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为了应对旅客持续增加，适应游客消费习惯转变，香港各界正不断提升硬件设施，推动“无处不旅游”，冀优化旅游体验，吸引更多游客消费。
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值得注意的是，由于大模型研发投入大而收益不确定性高，目前行业应用多停留在试点阶段，形成商业闭环仍面临挑战。例如，工业生产场景对精度、可靠性的严苛要求，与现有生成式人工智能的专业理解短板形成错位；技术迭代速度与企业消化能力脱节，导致适配难度加大；企业盈利模式不确定，主流的API调用、订阅制、项目制尚未实现可持续盈利。以OpenAI为例，预计2029年有望盈利，2026年亏损或达140亿美元，是2024年预期亏损的3倍。头部企业通过免费模式抢占市场，但数据资产转化、技术迭代降本、垂直场景价值挖掘的闭环尚未打通，持续投入与收益平衡成为破局关键。
产业生态建设方面，科技龙头企业积极推动技术开源，但中小企业协同发展的生态尚未形成。在工业制造、医疗健康、能源石化等垂直领域，由于缺乏行业主体深度参与或主导，往往只能以应用方的单一角色浅尝辄止，难以从行业战略、技术研发、业务流程、应用场景等多个维度进行深度整合。行业专有服务平台建设略显滞后，企业难以获取专业技术支持，数据质量参差不齐、算力分配不均、行业标准缺失等问题制约了规模化应用。资本层面，人工智能投资放缓，中国工业互联网研究院数据显示，2024年美国在人工智能领域投资额约641亿美元，我国约为55亿美元。
二是攻克关键核心技术。人工智能关键核心技术是行业发展的重中之重。核心产业技术方面，重点支持基础科研和大模型技术攻关，鼓励企业与科研机构协同合作，集中优势资源突破技术瓶颈，为产业发展筑牢根基。同时，着力建设自主可控的AI软件工具系统，摆脱对CUDA(统一计算设备架构)等国外技术生态的依赖，开发具有自主知识产权的计算平台，基于开源开放和国产化平台开展原生大模型开发和应用创新。行业应用的核心技术方面，鼓励龙头企业牵头组成创新联合体，聚焦行业关键共性场景联合开发深度学习、机器学习等核心算法模型，通过持续创新不断提升模型的性能与精度，推动专用多模型“垂直做精”与通用大模型“横向扩展”形成互补。