不雅观点丨程絮森:深化大年夜数据与“人工智能+”研发助力数字经济高质量成长_数据_人工智能
信息学院教授
在2024年全国两会上,数字经济创新发展在政府事情报告中位列要位,必须充分把握这一计策发展机遇,开辟科技创新新领域新赛道、塑造发展新动能新上风。大数据、人工智能(Artificial Intelligence,缩写为AI)技能是新兴互联网技能的代表,在催生创业新业态、打造就业新形态,赋能家当数字化方面取得了积极成效,但在数据要素潜力和算力资源供应上还面临有瓶颈有待提升。对此,应该明确数据与算力作为新质生产力的根本地位,大力扶持新技能家当领悟,把好数字经济“资源关”、“技能关”、“发展关”。
挖掘数据要素潜力,提升数据管理能力,促进数据跨部门、跨行业、跨地区流动共享。
数据是第五大生产要素,在算法优化、模型演习、数据剖析预测等新兴技能研发中起到关键浸染,可以说数据便是大数据、人工智能研发的“燃料”。我国的数据要素资源规模弘大,但数据主体分散、数据可用性差、数据可得到性低的问题显著存在,跨行业、跨领域的优质数据诉求无法得到知足。对此,应该冲破政企之间、企业之间、国家之间的数据壁垒,建立数据共享共治渠道。在政企之间,鼓励政企数据领悟对接,在担保安全合规、做好数据脱敏的根本上,加快政府数据开放,打造政府主导的资源统筹调度机制;在企业之间,针对移动互联网运用的“信息孤岛”、“流量围墙”征象,加强制度监管勾引,实现互联网生态的“去中央化”;在地区之间,贯彻数字丝绸之路方针,肃清国际“数字鸿沟”,制订更加清晰完全的数据出境管理标准,避免涌现跨境流动多头监管问题,造就辐射环球的数据要素市场。
同步提高存储与打算设备能力,推动形成协同发展格局,以数据运用驱动打算技能体系重构。
大数据、人工智能技能研发,同时须要高水平的存储能力与打算能力,只管海内数字根本举动步伐培植成果显著,落地到详细场景后,仍存在存储打算投资不同步、家当高下游合营失慎密、技能性能不达标等问题,算力网络还需持续布局优化,从扩大体量阶段过渡到提升质量阶段。新阶段数字根本举动步伐培植应该平衡统筹做事器、存储设备、安全设备、网络设备培植,避免数据获取端受到传输速率与存储容量限定,做到存储能力、打算能力、网络传输能力一体化发展,软硬件协同研发补足性能短板,知足自动驾驶、智能制造等场景需求。举动步伐培植端也应该与芯片制造端、人才培养端、软件运用端协同发力,推动家当链高下游深度互助,以重点技能方向作为政策指引,以协同发展格局打造优质新质生产力。针对以算力为中央的传统打算体系,硬件之间负载与数据规格不通用等成分,应争取实现向“数据为中央”的模式转型,减少“数据搬家”本钱,最大化算力网络代价。
瞄准行业特定场景,加速人工智能技能与实体经济结合,负责开展“人工智能+”行动。
继大措辞模型横空出世以来,人工智能技能在环球范围内发达发展,我国互联网科技公司也深度参与了本次技能变革,发挥人工智能作为新质生产力的关键浸染,在我国人工智能行业发展已驶入快车道的情形下,带动各行业创新发展。“人工智能+”是“互联网+”的延续升级,意味着从顶层设计层面加快人工智能与各行业领悟赋能。发挥人工智能技能上风,紧张从运用交互、信息处理、决策剖析三方面推动传统家当变革,加速“人工智能+”在新兴做事业和传统制造业落地,打破人工智能、前辈工艺、智能装备制造的深度领悟,造就布局智能机器人、自动驾驶等新家当、新赛道。
文章来源:《经济不雅观察报》
微信编辑:张菁菁
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