4月17日，在清华大学公共管理学院的清华数据大讲堂（第10讲）上。国家数据发展研究院院长胡坚波以“加快培育面向人工智能的数据产业提升高质量数据供给能力”为主题作分享。
主讲嘉宾|胡坚波国家数据发展研究院院长、教授级高级工程师
胡坚波院长从新时代、新征程、新机遇的角度切入，详细阐述了人工智能四次范式变革对数据产业的影响。
他指出，人工智能技术已历经符号推理、知识工程、深度学习到生成式智能的四个阶段，实现从量变到智变的跨越，构建人机共生的智联未来。在此背景下，高质量数据成为人工智能领域大国博弈的焦点之一。
胡坚波院长进一步分析了中美在人工智能领域的竞争态势。他指出，在全球竞争格局方面，中国在第二产业的优势明显，制造业规模连续14年世界第一，工业场景丰富，工业数据海量，这为行业大模型的发展提供了坚实基础。
美国的人工智能创新指数已连续四年位居全球第一，中国连续三年保持全球第二水平，均位于人工智能产业发展的第一梯队。大国竞争已向人工智能领域逐步蔓延，算力、数据、算法竞争白热化。
胡坚波院长着重探讨了数据要素高质量供给的重要性。数据已成为土地、资本、劳动力、技术之后的第五大生产要素，我国高度重视数据要素顶层设计，制定出台相关法律法规政策文件，数据要素市场化配置上升为国家战略。
胡院长详细介绍了构建数据产权制度与全国一体化数据市场的重要意义，以及数据基础设施“3+1”技术架构和“三统一”要求。
胡院长强调，筑牢数据基础设施底座，确保全域数据可见、实现数据共享主体可信、支撑数据跨域流通。
在公共数据资源开发利用方面，胡坚波院长介绍了公共数据共享、开放与授权运营的现状，并强调了国家数据局推动的“1+3”政策规则体系，建立公共数据资源登记、授权运营和价格形成机制等规则，创新构建数据产权结构性分置运行机制，进一步明确公共数据的“公益性”，并探索有偿使用的公共数据产品和服务的价格形成机制，促进公共数据资源的高效开发利用，推动数据要素价值释放。
最后，胡院长还提及了行业高质量数据集的重要性，指出从六大方面提出推动人工智能高质量数据集建设的对策建议。
胡院长强调：
第一，以服务大模型应用为核心，明确高质量数据集的建设方向；
第二，编制建设指引，解决现实问题；
第三，打造评测体系，确保数据集质量；
第四，探索流通机制，促进数据集共享与交易；
第五，强化政策法规保障，营造良好的建设环境；
第六，发挥标杆引导作用，激发行业积极性。
这些举措旨在为人工智能的高水平发展筑牢数据根基，推动数据产业的高质量发展。
本次讲堂吸引了来自政府、企业、高校和研究机构的众多专业人士参与。胡坚波院长对加快培育面向人工智能的数据产业的深入分析，为大家提供了宝贵的经验和启示。
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