全国人大代表其实：进一步推动垂直大模型开发与应用
2024年全国两会召开之际，全国人大代表、东方财富董事长其实建议，进一步健全政府引导基金容错机制，支持链主企业开展早期风险投资，建立阶梯式的创投税收优惠机制，以推动早期科创支持力度；加快推动高质量垂类语料数据开放共享，进一步完善垂直大模型评测标准体系，积极打造垂直大模型创新应用场景，以支持垂直大模型开发与应用。
推动股权投资支持科技创新
为加大对于早期科创的支持力度，一方面需要更好发挥国资的早期引导效用，另一方面也需要撬动更多民间资本投早、投小、投科技。为此，其实提出以下建议：
一是进一步健全政府引导基金容错机制。建议在国家层面做好多部门协调的容错机制顶层设计，平衡容错机制实施可能引发的发改委、科技部、财政部等部门之间的监管矛盾点，形成政府引导基金早期投资的统一监管方向，鼓励和指导各地方推出优化容错机制的具体措施。目前已有部分地区对天使引导基金设定了损失容忍率或明确了尽职免责的认定程序，建议国家相关部门可以梳理和总结各地的探索经验，形成可复制可推广的容错机制建设标杆案例，鼓励各地结合实际情况进行参考借鉴。
二是支持链主企业开展早期风险投资。建议围绕区域核心产业鼓励链主企业、上市公司开展早期风险投资，一方面支持链主企业、上市公司设立风险投资机构，并加大政府引导基金对该类风险投资机构的支持力度，形成产业资金主导、政府资金支持的早期投资联动机制，共同加大对创新链前端的资金支持；另一方面给予积极开展早期投资的企业主体相应的政策支持，如上市公司设立投资机构进行早期投资的，可以对其早期投资金额范围内的再融资申请进行优先审批。
三是建立阶梯式的创投税收优惠机制。目前我国针对创投的核心税收优惠政策是投资于初创科技型企业满2年的可按投资额的70%抵扣应纳税所得额，同时部分地区试点推出了针对公司型创投机构的梯度税收优惠政策。在此基础上，可考虑进一步针对更加主流的合伙型创投机构建立阶梯式的创投税收优惠机制，投资阶段越早、持有期限越长，可获得的税收优惠力度越大，从而强化对于早期投资、长期投资的政策引导。
支持垂直大模型开发与应用
其实表示，垂直大模型在开发和应用过程中仍面临一些挑战：
一是高质量垂类数据的供给不足。当前，全球大模型产业普遍面临训练数据瓶颈，其中中文数据尤为匮乏，在全球通用的50亿大模型数据训练集里，中文语料仅占1.3%。由于垂直领域公共数据来源少、私有数据开放程度低、对数据处理的专业要求更高等原因，专业垂类数据稀缺的问题更加凸显。
二是大模型评测标准体系尚不完善。产业对于数据合规、专业能力、隐私安全等方面的顾虑，是影响大模型实际应用的难题之一。目前国内大模型评测标准体系的建设仍处于初级阶段，已有的大模型评测体系以评估模型通用能力为主，针对具体行业或应用场景的大模型能力评估方法和基准仍不够丰富，对于如何建立更科学、权威、有针对性的评价体系尚未形成共识。
三是大模型应用的价值空间仍待挖掘。我国大模型技术的快速发展为创造性的场景应用奠定了基础，但目前大模型的应用更多是在原有传统人工智能应用场景的基础上重新搭载大模型，暂时相对缺乏原生性、高价值、颠覆式的大模型创新应用场景，大模型的经济效益和商业价值还有待进一步激发。
为进一步提高垂直大模型的专业性、安全性与实用性，更好地发挥人工智能技术对千行百业的赋能作用，其实提出以下建议：
一是加快推动高质量垂类语料数据开放共享。建议进一步引导来自不同领域的主体组建地方级、国家级大模型数据联盟，联合打造开放的垂类语料产品。同时，可考虑建立国家大模型数据资源服务平台，与公共部门、产业机构、数据联盟等开展数据合作，向满足条件的大模型研究人员和开发者提供数据支持。
二是进一步完善垂直大模型评测标准体系。建议进一步鼓励各类主体积极参与垂直大模型评测体系的构建和测试，丰富评测指标、方法以及工具，并适时总结实践经验，在金融、医疗、汽车、政务等典型应用领域建立相对权威的垂直大模型专业能力和安全性评测标准，指导模型开发主体有针对性地提升模型质量，并为产业应用主体和相关主管部门提供参考。
三是积极打造垂直大模型创新应用场景。建议由工信部牵头，进一步面向垂直大模型在细分场景中的创新应用，培育一批全国性典型案例，发挥标杆示范作用。此外，可鼓励更多地方政府、央国企以及领军企业等，通过揭榜挂帅、案例征集、供需对接平台等形式开放场景机会、拓展合作渠道，对于优秀案例或立项项目进行重点宣传并给予一定补贴支持，集中力量打造更多高价值的创新应用场景。