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　　刘烈宏谈到，2025年政府工作报告指出，要持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。应该说，算法、算力、数据是人工智能发展的三个基本要素。这三者相互独立又深度协同，共同按照规模定律（Scaling Law）推动人工智能的迭代创新发展。人工智能的发展离不开数据资源的开发利用。高质量数据作为人工智能应用的底座，不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用，对行业大模型更加重要。中国在人工智能领域取得的成果与数据工作的创新实践密不可分。同时，分享了国家数据局下一步工作计划。

　　算力是人工智能发展的基石。国际上有人说，人工智能的尽头是算力，算力的尽头是电力。在中国，电力是我们的优势，我们要充分利用好西部的绿电资源。过去一年，我们会同国家发展改革委、工业和信息化部、国家能源局等有关部门，大力实施“东数西算”工程，加快推进全国一体化算力网建设，协调推进算力建设与能源设施协同布局。今年底，我们要实现60%以上新增算力在国家枢纽节点集聚，新建大型数据中心使用绿电占比超过80%。

　　高质量的数据供给是人工智能发展的不竭动力。人工智能时代，Token作为模型处理文本的最小单元，通常是指一个单词或者单词的一部分、字符或者其他有意义的文本片段，已经成为一个新的衡量标准。据有关机构研究表明，2024年初，中国日均Token消耗量为1千亿，现在每日消耗量已经达到10万亿级，1年增长100倍。行业应用和典型场景的落地，是推动人工智能进化普及的关键一环。基于我国海量数据资源和丰富应用场景的优势，我们将加快推动数据要素和人工智能产业赋能、终端应用和场景培育相结合。积极引导做好高质量数据集建设工作，“人工智能+”行动到哪里，高质量数据集的建设和推广就要到哪里。进一步推动数据标注产业高质量发展，为人工智能技术创新和产业应用提供坚实的数据基础。

　　数据要素市场化配置改革和“人工智能+”行动是同向发力、同频共振的。当前，全国数据系统正在加快建设高质量数据集，高质量数据集也已经开始在数据交易所挂牌交易。刚才我们说到，据有关研究表明，2024年，中国数据生产量同比增长20%，数据流通交易量同比增长超过30%。我们将逐步完善数据市场规范，构建数据流通交易标准体系，细化流通交易规则，推动发布数据流通交易标准示范合同，降低数据流通交易制度性成本，提升数据流通交易效率，更好地助力“人工智能+”行动。

　　分析认为，刘烈宏提出“人工智能+行动到哪里，高质量数据集的建设和推广就要到哪里”，这一表述体现了中国在推动人工智能（AI）发展过程中对数据基础能力的战略性重视。其核心逻辑和背景可以从以下几个方面分析：

　　AI技术的训练、迭代和应用高度依赖高质量数据。无论是大模型的深度学习，还是垂直领域的具体应用（如医疗影像识别、自动驾驶、智能制造等），都需要大规模、结构化、标注清晰的数据集作为支撑。刘烈宏的提法强调了数据供给与AI应用场景的同步配套，避免因数据短缺或质量不足制约技术落地。

　　案例：医疗AI需要大量病例数据训练模型，但若数据分散、标准不一或存在隐私问题，技术研发和商业化就会受阻。因此，建设高质量医疗数据集是AI医疗应用的前提。

　　“人工智能+”是中国推动AI赋能实体经济的重要战略（类似“互联网+”模式）。不同行业对数据的需求差异极大：

　　刘烈宏的提法强调“场景导向”，即针对特定行业需求，定向建设和推广数据集，避免“一刀切”的数据供给模式，从而更高效地推动AI技术落地。

　　当前中国数据资源存在“量大但质低”的问题：（一）数据孤岛：部门、企业间数据割裂，难以共享；（二）标注粗糙：许多数据缺乏标准化标注，影响AI训练效果；（三）合规风险：数据采集和使用涉及隐私、安全等问题。通过主动规划和建设高质量数据集，可以建立统一的数据标准和共享机制；提升数据标注的专业性（如通过第三方标注平台）；确保数据合规流通（如匿名化处理、授权机制）。

　　高质量数据集的推广有助于：（一）降低中小企业门槛：中小企业和科研机构通常难以自建数据集，公共数据集的开放可减少其研发成本；（二）防止数据垄断：避免少数大企业通过数据壁垒形成市场垄断；（三）促进技术创新：开放数据集可激发算法优化、模型轻量化等衍生技术研发。

　　全球AI竞争不仅是算法和算力的比拼，更是数据资源的争夺。中国需要通过高质量数据集的规模化建设：（一）减少对境外数据源的依赖（如某些开源数据集）；

　　（二）提升国产AI模型在中文语境、本土场景下的竞争力；（三）通过数据主权保障国家安全（例如地理信息、生物特征等敏感数据）。

　　刘烈宏的提法与中国近年数据要素市场化改革一脉相承，呼应了以下政策方向：（一）“数据要素×”行动计划：推动数据在重点行业的规模化应用；（二）“东数西算”工程：优化算力与数据资源的地理分布；（三）数据安全法规（如《数据安全法》《个人信息保护法》）：为数据流通划定合规边界。

