每日经济新闻 05-16
数字中国建设出台路线图:到2025年底,数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重超过10%
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5 月 16 日,国家数据局官网发布消息,近日国家数据局印发了《数字中国建设 2025 年行动方案》(以下简称《行动方案》),这是国家数据局首次向地方数据管理部门印发的指导开展数字中国建设的文件。

《行动方案》提出,到 2025 年底,数字中国建设取得重要进展,数字领域新质生产力不断壮大,数字经济发展质量和效益大幅提升,数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重超过 10%,数据要素市场建设稳步推进,算力规模超过 300EFLOPS(百亿亿次 / 秒),政务数字化智能化水平明显提升,数字文化建设跃上新台阶,数字社会精准化、普惠化、便捷化取得显著成效,数字生态文明建设取得积极进展,数字安全保障能力全面提升,数字治理体系更加完善。

第八届数字中国建设峰会上展出的人形机器人   新华社记者 林善传 摄

积极开展人工智能高质量数据集建设

《每日经济新闻》记者(以下简称每经记者)注意到,《行动方案》部署了体制机制创新、地方品牌铸造、" 人工智能 +" 等 8 个方面的重大行动,提出要深度挖掘人工智能应用场景,积极开展人工智能高质量数据集建设。着力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端及智能制造装备。

人工智能的发展离不开数据资源的开发利用,而实体经济是人工智能的主战场。赛智产业研究院院长赵刚接受每经记者书面采访时表示,目前人工智能赋能实体经济取得了重要进展。

一是技术底座不断夯实,人工智能算力、智算操作系统、行业大模型平台等技术在实体经济中加快应用,企业广泛接入 DeepSeek 等模型,如工业大模型应用平台超过 100 个。

二是行业智能化应用场景日渐丰富,各行业深入开展 " 人工智能 +" 行动,如人工智能赋能新型工业化典型应用案例达 151 个,企业生产效率大幅提升。

三是智能产品加快创新,智能装备、智能机器人、智能汽车、无人机、AI(人工智能)手机等智能产品成为市场新热点。

四是产业政策持续出台,北京、广东、江苏等地纷纷出台促进 " 人工智能 +" 支持政策。

如今, " 智能制造 "" 绿色制造 " 成为新型工业化的关键词,未来人工智能需要以何种方式为其赋能,开拓更大想象空间?

赵刚认为,首先是夯实技术底座,深化行业领域物联网、算力芯片、智算平台、大模型等新技术的研发和应用,突破复杂应用场景下的技术性能瓶颈;其次是加强企业数据治理,推动数据标注、训练和推理,建设高质量行业数据集;再次是深化各行业大模型、智能体和具身智能应用,促进实体经济全链条智能化转型;最后是大力发展智能产品,推进 AI 手机、智能网联新能源汽车、智能机器人等新一代智能终端以及智能装备迭代升级,实现产品规模经济和范围经济效益。

加快锻造数据领域 " 长板 "

 《行动方案》提出,要加快锻造数据领域 " 长板 ",通过技术创新、功能改造、品牌建设等手段提升竞争力,形成品牌效应与集群效应。

锻造 " 长板 " 的过程中,我国在哪些领域具有领先优势?

工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林接受每经记者微信采访时表示,中国在数字经济领域有四大优势:一是人工智能生成式技术领先全球;二是数字基础设施建设规模优势明显;三是政府和市场主体不断探索数据资源体系和市场化,在数据流通上积累了丰富的实践经验,从而不断完善数据市场体制机制;四是传统产业对数字转型的需求旺盛,数实融合蓬勃发展,并形成了数实融合的产业集聚效应。 

但盘和林也强调,在数据技术创新方面,我国面临两大挑战,一是核心技术存在缺陷,如芯片领域;二是研发模式还有局限,特别是原创性和独创性方面。而在功能改造方面,我国面临的挑战是数据确权、数据流通机制等制度建设问题。 

加强交通、医疗、金融等重点领域数据标注

《行动方案》明确,加强交通、医疗、金融、制造、农业等重点领域数据标注,建设行业高质量数据集。

赛智产业研究院副院长邓道正接受每经记者书面采访时表示,数据标注是人工智能大模型训练的基础,通过为数据添加标签或注释,使大模型能够有效学习如何识别、分类或理解信息,提升模型的理解能力。全面、准确的数据标注可以显著提高大模型的准确性和可靠性,多样化的标注数据能够显著增强大模型在不同场景下的泛化能力。

每经记者注意到,1 月 13 日,国家发展改革委、国家数据局等部门联合发布的《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》也提到,加强交通、医疗、金融、科学、制造、农业等重点行业领域数据标注,建设行业高质量数据集,支撑人工智能在行业领域的应用赋能。

为何上述文件均重点关注交通、医疗、金融等领域?

邓道正进一步解释,目前,市场上大规模的数据标注应用主要集中在自然语言处理、医学影像、智能安防、数字金融等人工智能应用较为广泛的领域。如在自然语言处理领域,需要对不同语言、语法结构、意图、情感等数据进行高质量标注,以用于训练机器学习模型,使其能够理解和生成人类语言,从而实现机器翻译、语音识别等各种应用。 

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