿产业招商项目109个，涉及投资额1007.6亿元。

未来智能产业方面，临港通过“滴水湖AI创新港”建设，全力打造未来智能产业重要集聚地。一是前瞻布局智能穿戴产业链。已集聚鲲游光学模组、显耀显示Mirco LED、舜宇光波导芯片等智能穿戴核心部件项目。二是聚焦通用机器人、工业机器人、服务机器人等赛道，引进智元人形机器人、中车艾森迪水下机器人等项目。三是做大智算产业，临港已经引进商汤、移动、联通、电信、有孚等智算中心，总算力超过3EFLOPS，智能算力占比近80%。四是打造高级别自动驾驶引领区，构建多元化应用场景体系，到2025年，建成全国首个“数据通全路、云网联全车、智能赋全城”的智能网联汽车创新引领区。五是锚定匹配临港发展方向的软件产业，引进中科创达自动驾驶“滴水OS”整车操作系统全球总部，利用华师大软件学院、华师大产业研究院等平台，吸引培育更多高校产业化项目落地。

未来能源产业方面，一是生态培育，特斯拉储能计划于年内完成试投产，达产规模近40GWh，临港将围绕特斯拉储能强链补链，提升储能产业集聚度。二是场景撬动，临港已成功招募第一批聚合商，推动虚拟电厂的精准响应。同时支持新型储能项目示范应用，并鼓励依法建设制氢加氢一体站，推动开展滩涂小规模风电制氢，打造绿色低碳的示范区。三是推进技术攻关，借助能量奇点的落地，预研新型核聚变能源系统技术，研制实现可控、持续核聚变的托卡马克装置，推动终极能源—可控核聚变的发展。

未来健康产业方面，一是坚持原始创新的培育。充分发挥临港实验室、顶科实验室的作用，加强基因和细胞治疗、抗体药物、合成生物学、脑机接口、AI辅助、高端医疗影像等产业赛道布局。二是加快公共服务平台建设。利用好科创驿站、飞镖加速器等创新孵化平台，联合中科院有机所、联合实验室，用好临床研究型医院（拟）等优势资源，孵化培育更多像光脉医疗一样从临港生、在临港长的“本土”企业。三是坚持围绕高端“研发+制造+服务”产业布局，聚焦高值耗材、体外诊断、影像设备、生物大分子药、小分子化药等细分领域，进一步做大产业规模。

未来空间产业方面，一是航空领域，临港已形成了整机总装、机体结构、复合材料、动力系统等产业集群，引进了上飞制造、航发商发、中国飞机强度研究所、三角防务、中建材等项目。未来，重点推进国产大飞机批量化生产，推动总装及机体结构就近布局，强化复合材料产业优势，加快推动国产航空发动机研制，新增布局机载系统研制及测试。二是航天领域，临港已经集聚卫星制造和卫星应用领域创新平台2个，国家、省部级实验室4个。积极推动上海微小卫星工程中心突破卫星批量设计制造等关键技术，基本建成低成本脉动式卫星批量生产线，力争建成国内领先的卫星智能化、标准化、批量化制造基地。

消息称，《财经调查》栏目将聚焦制约构建新发展格局和推动高质量发展的卡点堵点、发展环境和民生领域的痛点难点、有悖社会公平正义的焦点热点，开展建设性舆论监督，推动改进工作，着力为经济社会发展增动力、添活力。栏目将发挥总台《3·15》《经济半小时》等品牌栏目记者一线调查优势，坚持以事实说话，做有深度、有锐度的专业调查节目。

通用人工智能，指具备与人类同等智能或超越人类的人工智能。短短几年前，大部分人还认为通用人工智能是一个遥不可及的目标。一年多前，美国公司OpenAI的ChatGPT产品引爆人工智能大模型热潮，让不少人觉得通用人工智能实现在望，大模型赛道出现百舸争流盛况。截至2023年年底，我国累计发布了200多个人工智能大模型。大模型的巨大投入和高风险，让一些业内人士持观望批评态度。甚至有人认为国内大模型与美国差距太大，跟不上，白烧钱，不如采取底层技术搭美国便车、用开源大模型做应用层创新的跟进策略。

盲目烧钱一哄而上，诚然不可取。然而树无根不长，人无志不立。如果将实现通用人工智能比作登月工程，ChatGPT并未登上月球，而是跟其他大模型一样处于火箭原型测试阶段。大模型爆火一年多来，中美之间的实际差距在缩小，我们完全没必要轻言放弃。瞄准人工智能领域的第一性原理，通用人工智能就是核心，第一个拿到AGI门票的公司可以从那一刻起降维打击，实现赢家通吃。月之暗面公司以初生牛犊不怕虎的精神志指“登月”，堪称目标远大，值得期许。

人工智能也需要差异化竞争。月之暗面公司精准把握用户需求和应用场景，打造出具有记忆点的产品Kimi智能助手，引领了人工智能的“长文本”时代。OpenAI官方去年11月发布的GPT-4 Turbo支持128k上下文，大约相当于10万汉字。而Kimi智能助手在去年10月首次亮相时，就可支持20万汉字的无损上下文长度，是大模型产品里这一单项能力的冠军。仅仅5个月后，月之暗面公司就宣布把Kimi的这一能力提升到了全新的数量级200万汉字。

升级后，过去人类要10000小时才能成为专家的领域，现在交给Kimi智能助手，只需要10分钟。有一个演示鲜明地展现了Kimi高超的“吃瓜”智能。使用者将《甄嬛传》剧本传给Kimi，再问它哪些细节表明甄嬛的孩子是果郡王的？Kimi能在不同时间段、各个场景的故事情节中，深入挖掘出相关线索并一一列出，堪比一个看了几十遍电视剧的“甄”学家。

文本长度受限带来的“碎片化”输入，常常降低人工智能的“智能”。一篇英语长文如果让大模型来翻译，受限于输入长度要分割成几块，就可能出现前后不一致，比如“chair”在第一段输入时被译成“主席”，在第二段输入时被译作“椅子”。Kimi的长文本输入就解决了这个问题，比起“聊天机器人”，更像一个“智能助手”。Kimi远超同侪的长文本能力解锁了更多可能，包括完整代码库的分析理解、可以自主帮人类完成多步骤复杂任务的智能体、不会遗忘关键信息的终身助理、真正统一架构的多模态模型等。这也让“长文本”有望成为“登月”的第一步。

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