【5月份全球人工智能领域重要事件】
全球首部欧盟理事会正式批准《人工智能法案》（财联社）
当地时间5月21日，欧盟理事会正式批准《人工智能法案》，这是全球首部关于人工智能（AI）的全面法规，该法规遵循"基于风险"的原则，即对社会造成伤害的风险越高规则就越严格。
欧盟委员会在2021年提出《人工智能法案》，在经过多轮谈判和协商后，欧洲议会已于今年3月批准了该法案。随着两大立法机构批准，该法案在经欧洲议会和欧洲理事会主席签署后，将于近日在欧盟官方公报上公布，并在公布20天后生效，生效后24个月内全面适用。企业需根据新法案的要求，对其AI产品和服务进行全面的合规评估和调整，以满足新的法律标准。
AI法案根据风险对不同类型的AI进行分类。风险较低的AI系统只需遵守很轻的透明度义务，而高风险的AI系统则需要获得授权，并且必须满足一系列要求和义务才能进入欧盟市场，比如，认知行为操纵等AI系统将被禁止进入欧盟。该法律还禁止使用生物特征数据按种族、宗教或性取向等特定类别对人进行分类的系统。
对于不构成系统性风险的通用目的AI模型，将需遵守一些有限的要求，例如透明度方面的要求，但对于具有系统性风险的模型，则必须遵守更严格的规定。
为确保适当的执行，设立了多个管理机构：在委员会内部设立AI办公室，负责在整个欧盟范围内执行共同规则；设立一个由独立专家组成的科学小组，支持执行活动；设立一个由成员国代表组成的AI委员会，负责为委员会和成员国提供一致且有效实施AI法案的建议和协助；设立一个利益相关者的咨询论坛，为AI委员会提供技术支持。
违反AI法案的罚款将设定为违规公司上一财年全球年营业额的百分比（7%）或固定金额（3500万欧元），以较高者为准。中小企业和初创公司则需承担相应比例的行政罚款。
在一些提供公共服务的实体部署高风险AI系统之前，需要评估其对基本权利的影响。法规还规定了高风险AI系统开发和使用的透明度。高风险AI系统以及某些使用高风险AI系统的公共实体需要在欧盟高风险AI系统数据库中注册，而情感识别系统的用户必须在自然人暴露于此类系统时告知他们。
AI法案提供了一个有利于创新的法律框架，为开发、测试和验证创新的AI系统提供受控环境。
全球AI产品和技术密集发布（极客公园）
5月13日
AI化身人形智能体快速演进：宇树发布Unitree G1人形机器人。大语言模型出圈，让人形机器人火了。2023年8月，宇树科技发布人形机器人H1，预售价为65万元。5月13日宇树推出的新版人形机器人Unitree G1，价格降至9.9万元起，便宜了超80%。与第一代产品相比，Unitree G1能力显著提升：开瓶盖、砸核桃、颠锅……在宇树科技发布的产品演示视频里，Unitree G1身体和双腿能旋转近360°，可以像人类一样用机械臂灵活地完成一系列工作。
开源闭源并进：零一万物发布千亿参数Yi-Large模型。零一万物成立一周年之际，其千亿参数Yi-Large闭源模型正式亮相，在斯坦福最新的AlpacaEval 2.0排行榜上位列全球大模型Win Rate第一。同时，零一万物将早先发布的Yi-34B、Yi-9B/6B中小尺寸开源模型版本升级为Yi-1.5系列，每个版本达到同尺寸中SOTA性能最佳。
5月14日
"Her"真的来了：GPT-4o将语音助手带到了新高度。OpenAI发布新一代旗舰模型GPT-4o，它可以让人们在手机上与ChatGPT对话，就像与Siri等语音助手对话一样。不同的是，ChatGPT语音助手的理解能力有了质的飞跃，还可以分析和讨论它所看到的图像或视频，并能识别用户说话时的不同情绪。有了GPT-4o的加持，ChatGPT可以根据你的想法引导你做数学题目，按照你的实时要求讲一个睡前故事。OpenAI称GPT-4o是为了创建一个对音频、图像和文本有更深入、更自然理解的模型，这依旧是为了向AGI目标行进。业界普遍认为，GPT-4o的惊艳之处在于两点：1、将语音交互延迟缩短到300ms；2、端到端多模态原生大模型。
5月15日
