《行动计划》提出，要培育文化创意新产品、挖掘文化数据价值、提升文物保护利用水平、提升旅游服务水平、提升旅游治理能力等内容，将为文化和旅游行业带来更多新机遇和新变化。
基于一个基本假设：大家对AI大模型本身已经有所了解，我重点讲讲AI大模型的应用，它对于一个产业竞争力到底意味着什么。
全国数据工作会议于4月1日到2日在北京召开。国家数据局将明确公共数据授权运营的合规政策和管理要求，激发数据供给动力和市场创新活力。
为进一步发挥青海高原资源能源优势，推动绿色电力向绿色算力转化，主动承接“东数西算”“东数西存”“东数西训”,打造立足西部服务全国的青海绿色算力基地，因地制宜推动绿色算力成为青海省的重要新质生产力，助力高质量发展。
近年来，宁波深入贯彻落实数字中国、网络强国战略部署和数字经济创新提质“一号发展工程”总体要求，积极推进数据要素市场化配置改革，制定了数据要素市场化配置改革行动方案，出台了《宁波市公共数据授权运营管理实施细则》，建成全市统一的公共数据授权运营平台，设立公共数据授权运营中心，建设公共数据实验室，探索挖掘高价值应用场景。
为迭代建设“数字经济第一区”，抢抓人工智能发展新机遇，培育未来产业，构造和优化支撑新质生产力发展的新型基础设施，打造算力强省核心区。我区拟定了《关于发展计算产业 打造算力强区的若干政策（征求意见稿）》，现面向全社会广泛征集意见，相关意见建议请于2024年4月18日前反馈。
3月14日，北京大学光华管理学院与北京大学经济政策研究所联合举办的“2024年北大光华两会后经济形势和政策分析会”在京举办。会上，北京大学光华管理学院教授翁翕就数据要素市场发展介绍了相关情况。翁翕表示，数据要素是数字经济发展非常重要的一环。现在数字经济已经形成了一个数实融合、数据要素和人工智能的铁三角。数实融合产生了数据要素，数据要素训练了很多人工智能大语言模型，同时这些模型又进一步赋能数实融合发展。
2024年全国两会期间，数据要素的市场化配置、数据资产的确权与保护、数据立法的完善构建以及人工智能的深度应用成为了社会各界广泛关注的焦点议题。人大代表和政协委员们积极建言献策，围绕着数字经济这一关乎中国未来发展的关键引擎，热烈探讨如何有效挖掘数据要素潜力、规范数据资产流通、强化法治保障以及推动人工智能与实体经济深度融合等问题，力图在新的历史起点上，为中国数字经济的健康发展擘画蓝图，赋能国家治理体系和治理能力现代化，助力经济社会高质量发展。
摘要:数据资产已成为企业和国家的重要战略资源和核心生产力。本文运用2011-2020年中国A股上市公司数据,通过量化企业数据资产,考察了数据资产对创新投入的影响及其机制。研究发现,数据资产能够显著提升企业的创新投入。在使用工具变量、双重差分等一系列稳健性检验后,研究结论仍然成立。异质性分析
在《2024政府工作报告》和《2023年国民经济和社会发展计划执行情况与2024年国民经济和社会发展计划草案的报告》里，多处涉及“数据要素”，为我国数据要素的进一步发展明确了方向。
2024年2月29日，2024中关村论坛系列活动——第二届北京人工智能产业创新发展大会举办。会上，国家发展改革委党组成员，国家数据局党组书记、局长刘烈宏受邀发言，首次重点谈论人工智能大模型中的数据应用。
“将数据作为生产要素，是我国首次提出的重大理论创新，这也为我们抢抓人工智能战略机遇奠定了坚实的基础。”国家发展改革委党组成员，国家数据局党组书记、局长刘烈宏在2月29日召开的第二届北京人工智能产业创新发展大会上表示。
随着人工智能、大数据等新技术蓬勃发展，数字化、智能化在解放生产力、释放技术红利的同时，也带来数据安全、信息安全等新风险，特别是生成式人工智能技术的不断突破，给人类主体性带来新挑战，这也让人们更加关注新技术环境下的隐私保护问题。数据安全、隐私保护与风险管理相伴而生。从个体层面看，数据泄露不仅是无形损失，而且会引发财产损失，甚至会危害人身安全；从群体层面看，大规模的隐私泄露可能导致国家层面的社会风险和经济风险，甚至是国家安全风险。因此，我们需要从风险管理的视角进一步审视数据安全与隐私保护问题，促进数字技术和产业健康可持续发展。
加快推动人工智能发展，是国资央企发挥功能使命，抢抓战略机遇，培育新质生产力，推进高质量发展的必然要求。中央企业要主动拥抱人工智能带来的深刻变革，把加快发展新一代人工智能摆在更加突出的位置，不断强化创新策略、应用示范和人才聚集，着力打造人工智能产业集群，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，带头抢抓人工智能赋能传统产业，加快构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。
日前，OpenAI发布了Sora模型，在视觉领域实现了与大语言模型类似的突破，全球AI投资与产业圈都为之震动，被视作一个历史性的里程碑，视觉生成领域将有一次大的技术和商业革命。Sora不仅在技术层面具有重大突破意义，对于中美两国在人工智能领域技术创新和竞争格局，尤其是我国如何从“互联网＋”迈向“数据要素×”，也值得深入讨论。
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