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去年北京数字经济增加值达2万亿元 信息软件业跃升为第2024新澳免费资料三头67期一支柱产业

原创 去年北京数字经济增加值达2万亿元 信息软件业跃升为第2024新澳免费资料三头67期一支柱产业

中新网北京1月15日电 (记者 吕少威 陈杭)2024年北京市数字经济增加值达2万亿元,同比增长7.5%左右,有力支撑首都高质量发展。特别是信息软件业,2024年营业收入突破3万亿元,跃升为全市第一支柱产业。

北京市第十六届人民代表大会第三次会议新闻中心15日举行“深化改革促发展”主题新闻发布会。北京市经信局副局长、新闻发言人刘维亮在发布会上作上述表示。

人工智能企业超2400家

刘维亮提到,北京数字产业化释放新动能。北京将人工智能作为数字经济的核心驱动力,打造具有国际竞争力的数字产业集群。

北京现有人工智能企业超2400家,核心产业规模突破3000亿元。全市105款大模型通过中央网信办备案,占全国近四成。全国首个元宇宙数字体验综合体落地首钢园;启用北京数字人基地,全市数字人企业已达2805家。北京海淀人工智能集群获评人工智能领域全国唯一的国家级先进制造业集群。

北京加快推动数字技术赋能制造业、金融、贸易、农业等千行百业。推动581家规上制造业企业实现数字化转型达标,GE医疗北京基地获评中国医疗设备制造领域首座“灯塔工厂”,新增9家国家级智能制造示范工厂。

北京市金融科技企业达到1785家,市管企业数字人民币交易规模超190亿元,全市数字广告业产业规模超过1500亿元。建成北京跨境电子合同签署平台,累计接入认证企业14000余家。

每万人拥有5G基站数量全国第一

刘维亮表示,北京数字技术创新实现新突破。北京聚焦基础软件、脑科学、人工智能等重点领域,加快关键核心技术突破。统信软件发布具有大模型底层能力的国产操作系统。部市共建具身智能机器人创新中心,自主研发的最新一代通用机器人母平台“天工”,实现了全地形泛化移动能力。

人工智能大模型技术紧跟国际前沿,生数科技发布国内首个文生视频模型Vidu,快手支持生成2分钟超长视频,豆包大模型在多个主流模型能力评测中对齐GPT4.0水平,Kimi支持上下文窗口长度率先达到200万字。

北京新型基础设施建设取得新成效。发布《北京市算力基础设施建设实施方案》,新增智能算力8620P,累计算力规模超2.2万P。建设“光网之都,万兆之城”,新建5G基站2.6万个,每万人拥有5G基站数量全国第一。

北京推动5G-A、F5G-A试点示范,建成5G-A基站1.2万个。促进工业互联网发展,累计接入二级节点数量129个,位列全国第一,新增标识解析量88亿次,新接入企业1000余家。商业星座建设稳步推进,在轨卫星数量达100颗。

打造全国首个数字经济企业出海创新服务基地

刘维亮说,北京数字经济对外开放迈出新步伐。成功举办2024全球数字经济大会,发布合作协议、行动计划、标准指南等成果近200项,推动10个数字经济领域合作项目在京落地,全球数字经济伙伴城市新增9个、累计已达30个。

北京打造全国首个数字经济企业出海创新服务基地,吸纳70余家专业团队进入运营服务体系,促成基地入驻企业产品出口非洲“首订单”。北京成功入选全国首批增值电信业务扩大对外开放试点城市。

北京还编制数据要素顶层规划,获批建设“一区三中心”,即:国家数据要素市场化配置改革综合试验区(北京)、国家数据管理中心、国家数据资源中心和国家数据流通交易中心。

北京数据基础制度先行区形成积极示范效应,汇聚100余家企业,建成全国首个人工智能数据训练基地。北京国际大数据交易所累计数据交易规模已达59亿元。全市已有28家企业完成数据资产入表,合计金额超7.7亿元。

刘维亮谈到,2025年北京将加力建设全球数字经济标杆城市,加快数字经济和实体经济深度融合,多维度推动数字产业化和产业数字化,实现数字经济增加值增速8%,占GDP比重超过45%的年度目标。为此,北京将重点实施“五项行动”,即“人工智能+”行动、示范标杆引领行动、基础设施提升行动、数据要素价值释放行动、数字经济“走出去”行动。(完)

  1987年9月至1994年6月,郭宁宁在清华大学经济管理学院管理信息系统专业学习,获工学学士、硕士学位,1997年3月至2003年6月,她在清华大学数量经济学专业在职研究生学习,获经济学博士学位。

  2024年4月15日,保定高新数据资产管理有限公司成立。当月,邯郸市数据资产运营有限公司成立。2023年6月6日,湖北数据集团有限公司成立,控股股东为湖北联投集团有限公司,实际控制人为湖北省国资委,注册资本为50亿元,营业范围包括互联网数据服务和大数据服务等。公开信息显示,杭州、潍坊等市或下辖区也在筹备成立数据集团。

  成立数据集团的第一步是摸底数据资源。经济观察报获得的某地级市2024年摸底数据资源的内容清单中,包含了数据资源的名称、系统的建设时间、数据业务领域、存储情况、数据容量,以及能否形成数据资产的分析等内容。

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评论
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