没有一款产品没有被AI改造：谷歌全面进入Gemini时代。谷歌I/O 2024开发者大会提到121次AI，发布了从搜索到Gmail、TPU，再到语音助手Astra和多模态视频模型Veo等产品，其中三个产品值得关注：一是Project Astra的多模态AI助手。如果说2023年的竞赛点是Copilot，2024年，赛点则进化为多模态融合的Agent，背后是从LLM（大语言模型）到One-network-multimodality（一个框架下的多模态大模型）的技术路径迁移，最终迈向通用的人工智能。二是Veo：Veo可以根据文本、图像和视频提示创建AI生成的视频，并且即将登陆YouTube，帮助创作者快速制作更具专业品质的视频。三是AI搜索。谷歌展示了如何进一步将人工智能集成到搜索中，从而实现更复杂形式的研究和规划，例如根据查询生成三天的素食计划。
大模型之字节打法：一次发布9个模型。字节跳动自研大模型豆包大模型（原云雀大模型）家族带着9个模型对外亮相。字节跳动方面称，之所以是这9个模型，是根据后台模型调用量和需求而来，豆包大模型的推理价格成为一大亮点，其主力模型在企业市场的定价只有0.0008元/千Tokens，0.8厘就能处理1500多个汉字。字节发布会没有介绍模型参数、数据和语料，甚至没有给出豆包模型的评测数据，而是直接把模型能力在场景里做了垂直细分。过去大半年，字节跳动推出的AI应用几乎涵盖了所有热门赛道，"豆包"、AI应用开发平台"扣子"、互动娱乐应用"猫箱"，以及星绘、即梦等。
大模型的隐秘玩家：DeepSeek Chat通过大模型备案。国内拥有超过1万枚GPU的企业不超过5家，幻方这家千亿规模的量化基金就是其中之一，意外地提前压中大模型的入场券--囤卡。今年1月以来，幻方旗下公司的DeepSeek模型被频繁作为开源社区里讨论的对标对象。5月，幻方开源了第二代MoE模型：DeepSeek-V2，主打参数更多、能力更强、成本更低。其在能力逼近第一梯队闭源模型的前提下，推理成本降到了1元/百万Tokens，也就是说，成本是Llama3 70B的七分之一、GPT-4 Turbo的七十分之一。
5月16日
文生图、文生视频：DiT架构正在被广泛拥抱。腾讯旗下的混元文生图大模型宣布对外开源，目前已在Hugging Face平台及Github上发布，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，可供企业与个人开发者免费商用。混元文生图大模型是中文原生的DiT（Diffusion Models with transformer）架构文生图开源模型，这也是Sora和Stable Diffusion 3的同款架构和关键技术，是一种基于Transformer架构的扩散模型。过去，视觉生成扩散模型主要基于U-Net架构，但随着参数量的提升，基于Transformer架构的扩散模型展现出了更好的扩展性，有助于进一步提升模型的生成质量及效率。
5月17日
PTs和大模型助手App：大厂必备，腾讯版来了。腾讯公布了大模型研发、应用产品的系列进展。腾讯混元大模型升级，推出在质量和成本上有不同特点的三个模型版本，其内部已经有600多个业务接入大模型。在工具层，发布了腾讯云大模型知识引擎、图像创作引擎、视频创作引擎三大PaaS工具链，简化数据接入、模型精调、应用开发流程。值得注意的是，腾讯终于推出了自家GPTs--元器，用户可以使用腾讯官方的插件和知识库直接创建智能体。开发完成后，将智能体一键分发到QQ、微信客服、腾讯云等渠道上。
5月22日
微软AI全家桶：10个亮点。在一年一度的微软Build大会上，微软CEO萨蒂亚·纳德拉宣布了50多项AI能力更新，覆盖GPT-4o上云、自研Cobalt芯片、团队版Copilot、SOTA小模型等多个方面，主要有以下亮点：
1、宣布GPT-4o在Azure AI上普遍可用，并引入Cohere、Databricks、Meta、Mistral等公司以及开源社区Hugging Face的多个大模型。
2、即将推出Windows Copilot库，包含40多种型号的模型以及多种开箱即用的本地API。