　　因此，刘烈宏的倡议本质上是将数据视为AI时代的“新基建”，强调数据资源需与AI应用场景同步规划、动态适配。这一思路既符合技术发展规律，也服务于国家战略目标——通过夯实数据基础，加速AI技术向生产力转化，同时确保中国在全球数字化竞争中的主动权。

　　全国高校人工智能与大数据创新联盟（简称:高校联盟）是由清华大学、浙江大学、中南大学、东北大学、上海工程技术大学、重庆邮电大学、东北林业大学、佛山科学技术学院、曲阜师范大学、黑龙江大学、海豚大数据科技等全国54家高校、企业共同发起，于2018年5月26日在北京中国科技会堂正式成立。迄今为止，联盟发展会员300多家, 覆盖全国20多个省市。联盟由一批积极投身于“人工智能、大数据、区块链”教育事业的高校、科研机构、企事业单位和个人自愿组成的公益性、全国性学术交流服务平台。中国工程院原常务副院长、中国工程院院士潘云鹤、中国科学院院士陈国良、中国工程院院士李伯虎担任联盟名誉理事长，中国工程院院士谭建荣担任联盟理事长。联盟工作接受工信部、国家网信办等政府部门行政管理和业务指导。联盟主要工作是推进产教融合、校企合作、协同育人。(加盟微信)

　　华算人工智能研究院全称是“山西省华算人工智能研究院有限公司”，是经山西转型综合改革示范区管理委员会批准，于2023年10月在太原成立的第一批专业研究人工智能、赋能数字经济产业发展的独立法人组织。华算人工智能研究院依托全国高校人工智能与大数据创新联盟专家委员会及理事会资源，按照山西省委省政府、山西转型综合改革示范区管理委员会发展人工智能、数字经济的系列文件精神和工作计划，将研究院打造成为山西省发展人工智能、数字经济的示范应用推广平台，同时面向全国开展人工智能业务。华算人工智能研究院名誉院长由中国工程院院士李伯虎担任。研究院内设AI产业学院共建中心、实训实习就业中心、实验室建设中心、专家智库等6个职能部门。欢迎加入华算人工智能研究院专家智库，共同赋能高校AI人才培养及产教融合事业发展。

　　全国高校人工智能与大数据创新联盟区块链专委会（简称:高校区块链专委会），是由北京大学、浙江大学、武汉大学、西南财经大学、北京交通大学、郑州大学、贵州大学、桂林电子科技大学、山西农业大学、佛山科学技术学院、陕西师范大学、中国网安、海豚大数据科技等全国40多家高校、企业和机构共同发起，于2019年12月7日在广东省佛山市正式成立。目前发展高校及企业会员70多家。中国工程院院士、浙江大学教授陈纯担任高校区块链专委会名誉顾问；福州大学教授蔡维德、中国计算机学会区块链专委会主任斯雪明教授、中国人民银行数字货币研究所副所长狄刚担任高校区块链专委会名誉主任；北京大学信息科学技术学院区块链中心主任陈钟教授担任高校区块链专委会主任。高校区块链专委会主要工作是促进高校区块链教育，为高校区块链专业建设及学科发展提供专家咨询服务。

　　全国高校人工智能与大数据创新联盟元宇宙专业委员会（简称:高校元宇宙专委会），是由清华大学、湖南大学、浙江大学、四川大学、汕头大学、河北金融学院、保定市元宇宙协会、英伟达中国、海尔衣联网研究院、海豚大数据科技(天津)有限公司等全国20多所高校、企业和机构共同发起，于2022年11月5日在北京正式成立。中国工程院院士、计算机软件与虚拟现实领域专家赵沁平担任高校元宇宙专委会名誉顾问；中国工程院院士、北京航空航天大学电气与自动化学院名誉院长、中国航天科工集团有限公司科技委高级顾问李伯虎担任高校元宇宙专委会名誉主任；清华大学信息国研中心可信软件和大数据部常务副主任邢春晓担任高校元宇宙专委会主任委员。目前已发展高校及企业会员30多家。高校元宇宙专委会主要工作是促进高校元宇宙教育、加强校企合作、推动元宇宙专业建设及学科发展，为元宇宙教育教学提供专家咨询服务。

　　全国高校人工智能与大数据创新联盟数字经济专业委员会（简称:高校数字经济专委会），是由华算人工智能研究院、清华大学、北京大学、中国人民大学、中国社会科学院信息化研究中心、四川大学、北京外国语大学、北京科技大学、北京工业大学、北京语言大学、北京化工大学、北京联合大学、北京物资学院、北京印刷学院、西族大学、河北金融学院、重庆财经学院、苏州城市学院、北京中关村软件园、百度、海豚大数据科技等全国60多家高校、企业和机构共同发起，于2024年1月12日在北京正式成立。清华大学经济管理学院教授姜旭平、北京大学信息管理系教授赖茂生、中国社会科学院信息化研究中心主任姜奇平、中国科学院大学经济与管理学院教授吕本富担任高校数字经济专委会主任委员。高校数字经济专委会主要工作是促进高校数字经济专业建设及学科发展，推动产学研合作，为高校数字经济专业教育教学提供专家咨询服务。

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