ZDNet(中国)大连报道(文/蒋湘辉)在6月24日举办的第八届中国软交会的“2010年软件和信息服务业政策与趋势发布会”上,商务部服务贸易司副司长林哲莹根据商务部编写的“2010年中国软件出口发展报告”总结了目前我国软件出口的五大特点,并结合报告研究成果,提出了促进发展我国软件和信息服务业的六条思路。他表示,在支持服务外包政策方面,除了以往的政策,今年也把软件出口纳入到出口贴息的范围。今年这项政策的变化意味着以往对于贸易行之有效的出口贸易政策将引申到软件出口方面来。
林哲莹表示,2009年中国软件出口呈现出五大特点:
第一,软件出口仍然处于高速增长,全年呈现前低后高的态势。2009年全年软件出口合同达到了3万份以上,同比增长了59%,合同 执行额达到了72.66亿美金,同比增长了 11.5%。
第二,软件出口额的稳定对软件和信息服务业的发展起到了基础性的保障作用。中国软件出口企业主要集中在北京、广东、上海、浙江、江苏等经济文化较发达,人才资源丰富的东部地区,虽然西部地区在2009年软件企业的数量和出口额有所上升,吸引跨国企业的数量和研发中心也有所增长,但增长幅度仍然有限。
第三,软件出口多元化。2009年中国软件出口的目标国主要集中在欧美、日本、港台地区,这几个地区占中国软件出口73%的份额。相比前几年中国对印度等发展中国家的软件出口也有了明显的增长。
第四,软件出口创新基地表现显眼。中国现在有11个软件出口基地,是中国软件和信息服务外包产业的重要载体。2009年11个软件出口创新基地的出口总额达到了50亿美金,占当年中国软件出口总额的近70%,同比增长了近一倍。
第五,软件出口主体发生了一些变化。2009年外商投资企业仍然是软件出口的主要力量,软件出口额达到了50亿美金,但是软件出口总额中所占的比重有所下 降。从2007年85%到2008年75%,到2009年的70%,民营出口企业的总额达到了7亿美金以上,占到了全国出口总额的10%,比重仍然处于攀 升状态。今年的报告是随着软件和信息服务的分工,中国政府相关政策的大力支持,以及国内外需求的持续拉动,中国软件出口将会出现长期向好的趋势。中国国内的软件和信息服务外包产业将更趋向行业化、差异化、集结化和规范化。软件服务化的趋势将更为明显。同时我们也注意到企业兼并、重组规模将扩大,龙头企业将 不断涌现,未来几年中国软件和信息服务业将保持持续高速发展,也将引领中国经济走向更加辉煌的明天。
结合报告研究成果,商务部还提出了促进发展我国软件和信息服务业的六条思路。林哲莹表示,
第一,我们将继续完善和创造政策环境,进一步支持软件业的发展,通过政策的集成和创新,鼓励软件企业面向国际市场、开拓国际市场、提高国际竞争力。我们在今年支持服务外包政策的支持方面,除了以往的政策,今年对软件出口也纳入了出口贴息的范围。今年这项政策的变化意味着我们以往对于贸易行之有效的出口贸易政策也将引申到软件出口方面来。
第二,鼓励和扶持中国软件的国际舞台,继续推动中国企业树立品牌意识。这方面来讲,中央政府要拿出相应的财政资金,鼓励、帮助中国的软件企业开拓国际市场,参加国际品牌的展会,树立中国服务或者服务外包的国家品牌。
第三,提高中国软件企业的国际化水平,鼓励中国软件企业在海外设立研发中心,也同时鼓励跨国公司在国内设立研发中心。通过国内软件企业与外商投资企业的合 资合作,提高中国软件企业的创新能力和研发水平。
第四,鼓励中国软件企业开展技术创新和知识产权保护。在这方面,我们继续在信息安全和信息保密方面不断地完善政策法规,同时也要树立企业在这方面保护知识 产权的意识。我们在中央财政资金的支持方面,有很多促进用于支持出口企业取得国际认证的资助,目的就是要让我们的企业在保护知识产权方面有更多的投入,降 低更多的成本。
第五,要完善中国软件企业的融资渠道,继续加大软件企业的财政支持,引导更多的社会资本和外商投资对中国软件企业合作,继续加大商业银行对有潜力的软件企 业加大投资力度。目前无论是即将出现的18号文和已经出台的支持服务外包的相关政策,我们都对支持软件出口企业的债权融资和股份融资都做了很多的工作。可 以说未来中国软件企业的创新都离不开资本的支持和融资创新的扶持。
第六,完善软件企业的人才培养体系,进一步完善软件人才的培育,引导高效企业加强人才的培养,完成和示范性学院完善实用型人才培养,建立多渠道的人才培养 机制,包括引进海外人才回国创业。目前国家实行的人才战略,我们都将软件服务外包方面的人才纳入其中。
好文章,需要你的鼓励
研究人员基于Meta前首席AI科学家Yann LeCun提出的联合嵌入预测架构,开发了名为JETS的自监督时间序列基础模型。该模型能够处理不规则的可穿戴设备数据,通过学习预测缺失数据的含义而非数据本身,成功检测多种疾病。在高血压检测中AUROC达86.8%,心房扑动检测达70.5%。研究显示即使只有15%的参与者有标注医疗记录,该模型仍能有效利用85%的未标注数据进行训练,为利用不完整健康数据提供了新思路。
西湖大学等机构联合发布TwinFlow技术,通过创新的"双轨道"设计实现AI图像生成的革命性突破。该技术让原本需要40-100步的图像生成过程缩短到仅需1步,速度提升100倍且质量几乎无损。TwinFlow采用自我对抗机制,无需额外辅助模型,成功应用于200亿参数超大模型,在GenEval等标准测试中表现卓越,为实时AI图像生成应用开辟了广阔前景。
AI云基础设施提供商Coreweave今年经历了起伏。3月份IPO未达预期,10月收购Core Scientific计划因股东反对而搁浅。CEO Michael Intrator为公司表现辩护,称正在创建云计算新商业模式。面对股价波动和高负债质疑,他表示这是颠覆性创新的必然过程。公司从加密货币挖矿转型为AI基础设施提供商,与微软、OpenAI等巨头合作。对于AI行业循环投资批评,Intrator认为这是应对供需剧变的合作方式。
中山大学等机构联合开发的RealGen框架成功解决了AI生成图像的"塑料感"问题。该技术通过"探测器奖励"机制,让AI在躲避图像检测器识别的过程中学会制作更逼真照片。实验显示,RealGen在逼真度评测中大幅领先现有模型,在与真实照片对比中胜率接近50%,为AI图像生成技术带来重要突破。