3、推出42亿参数多模态SLM（小语言模型）Phi-3-vision，支持图像理解与交互；同时提供70亿参数的Phi-3小型模型和140亿参数Phi-3中型模型，支持跨操作系统及云边端运行。
4、推出最新端侧小模型Phi-Silica，专为Copilot+PC中的NPU设计，在SLM中取得SOTA。
5、宣布将通过Windows DirectML提供对PyTorch、WebNN框架的原生支持，开发人员将拥有Web原生的机器学习框架，使其能直接访问GPU和NPU。
6、引入Copilot连接器（Copilot connectors），支持连接业务数据、工作流以及第三方SaaS应用程序，助力企业构建和定制Copilot。
7、推出团队版Copilot（Team Copilot），能扮演会议主持人、记录会议笔记、制作图表、管理工程等多种角色，并扩展出Agent（智能体）能力。
8、Azure AI Studio平台将推出自定义模型功能，同时数据分析平台Microsoft Fabric增加全新的实时智能功能。
9、向客户开放其自研芯片定制CPUAzure Cobalt预览版，性能最高提升40%。
10、成为首批提供英伟达Blackwell GPU的平台，发布配备RTX GPU的Copilot+PC；与AMD扩展合作，Azure将成为首个提供加速器ND MI300X V5通用版的云平台。
5月28日
国家队联手建设昆仑大模型。中国石油、中国移动、华为、科大讯飞共同召开昆仑大模型建设研讨会暨合作共建签约仪式，标志着昆仑大模型建设正式启动，对推动人工智能在能源化工行业的大模型开发建设和高水平应用具有重要意义。四家企业发挥各自优势，强强联合、优势互补，积极推进大模型技术在油气勘探开发、炼油化工、新能源等领域更多场景应用，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合。
国内外大模型集体降价（小饭桌）
字节跳动5月15日宣布豆包大模型，0.0008元/千Tokens，比行业价格低了99.3%，击穿大模型行业最底价。阿里云5月21日宣布通义千问主力模型Qwen-Long直降97%至0.0005元/千Tokens。降价后，阿里的通义模型约为GPT-4价格的1/400，再度击穿全球底价。
最早掀起国内模型降价潮的企业是量化基金公司DeepSeek。5月6日DeepSeek推出新版大模型，将价格降到了0.001元/千Tokens，已经是GPT-4 Turbo发售价的七十分之一。在DeepSeek之后，智谱、面壁等AI明星企业也相继宣布了降价。
大模型价格战突然打响
这波国产大模型集体降价，显得非常突然，甚至有些毫无预兆。毕竟就在年初，大家竞争的焦点还是算力和参数规模。但如果参照海外就会发现，这波国内降价潮的"罪魁祸首"其实是OpenAI。OpenAI5月14日最新发布的GPT-4o价格已经降到输入约为0.035元/千Tokens，输出约为0.1元/千Tokens。其在技术层面上的迭代，已经不再是现象级的变革，而更强调模型的"性价比"。自去年年初以来，Open AI在不断释放新模型的同时，进行了4次降价。去年3月GPT-3.5-turbo每千Tokens的成本为0.002美元，价格比此前的GPT-3.5模型下降了90%。从GPT-4开始到GPT-4o，输入价格从0.03美元/千Tokens下降到0.005美元/千Tokens，降幅为83%；输出价格从0.06美元/千Tokens下降到0.015美元/千Tokens，降幅为75%。整体降幅每年在50-75%的幅度，力度相当大。
作为行业标杆的Open AI都迈出了这一步，其他人降价也就成了必选项。就在Open AI发布GPT-4o的第二天，谷歌也在I/O开发者大会上推出了一系列基于Gemini的"AI超级全家桶"，包括升级200万Tokens上下文的Gemini 1.5 Pro、新模型Gemini 1.5 flash、类Sora的新视频大模型Veo，以及包括AI搜索、AI+Gmail在内的多个AI应用，并声称我们更"cheaper"，以应对Open AI。
