每經記者｜周逸斐    每經編輯｜陳 旭    

5月16日，國家數據局官網發布消息，近日國家數據局印發了《數字中國建設2025年行動方案》（以下簡稱《行動方案》），這是國家數據局首次向地方數據管理部門印發的指導開展數字中國建設的文件。

新華社圖

《行動方案》提出，到2025年底，數字中國建設取得重要進展，數字領域新質生產力不斷壯大，數字經濟發展質量和效益大幅提升，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重超過10%，數據要素市場建設穩步推進，算力規模超過300EFLOPS（百億億次/秒），政務數字化智能化水平明顯提升，數字文化建設躍上新臺階，數字社會精準化、普惠化、便捷化取得顯著成效，數字生態文明建設取得積極進展，數字安全保障能力全面提升，數字治理體系更加完善。

部署8個方面重大行動

《每日經濟新聞》記者注意到，《行動方案》部署了體制機制創新、地方品牌鑄造、“人工智能+”等8個方面的重大行動，提出要深度挖掘人工智能應用場景，積極開展人工智能高質量數據集建設。著力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端及智能制造裝備。

人工智能的發展離不開數據資源的開發利用，而實體經濟是人工智能的主戰場。賽智產業研究院院長趙剛接受《每日經濟新聞》記者書面采訪時表示，目前人工智能賦能實體經濟取得了重要進展。

一是技術底座不斷夯實，人工智能算力、智算操作系統、行業大模型平臺等技術在實體經濟中加快應用，企業廣泛接入DeepSeek（深度求索）等模型，如工業大模型應用平臺超過100個。

二是行業智能化應用場景日漸豐富，各行業深入開展“人工智能+”行動，如人工智能賦能新型工業化典型應用案例達151個，企業生產效率大幅提升。

三是智能產品加快創新，智能裝備、智能機器人、智能汽車、無人機、AI（人工智能）手機等智能產品成為市場新熱點。

四是產業政策持續出臺，北京、廣東、江蘇等地紛紛出臺促進“人工智能+”支持政策。

如今，“智能制造”“綠色制造”成為新型工業化的關鍵詞，未來人工智能需要以何種方式為其賦能，開拓更大想象空間？

趙剛認為，首先是夯實技術底座，深化行業領域物聯網、算力芯片、智算平臺、大模型等新技術的研發和應用，突破復雜應用場景下的技術性能瓶頸；其次是加強企業數據治理，推動數據標注、訓練和推理，建設高質量行業數據集；再次是深化各行業大模型、智能體和具身智能應用，促進實體經濟全鏈條智能化轉型；最后是大力發展智能產品，推進AI手機、智能網聯新能源汽車、智能機器人等新一代智能終端以及智能裝備迭代升級，實現產品規模經濟和范圍經濟效益。

加快鍛造數據領域“長板”

《行動方案》提出，要加快鍛造數據領域“長板”，通過技術創新、功能改造、品牌建設等手段提升競爭力，形成品牌效應與集群效應。

鍛造“長板”的過程中，我國在哪些領域具有領先優勢？

工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林接受《每日經濟新聞》記者微信采訪時表示，中國在數字經濟領域有四大優勢：一是人工智能生成式技術領先全球；二是數字基礎設施建設規模優勢明顯；三是政府和市場主體不斷探索數據資源體系和市場化，在數據流通上積累了豐富的實踐經驗，從而不斷完善數據市場體制機制；四是傳統產業對數字轉型的需求旺盛，數實融合蓬勃發展，并形成了數實融合的產業集聚效應。

但盤和林也強調，在數據技術創新方面，我國面臨兩大挑戰，一是核心技術存在缺陷，如芯片領域；二是研發模式還有局限，特別是原創性和獨創性方面。而在功能改造方面，我國面臨的挑戰是數據確權、數據流通機制等制度建設問題。

《行動方案》明確，加強交通、醫療、金融、制造、農業等重點領域數據標注，建設行業高質量數據集。

賽智產業研究院副院長鄧道正接受《每日經濟新聞》記者書面采訪時表示，數據標注是人工智能大模型訓練的基礎，通過為數據添加標簽或注釋，使大模型能夠有效學習如何識別、分類或理解信息，提升模型的理解能力。全面、準確的數據標注可以顯著提高大模型的準確性和可靠性，多樣化的標注數據能夠顯著增強大模型在不同場景下的泛化能力。

記者注意到，1月13日，國家發展改革委、國家數據局等部門聯合發布的《關于促進數據標注產業高質量發展的實施意見》也提到，加強交通、醫療、金融、科學、制造、農業等重點行業領域數據標注，建設行業高質量數據集，支撐人工智能在行業領域的應用賦能。

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