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软件特色

【视频】

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谈及香港将首次制定五年发展规划、全面对接国家“十五五”规划，孙伟勇表示，香港应充分发挥作为国际金融中心的优势，参与和推动国家绿色金融的发展，通过深化与内地的金融合作，推动科技创新，加强人才培养、人才交流，促进文化和教育方面的合作。同时十大网络采票平台大全，香港要用好优良的科研基础，加强与内地在高新技术研发以及产业方面合作，进一步优化人才政策，吸引更多高端人才到大湾区来。

【多元】

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在路线图外，该方案亦明确了时间表：到2026年底，力争形成4到5个人工智能行业应用示范，建设一批高质量行业数据集，形成2到3个先进可用的大模型并实现产业化应用，人工智能产业竞争力显著增强；到2027年底，人工智能在重点行业深度融合取得实质性进展，形成一批具有影响力的典型应用案例，产业生态初步完善；到2028年底，算力满足人工智能产业需求，数据潜能充分释放，建成若干高能级人工智能创新平台，培育形成一批具有核心竞争力的行业企业，人工智能核心产业规模大幅提升。

《行动方案》为海南下一步“人工智能+”明确了特色示范场景，包括“人工智能+”商业航天、“人工智能+”深海科技、“人工智能+”南繁种业、“人工智能+”低空经济；推动重点行业应用，涉及“人工智能+”防灾减灾、“人工智能+”旅游消费、“人工智能+”数字政府、“人工智能+”医疗健康、“人工智能+”教育、“人工智能+”智慧交通、“人工智能+”基础设施。

文昌航天超算智慧科技有限公司董事长叶世阳透露，目前他所在的文昌航天超算中心，已建成国内A级国际T3级数据中心和人工智能算力平台，链接全球94个数据中心节点，服务国内外上百个数据和算力用户；2026年将投资15亿元，全面围绕航天数据、算力、算法开展攻关工作，其中包括推动航天大数据和人工智能大模型的深度融合，通过人工智能算力平台为航天数据处理提供算力支撑。

【互动】

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北部都会区是香港创科发展主阵地。陈茂波提到，特区政府会向立法会申请注资100亿元予河套深港科技创新合作区香港园区公司，以加速园区发展。特区政府今年将成立专属公司推动开发新田科技城，并向立法会申请注资100亿元起始资金，带动市场资源提速发展。2026年1月成立的洪水桥产业园有限公司将通过直接参与和公私营合作，发展和营运洪水桥约23公顷产业用地，以加速产业导入。

过去一年，经济和资本市场向好令香港税收增加，加上强化版财政整合计划渐见成果，香港公共财政状况改善较预期快十大网络采票平台大全，在本年度经营账目恢复盈余。新一份预算案增加对市民和中小企业的支援，在物业差饷、利得税、薪俸税和个人入息税等方面作出适当宽减。陈茂波预料今年香港经济势头持续良好，未来5年的经营账目均会录得盈余。

【极速】

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在各大科技公司向公众开放的AI训练平台上，一项项任务构成微型数字劳务市场：给一段文本做情感分类，报酬0.1元；判断AI对话的意图是否准确，0.15元；将一分钟方言语音转录成文字，0.8元……一名熟练的学生利用课余时间，每月能获得1000元至2500元不等的收入。比起即时报酬，很多大学生更看重这份“参与过AI大模型训练与优化”的项目经验，希望因此为求职“加分”。

“应当避免用传统兼职的标准，简单评判新兴技术领域的实践。”中国教育发展战略学会学术委员陈志文指出十大网络采票平台大全，人工智能的发展催生了多层次、多样化参与需求，即便是基础性工作，要做到精准高效，同样需要专注和技能积累，“这是支撑AI系统不断优化的重要基础。实际上，每一个环节的质量都可能影响整个AI技术的‘智能水平’”。

这种基础性实践参与，成为不少学生深入理解AI技术的起点。武汉某高校计算机专业学生赵峰在完成标注任务的同时，开始研究数据特征与AI模型的错误规律。“我发现某些类型的错误，会在AI的回答里反复出现，这让我思考训练数据的边界和局限性问题。”基于这些观察和思考，他在校级AI创新比赛中，提出一套改进数据筛选的方案，获得奖项。

2025年，人力资源和社会保障部、教育部、财政部联合发文，提出实施就业能力提升“双千”计划，推动在全国高校开设1000个“微专业”和1000门职业能力培训课程，重点支持开展人工智能应用赋能就业培训。目前，部分高校开始探索与AI企业合作，将数据标注等实践环节纳入课程设计或课外实践体系，使学生的参与更加系统化。

中国教育科学研究院研究员储朝晖指出，在人工智能深刻影响社会与教育的当下，学生参与技术实践需要保持清醒认知。“要坚持以人为本的原则，人是主体和目的，技术是服务于人的工具和手段。”他强调，应避免学生在技术实践中陷入单纯“劳动输出”，而忽视自身主体性与综合能力的成长。“技术参与应当遵循‘是否需要、是否适合、是否有利’准则，结合个人发展需求审慎选择，真正实现全面成长。”

对于希望或正在参与AI训练实践的大学生，王晓康建议，首先要明确参与目的，区分是为了赚取生活费、丰富简历还是探索职业方向；其次要超越简单劳动，在完成任务的同时理解背后的算法逻辑和数据价值，建立知识连接，将实践内容与专业学习相结合；同时注重技能迁移，培养耐心、细心和判断力等可迁移的数字化时代基础能力。

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