作为国内"AI五虎"之一的智谱AI第一个跟进降价。智谱AI调整了旗下入门级大模型GLM-3-Turbo（上下文长度128k）的价格，从0.005元/千Tokens降低到0.001元/千Tokens。此外，开放平台新注册用户获赠从500万Tokens提升至2500万Tokens（包含2000万GLM3-Turbo和500万GLM4）。而GLM-3 Turbo Batch比处理AP还进一步便宜50%--0.0005元/千Tokens，即1元/200万Tokens。
价格战之后是淘汰赛
OpenAI从名不见经传的小公司，膨胀到估值近900亿美金的超级独角兽，靠的显然不是盈利，而是ChatGPT、GPT4.0和Sora不断累积的用户热度，以及带来的无限想象力。国内的AI模型独角兽们，也大抵如此。
但要一直发布轰动性产品，显然不切实际，只靠未来的想象力，也无法一直打动投资人。因此，从当前来看，突破价格成了一个更加方便的选项。
火山引擎总裁谭待表示："现在大模型还是太贵了，模型的应用成本不该是这样，把成本做得更低，这样大家就能更好地做各种创新尝试，整个市场就起来了。"
多位AI创业者表示，一旦大模型竞争被带向"价格战"的绞杀，对每一位入局者都是一个危险的信号，换句话来说，当一个行业进入全面降价阶段，也就意味着大规模淘汰赛的开始。因为在对价格更加敏感的国内市场，价格的变动将很大程度影响客户留存，某些时候，价格因素甚至要比产品本身更加关键。
一旦大厂所引领的降价潮开始，更多AI大模型创业公司，其实没有别的选项，只能被迫加入降价大军，比拼资金和显卡储备等硬性指标，而非创业公司所擅长的模式创新，其风险性势必陡然上升。
上述国内明星AI公司的内部人员就提到，"客户已经多次问到价格问题，大家似乎都在期待着更低的价格……"
大模型降价意在聚拢AI生态（第一财经）
对于近日国内大模型企业突然集体降价，行业人士对此持不同看法。百川智能创始人王小川对第一财经记者表示，降不降价要具体看商业模式是什么，如果是做ToB服务的，降价为的不是卖模型本身，而是为了卖整套云服务，这样可以提高从传统服务模式到新战场的速度。
出门问问创始人李志飞表示，巨头在大模型赛道血拼是必然的，阿里巴巴不希望火山引擎在云计算领域产生新的可能，百度不希望在大模型时代丢掉"AI一哥"的位置。
Lepton AI创始人、阿里巴巴原副总裁贾扬清表示，价格战无可厚非，但应将其看作是一种市场营销行为，现今国内各家大厂API的营收都不多，因此降价对营收的影响非常有限。
智源研究院副院长兼总工程师林咏华认为，大模型的降价潮是一场生态的争夺战。客户更换大模型合作方虽说只是一个URL接口的更换，但模型与模型之间的性能与侧重点差异很大，当一家企业已经适配了一个模型，未必愿意再去适配更换另一个，在更换成本客观存在的前提下，企业会希望先通过价格的方式拉拢一批用户。
万兴科技AI创新中心总经理齐镗泉表示，在当前的市场环境下，谁先布局，谁就能先赢得市占率，借此机会快速积累用户，聚拢生态，巩固行业地位。
企业大模型用户更看重性价比（和讯商业）
字节5月15日发布豆包主力模型在企业市场的定价仅0.0008元/千Tokens，并同时披露，豆包大模型可以日均处理1200亿Tokens。同一天，百度表示，文心大模型日均处理Tokens文本已达2490亿。
文心一言已服务8.5万家企业客户。2024年1-4月，国内大模型的中标项目发布近200个，百度在中标数量、覆盖行业、中标额三项位居行业翘楚。
从技术迭代路线上观察，豆包大模型采用的是公有云+闭源技术路线，这一点和百度一致，也是当下产业的大势所趋。此前，百度创始人李彦宏曾在内部发言称，在大模型场景下，开源反而是最贵的，所以开源模型会越来越落后。
字节跳动此次对大模型产品的降价，主要针对B端产品，C端产品仍然免费，行业分析认为，B端是苦生意，需要长期稳定的坚持和投入，企业客户在对大模型招标时，很看重服务体验，更关注应用效果、响应速度等，而非单纯的低价。生成式AI时代，需要的是价格与效果并举，性价比最关键。
AI已成为阿里发展的重要驱动力（雷峰网/电商报Pro）
