今年全国两会，“数字经济”在政府工作报告中再次被提及，这是“数字经济” 第7年出现在政府工作报告中，报告指出，深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
贵州一直都是大数据发展的“先锋军”，面对新的挑战，贵州将如何布局？企业将如何转型？未来的人工智能模型的发展走向如何？贵州团的代表委员们对此提出了自己的建议。
抢占“三个制高点” 加快发展新质生产力
当前，数字经济已成为我国绿色转型的重要引擎和经济发展的新增长极。借助人工智能等创新技术的快速发展，数字经济迎来高质量发展的新机遇。
面对新机遇，贵州将如何做呢？全国政协委员、贵州省大数据发展管理局局长景亚萍介绍：“今年，我们将抢抓人工智能风口机遇，努力抢占智算、行业大模型培育、数据训练‘三个制高点’，加快发展新质生产力，力争数字经济增速保持全国前列，占GDP比重达到45%以上、规模突破万亿元。”
据景亚萍介绍，2023年贵州抓住算力、赋能、产业三个关键，围绕高质量发展转方式、调结构、增效益、提质量，去年一年就部署智算芯片8万张，开启贵州“智算元年”，实现变革性增长，算力规模增长28.8倍，综合算力水平位居全国前列。
景亚萍表示，2024年，贵州将全力以赴在算力上实现新突破，加快打造面向全国的算力保障基地。具体来看，将全力做大智算中心集群，紧盯华为云、电信、移动等智算中心扩大能力，谋划实施一批智算重大项目。加强算力调度运营，发放1亿元“贵州算力券”，2024年力争带动贵州省算力产业规模突破100亿元。
“贵州以行业大模型为抓手，以‘智’提质,用‘数’提速，全行业全链条数据加快归集，形成一批低成本、可复制的解决方案，引领更多企业‘上云用数赋智’。”对于行业大模型培育方面，景亚萍如是说。
在产业发展方面，景亚萍介绍，贵州将加快发展数据标注、模型训练等人工智能基础产业，大力发展北斗、元宇宙、平台经济、渲染、电竞、动漫等新产业，加快抢占未来产业新赛道。
集中力量突破关键核心数字技术
数字技术是数字经济发展的核心驱动力量。虽然目前我国部分领域已经处于“并跑”甚至“领跑”状态，但仍存在关键核心领域竞争力不足、企业创新主体作用发挥不够、产业链与创新链融合程度不高等问题。
景亚萍则建议，面向前沿数字技术需求，开展国家科技重大项目和重大科技攻关，实施一批重大科技研发项目，布局一批重大数字科技创新平台，统筹推动产业链和创新链深度融合发展，股票配资论坛集中力量着力突破一批关键核心数字技术。
全国人大代表、贵州图智信息技术有限公司董事长黄勇也认为，“目前我国创新体系不完善，开展科技前沿的技术创新、学术创新多，但成果转化周期长，且专注数据要素创新的创新体系还未形成，面向数字经济发展需求、面向产业和市场发展需要的创新支撑明显不足。”
对此，他表示，在数据要素乘数效应亟待发挥，数据赋能产业发展亟需快速推进的今天，建设专业级、智库级、赋能级的数据要素新型创新机构，构建专注数据要素的创新体系迫在眉睫。
他认为，数据要素的创新，更重要的是赋能各行各业各领域高质量发展的创新，因此强化市场主体作用，重视企业科技创新主体地位显得尤为重要。对此，黄勇建议，国家数据局应在应用场景条件好、市场主体有基础的地区开展试点，把支持行业重点企业建设数据要素新型创新机构作为重点，构建国家数据管理系统指导管理下的数据要素创新体系的重要部分。
通用人工智能产业将迎来爆发期
日前，人工智能文生视频模型Sora的发布引起广泛关注。在大模型行业快速发展的当下，正在驱动信息技术向人工智能时代转变。黄勇表示：“sora等人工智能大模型的出现，预示着一个全新的由数据和算法编织的未来，AI正以其独特的方式，重新定义我们与数字世界的互动，推动着数字经济的快速发展。”
景亚萍表示，“随着大模型时代到来，通用人工智能（AGI）产业将迎来爆发期，需要更大规模、更高质量、更多样化的数据集提升模型效果和泛化能力。”
但据她介绍，我国目前面临数据质量不高、“数据孤岛”未完全消除、数据流通和共享还有障碍、数据利用率不高、数据安全和隐私保护不足等问题和不足，一定程度制约和影响了人工智能大模型发展。
景亚萍建议，应加快建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，编制数据目录，完善制度规范，统筹数据资源供给保障；应当开展数据基础设施建设，构建统一的可信流通“数联网”服务体系，加强交通、水利、市场监管、水电煤气、教育、医疗等高价值场景和数据开放，打通数据要素供给——数据要素流通——垂直领域模型研发及应用的循环链路；应加强大模型发展统筹，防止过热导致的一拥而上，大量“烧钱”后仍然“竹篮打水一场空”，根据各省市比较优势，引导因地制宜推进大模型发展。
对此，黄勇认为，要从完善机制体系、加强基础设施建设、积极开展技术创新、努力培养行业人才等各方面共同推进，才掌握好优质的数据资源，夯实行业发展基础，让行业更好地服务数字经济高质量发展，为建设社会主义强国贡献更多力量。（中国经济网记者杨淼）
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