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光明网讯(记者 杨亚楠)近日,国家数据局党组书记、局长刘烈宏出席在上海举办的“2025科创大会”并致辞。本次大会以“科创领航,智启新程”为主题,深度探讨新一轮科技革命与产业变革的核心趋势,共话科技如何赋能产业升级、重塑未来生态。
刘烈宏指出,数据作为新型生产要素,正通过与其他生产要素的深度融合,成为技术突破、产业升级与商业模式创新的强劲动力。数据驱动的人工智能正深刻重塑科研范式,数据要素的“乘数效应”在知识发现、技术突破和成果转化中加速释放。推动数据要素与人工智能深度融合,将为创新创业孕育新的沃土。
刘烈宏表示,推动数据要素与人工智能深度融合,促进数智创新,要把握好三个关键。
第一,数据基础设施是数智创新的重要载体。数据的流通利用需要在充分发挥数据要素的正外部性特性的同时,抑制其负外部性特性,这就要解决数据流通利用中“安全、合规、高效”看似不可兼得的三角问题。数据基础设施是支撑数据可信流通、应用和安全融合的关键保障。2024年,国家数据局会同国家发改委、工信部印发建设指引,提出“广泛开展试点试验、实现全国大中城市基本覆盖、建成国家数据基础设施主体架构”三步走的推进思路。先后发布了数据基础设施技术架构、互联互通基本要求等13项技术文件,完成了6项国家标准立项;部署了74个数据基础设施先行先试任务,覆盖了80%以上省区市及科技、教育等15个重要领域,接入数据流通服务机构(数交所、数据基础设施运营方、数据商)近4000家,对外提供数据产品和服务超过1万3千个。
第二,高质量数据集是数智创新的关键资源。国家数据局通过定政策、促供给、建标准、强技术、育生态,把推动数据要素赋能人工智能发展,作为数据要素市场化配置改革的重点工作,加快高质量数据集建设。高质量数据集具备鲜活度、真实性、大样本、完整性、多样性和高知识密度等特征。今年以来,业界提出“AI-Ready”(AI就绪度)这个概念,AI就绪的数据集应该满足技术可行、实用便捷与质量保障三个递进级别的要求。其中,技术可行指的是,数据集必须包含模型训练所需的信息要素,确保训练过程在技术层面具备可行性;实用便捷指的是,数据集中包含模型训练所需的必要信息要素应易于提取,无需进行大量预处理即可直接投入训练使用;质量保障指的是,数据集不仅在形式和结构维度上应满足训练需求,还应能有效提高人工智能模型的性能。达到质量保障这一级别Ready程度的数据集,就是高质量数据集。国家数据局联合26个部委共同制定政策文件,以场景应用为导向,推动各行业领域高质量数据集建设;部署了140项先行先试任务,组织制定了包括高质量数据集建设指南、检测方法等5项技术文件,遴选推广104个典型案例,截至9月底,已建成高质量数据集总量超500PB,全社会初步实现了“人工智能+”到哪里,高质量数据集建设和应用就到哪里的良好氛围。
第三,人才队伍建设是数智创新的关键支撑。近日,国家数据局联合国家发改委、教育部、科技部、中组部印发了《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》,将大力推动数据领域学科设置与人才培养模式创新。国家数据局和教育部将会同相关部委通过规划和试点“双轮驱动”,加快构建数字人才自主培养新生态。
刘烈宏呼吁全社会加大数据领域投入,培育“为高质量数据付费”的市场意识,共同为数据要素市场化配置改革注入新动力。