阿里巴巴5月14日发布的最新财报显示，今年一季度，阿里巴巴AI相关收入实现三位数增长。财报指出，AI技术革新及应用爆发，带动传统云计算需求增长，也为阿里带来全新的增长空间。阿里积极投资于云计算的产品矩阵尤其是AI基础设施，以迎接AI行业发展的巨大机会，本季度来自基础模型公司、互联网公司，以及金融服务、汽车等不同行业客户的需求强劲增长。
2023年4月通义大模型问世，随后综合性能超越GPT-3.5的通义千问2.0、通义千问2.1相继推出。今年5月，通义大模型问世一周年之际，阿里云又发布最新升级的通义千问2.5。中文语境下，通义千问2.5的文本理解、文本生成、知识问答及生活建议、闲聊及对话、安全风险等多项能力赶超GPT-4。在权威基准OpenCompass上，通义千问2.5得分追平GPT-4 Turbo。同时，通义还发布了最新款的开源模型--1100亿参数的Qwen1.5-110B，超越Meta的Llama-3-70B模型。
AI在阿里电商领域应用愈加深入
以通义大模型为代表的AI能力，作为阿里最重要的基础设施之一，其巨大能量目前已经在阿里内部的多个业务场景中得以释放。在阿里最为核心的电商业务中，去年双11前，淘宝就曾宣布上线模特图智能生成、智能数据周报、官方客服机器人等10款免费AI工具，帮助商家降本增效。
今年"618"之前，5月16日淘宝商家AI工具全面升级为Quick产品，免费开放给商家使用。淘宝Quick能够降低商家在图像生成、图像编辑、文案创作、数据分析等环节的操作量及成本投入，让商家更轻松、更简单地做好电商经营。如"图像生成"新增智能穿衣、单图编辑等能力，让商家在618大促期间做图、改图更加高效便捷。"模特替换"可根据服装产品特点自动匹配最合适的模特；"背景替换"可根据产品图自动匹配优质场景图。另一功能"618文案生成"新增618大促文案生成能力，帮商家一键修改618商品的标题和上新文案。"种草文案"能快速提炼出商品的卖点，用于海报宣传、详情页以及推广文案。
在淘宝，每天有数十万商家反复修改图片的尺寸、文案、样式；有数万的服饰商家需要新拍图片，每个商品服化道成本超过100元、拍摄周期长达1周；还有数百万商品需要编辑、改写标题及卖点文案等，这些繁琐的日常工作需要商家投入大量的时间和精力，但又是经营中无法避免的必要环节，因此商家往往会配置专人处理这些工作，造成人工成本居高不下。过去2个美工才能完成的工作，借助淘宝Quick后可能一个就够了；其高效的文案生成能力，甚至可以直接替代专职的文案。
除持续丰富并升级商家工具外，淘宝还上线了官方自研Agent Quick管家，这也是国内电商行业首个商家经营Agent产品。Quick管家是淘宝基于海量消费者数据以及丰富的商家经验，为中小卖家打造的一站式AI Agent产品，能力覆盖了数据分析、店铺运营、图像设计、内容编辑和规则答疑等商家常用场景，帮助商家减少电商经营复杂度。
如果说淘宝Quick工具更侧重于"降本"，那么Quick管家的重点就是"增效"。作为中小商家，许多与活动提报、信息处理、数据分析相关的运营工作都要亲力亲为，整个淘宝每天有数百万商家进行数据查看、商品发布等操作。这些运营工作普遍较为繁琐，经常找半天都找不到想要的数据指标，或是在商品起标题、填写SKU、设置物流模板等操作上耗时较高。部分新商家由于不熟悉业务规则和运营工具，上手起来也感到颇有难度。而Quick管家则是为中小商家量身定做的辅助经营产品，界面直观、操作简单，能够帮助商家输入海量的信息，处理复杂的数据，设置繁琐的选项，即使是电商新手也能轻松上手。
在海外电商业务中，AI工具也已经得到了广泛的应用。去年阿里国际站在卖家侧回复、询盘以及分析数据的三块业务场景都有开发AI应用功能，例如生意助手、OKKI AI工具等。
阿里已投资5家国内大模型独角兽
除了大力投入自研，阿里还通过投资的方式，在AI领域进行了布局。今年3月，阿里领投了AI大模型公司MiniMax的新一轮融资。至此，阿里已经以投资为纽带，串联起了国内大模型创业领域的5大独角兽--月之暗面、MiniMax、智谱AI、百川智能和零一万物。
