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河南科技成果转化实现新突破******

□本报记者 尹江勇

　　聚焦科技成果转化关键环节重点发力，为推动我省高质量发展聚力赋能。1月10日，记者从省科技厅获悉，2022年我省技术合同成交额达到1025亿元，同比增长68%，首次突破1000亿元大关！

　　高位推动，促进科技成果转化取得新突破

　　“这项成绩的取得，是我省认真贯彻落实习近平总书记重要讲话和指示批示精神，着力推进科技成果从应用研发到产业化的全过程有机衔接，不断增强成果转移转化服务效能的生动实践成果。”省科技厅科技成果转化与区域创新处处长程艳告诉记者。

　　实现这一新突破，首先得益于省委、省政府高位推动。过去的一年，省委、省政府以敢为人先的锐气和胆识狠抓科技创新，省科技创新委员会对科技成果转化进行科学谋划、强力推动，持续落实《河南省促进科技成果转化条例》和《河南省技术转移体系建设实施方案》，把《关于推进科技成果转移转化的若干意见》纳入全省创新发展综合配套改革方案予以实施，全面深化我省赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权改革试点，迈出了试点改革的坚定步伐，形成各方齐抓共管、协同推进支持科技成果转化的良好生态，我省财政、税务等部门与科技部门协同联动，有效打通了科技成果转化通道。

　　多策并举，赋能科技成果转化连上新台阶

　　近几年，我省牢牢抓住成果转化关键环节，多策并举推动体制机制改革，促进成果供需对接，使科技成果转化在全省经济社会发展中的作用显著增强。

　　——提供源头供给。强力推动省实验室建设，重建重振省科学院，做优做强省农科院，创造一大批具有市场价值的高水平成果；凸显企业科技成果转化的核心主体作用，企业技术合同成交额986.4亿元，在全省占比持续保持在96%左右。

　　——坚持主副带动。国家中心城市郑州和中原城市群副中心城市洛阳、省域副中心城市南阳在全省科技成果转化工作中发挥引领带动作用，建立运营科技大市场、出台促进成果转移转化的政策措施。2022年，郑州实现技术合同成交额509.24亿元，占全省总成交额的49.7%；洛阳和南阳技术合同成交额也分别达到113.89亿元和108.39亿元，同比增长率分别为34.8%和181%。

　　——坚持考核引导。2021年起我省将技术合同成交额列入地市高质量发展考核指标，极大地调动了各地推动科技成果转化的积极性，有效发挥了考核“指挥棒”作用。商丘、漯河、信阳三市的技术合同成交额均实现大幅攀升，2022年技术合同成交额分别是2020年的42倍、22倍、12倍。

　　完善体系，提升科技成果转化效能再上新水平

　　省科技厅副厅长何守法表示，下一步，我省将深入贯彻落实党的二十大精神，紧紧围绕建设国家创新高地总目标，不断完善成果转化服务体系，全面提升河南省成果转移转化效能。争取建成布局合理、功能完善、开放协同、运行高效、符合科技创新规律和市场经济规律的科技成果转化体系，形成以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的科技成果转化新格局，促成一大批科技成果在豫落地转化，力争实现技术合同成交额以每年15%以上比例增长，到“十四五”末期超过1500亿元。

　　新闻1+1

　　未来三年超千亿元支持1500家以上科技企业

　　我省科技金融发展升级“新赛道”

　　本报讯（记者 尹江勇王昺南）1月9日，记者从省科技厅与中原银行举行的战略合作签约仪式上获悉，未来三年，中原银行拟设立10家科技支行，重点支持1500家以上战略性新兴产业科技企业，累计提供各类金融支持1000亿元以上，这标志着我省科技金融发展进入新领域、新赛道。

　　省科技厅相关负责人告诉记者，以支持战略性新兴产业为导向，双方将在重大创新平台建设、科技企业培育、重点区域和重点产业扶持、科技创新人才服务、特色科技支行打造、建立科技创新能力评价体系、开展创新创业活动等方面进行全方位深化合作。

　　签约仪式上，省科技厅与中原银行共同启动科创企业“创新积分贷”。根据签约协议，未来三年，双方还将联合开展“科技成果转化·春晓行动”“千户展翼计划”和“招才引智计划”等。

　　去年5月，在省委、省政府的强力推动下，中原银行成功吸收合并洛阳银行、平顶山银行、焦作中旅银行，并成立了一级部——科创双碳金融服务中心，统筹全行科技创新政策研究制定、产品创设、业务推动、渠道搭建、服务支撑等工作。

　　据介绍，近年来，省科技厅、省财政厅联合多家金融机构先行先试，在全国率先开展了“科技贷”业务，已累计支持科技企业2099家（次），实现放款116.89亿元，成为在全国叫得响的科技金融品牌。

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）