去年9月，红杉合伙人David Cahn发文替AI产业算了一笔账：大模型基础设施建设要消耗2000亿美元，大部分钱都要花在算力的购置上。但大模型的应用端每年最多只能产生750亿美元的收入，这中间存在一个高达1250亿美元的缺口。这个短期投入和产出之间的巨大gap，使得大模型创业公司几乎没有可能自建算力，只能向云厂商寻求帮助。云计算的算力集中、灵活部署、按需付费、成本较低等特点，尽管不能解决全部问题，但几乎是算力短缺、昂贵的背景下的唯一答案。无论是训练还是推理，大模型都离不开云。
目前，几乎所有热门的大模型公司背后，都至少站着一家云计算巨头，比如OpenAI选择微软Azure云，Anthropic选择了亚马逊AWS，Midjourney则是Google云的明星客户。
因此，阿里能够集齐国内大模型创业的5大独角兽，某种程度可以说，是它们选择了阿里，看中了阿里在云计算领域的优势。云巨头可以为大模型企业提供宝贵的算力，反过来，大模型为云厂商带来的客户增量也不容小觑。
阿里云创始人、中国工程院院士王坚曾把云计算和大模型的关系比作电和电动机的关系，大模型就像是智能时代的电动机，未来云计算的算力很大一部分都会被各类AI模型所消耗。
【政策文件】
《网络反不正当竞争暂行规定》解读（第一财经）
市场监管总局5月11日发布《网络反不正当竞争暂行规定》，主要有三个特点：
一、《规定》坚持实践导向，全面审视并规范网络领域不正当竞争行为。一是回应社会热点，着力消除监管盲区，对刷单、好评返现等互联网环境下所诞生的新型虚假宣传行为进行有力的规制，规范互联网营销行为；二是细化了互联网竞争行为，明确了"网络不正当竞争专条"的三种子类型，即流量劫持、不当干扰和恶意不兼容，并详细规定其表现形式及认定因素；三是对其他利用数据手段或平台规则的新型不正当竞争行为进行规制，保障市场的公平竞争环境。
二、《规定》注重规制效果，实现多元主体参与。首先，《规定》明确了平台经营者在维护公平竞争秩序方面的责任，将平台纳入互联网竞争行为的监管和管理之中，有效缓解行政执法的压力，并且有利于提前防范和制止各种违法违规行为在平台上的蔓延，维护公平竞争的市场秩序。其次，设立专家观察员制度，引入第三方专业机构对网络不正当竞争行为进行监督和评估。这一制度的设立有助于增强监督力度，加强对网络不正当竞争行为的监管，提升执法效率和水平。同时，专家观察员制度的建立还有助于促进法律实施的科学性和规范性，确保执法行为符合法律规定和专业标准。
三、《规定》实现多法协同治理。《规定》在反不正当竞争法体系下，有效衔接电子商务法、反垄断法、行政处罚法等法律，实现了有机衔接和互为支撑。《规定》以《反不正当竞争法》为基本框架，明确了网络不正当竞争的认定标准和行为范围，为有效打击网络不正当竞争行为、维护公平竞争秩序提供了坚实的法律基础和有力的法律保障。《反垄断法》作为维护市场竞争秩序的重要法律，对于滥用市场支配地位、搭售、捆绑销售等垄断行为进行了规制，为《规定》中关于防止平台滥用数据优势等行为提供参考和支持。《电子商务法》对于涉及电子商务领域的不正当竞争行为有具体的法律规定，为《规定》平台交易相关内容提供处理规范。
国家发改委和数据局等推动城市全域数字化转型（中国经济网）
国家发展改革委、国家数据局、财政部、自然资源部5月20日联合发布《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》提出，到2027年，全国城市全域数字化转型取得明显成效，形成一批横向打通、纵向贯通、各具特色的宜居、韧性、智慧城市，有力支撑数字中国建设。到2030年全国城市全域数字化转型全面突破，人民群众获得感、幸福感、安全感全面提升，涌现一批数字文明时代具有全球竞争力的中国式现代化城市。
在全领域推进城市数字化转型方面，《指导意见》提出要建立城市数字化共性基础、培育壮大城市数字经济、促进新型产城融合发展、丰富普惠数字公共服务、优化绿色智慧宜居环境、提升城市安全韧性水平。其中，在建立城市数字化共性基础上，要构建统一规划、统一架构、统一标准、统一运维的城市运行和治理智能中枢，打造线上线下联动、服务管理协同的城市共性支撑平台，构建开放兼容、共性赋能、安全可靠的综合性基础环境，推进算法、模型等数字资源一体集成部署，探索建立共性组件、模块等共享协作机制。
在培育壮大城市数字经济上，深入推进数字技术与一二三产业深度融合，鼓励平台企业构建多层次产业互联网服务平台；在促进新型产城融合发展上，创新生产空间和生活空间融合的数字化场景，加强城市空间开发利用大数据分析，推进数字化赋能郊区新城，实现城市多中心、网络化、组团式发展。推动城市"数字更新"，加快街区、商圈等城市微单元基础设施智能化升级，探索利用数字技术创新应用场景，激发产城融合服务能级与数字活力。深化城市场景开放促进以城带产，提升产业聚合力。加速创新资源共享助力以产促城，发展虚拟园区和跨区域协同创新平台，增强城市数字经济就业吸附力。
在全方位增强城市数字化转型支撑方面，《指导意见》提出要建设完善数字基础设施，实施城市云网强基行动，加快建设新型广播电视网络，推进千兆城市建设，探索发展数字低空基础设施；同时，构建数据要素赋能体系，加快推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度建设，促进数据要素高效流通和使用。加快完善省、市两级政务数据平台，整合构建全国一体化政务大数据体系。关联贯通政务数据资源，推进城市重点场景业务数据"按需共享、应享尽享"。
推进城市全域数字化转型重点是做好三个"全"：
第一个是"全"领域推进城市数字化转型。建立并完善城市数字化共性基础平台体系，推进设施互通、数据贯通和业务协同，在城市经济产业、产城融合、城市治理、公共服务、宜居环境、韧性安全等重点领域，以场景为牵引，破解数据供给、流通障碍，形成一批社会有感、企业有感、群众有感的应用，提升数字化转型质效。
第二个是"全"方位增强城市数字化转型支撑。统筹推动城市算力网、数据流通利用基础设施等建设，推进公共设施数字化改造、智能化运营；加快构建数据要素赋能体系，大力推进数据治理和开放开发，夯实数字化转型根基。
第三个是"全"过程优化城市数字化转型生态。加快推进适数化制度创新，持续创新智慧城市运营运维模式，在更大范围、更深层次推动数字化协同发展。
中央网信办等四部门印发今年数字乡村发展工作要点（人民日报）
中央网信办、农业农村部、国家发展改革委、工业和信息化部5月15日联合印发《2024年数字乡村发展工作要点》提出，到2024年底，数字乡村建设取得实质性进展。数字技术保障国家粮食安全、巩固拓展脱贫攻坚成果更加有力。农村宽带接入用户数超过2亿，农村地区互联网普及率提升2个百分点，农业生产信息化率进一步提升，培育一批既懂农业农村、又懂数字技术的实用型人才，打造一批示范性强、带动性广的数字化应用场景，抓好办成一批线上线下联动、群众可感可及的实事。
《工作要点》包括9个方面重点任务。
一是筑牢数字乡村发展底座。提升农村网络基础设施供给能力，加大农村基础设施改造升级力度，加快推进涉农数据资源集成共享。
二是以数字化守牢"两条底线"。强化确保粮食安全数字化支撑，强化防止返贫监测和帮扶举措。
三是大力推进智慧农业发展。加强农业科技创新与应用推广，提升农业全产业链数字化水平，以数字技术深化农业社会化服务。
四是激发县域数字经济新活力。加快推进农村电商高质量发展，多措并举推动农文旅融合发展，释放涉农数据要素乘数效应，运用数字技术促进农民增收。
五是推动乡村数字文化振兴。加快乡村文化文物资源数字化，丰富乡村公共文化服务数字供给。
六是健全乡村数字治理体系。稳步推进农村"三务"信息化建设，提升农村社会治理数字化效能，增强农村智慧应急管理能力。
七是深化乡村数字普惠服务。着力提升乡村教育数字化水平，持续推进乡村数字健康发展，增强农村数字普惠金融服务实效，加强农村特殊人群信息服务保障。
八是加快建设智慧美丽乡村。加强农村人居环境整治数字化应用，提升农村生态环境保护监管效能。
九是统筹推进数字乡村建设。加强跨部门跨层级协调联动，健全多元化投入保障机制，培养壮大乡村数字人才队伍，推进重点领域标准化建设，讲好新时代数字乡村故事。