全国政协委员贺晗：发展新质生产力要把“人工智能+”与“数据要素×”结合起来

　　“加快发展新质生产力”首次被写入政府工作报告，“新质生产力”这一概念也迅速成为社会各界关注的焦点。而在数字化和人工智能日益成为未来发展核心动力的趋势下，数字经济又将如何催动新质生产力发展？带着这一问题，《中国企业报》记者采访了全国政协委员、天娱数科副总经理、山西数据流量谷董事长贺晗。

　　贺晗认为，新质生产力是新技术、新要素和新型生产关系的结合，那么在数字经济领域，新质生产力就是人工智能大模型技术、数据要素与开放协同的产业生态体系的结合。
　　在当前各方面环境下，实现5%左右的增长目标并非易事，必须要向新质生产力要增长新动力，用“人工智能+”推动各行各业降本增效、提质提速，用“数据要素×”提高全要素生产率。
　　拓展“人工智能+” 挖掘各类应用场景
　　“数字经济最终拼的是智能，目前很多行业已经具备了数字化和网络化基础，到了通过智能化升级来进一步降本提质增效的时候。”贺晗表示，人工智能大模型的技术跨越和迅速普及，给各行各业都带来了提升机会，通用大模型可以与工业、科学、政务、金融、能源、交通、生物医药、空间地理等各领域结合，用行业数据集对模型进行训练，打造行业垂直大模型来进行智能决策，逐步成为当下智能化发展的标准打法。
　　今年全国两会贺晗重点关注人工智能的场景应用方面，提交了关于加快拓展人工智能大模型技术应用场景的提案，也就是“人工智能+”。他提了几条建议：一是鼓励工业、金融、商务、交通、医药、政务、教育、文旅、传媒等各行业各领域挖掘可应用人工智能大模型技术的各类场景。二是鼓励搭建多层次应用场景供需对接平台，为市场提供“看得见、摸得着”的应用场景，推动应用场景拓展从“出文件”“给政策”到“建机制”“创机会”转变。三是推动具有首创性、示范性的标杆场景项目落地，打造标杆性大模型产品和服务。常态化征集、遴选技术创新性强、成熟度高、应用前景广阔的典型应用案例并公开发布。四是注重面向通用人工智能时代的人才培养，培养一批既懂行业技术又懂大模型技术的综合型人才。
　　丰富“数据要素×” 推动数据互联互通
　　去年的提案中，针对公共数据开放太少，产业数据共享太弱的问题，贺晗曾建议加快构建国家层面公共数据开放体系，释放公共数据红利，对于产业数据要用市场化的手段推动流通交易。随后，国家数据局组建、数据资产入表、各省数据局揭牌设立、《“数据要素×”三年行动计划》发布……数据要素迎来历史发展机遇。
　　发展中也遇到了新问题。贺晗认为我国的整体数据资源虽然多，但优质的产业数据集仍是稀缺资源。当务之急是要加强各行业数据的采集、开发、利用，各领域都要建立优质的产业数据集。除了传统数据，贺晗建议对3D数据生成采集也要予以重视，它是下一代3D大模型的基础要素。
　　在今年提交的《推动数据交易机构互联互通，促进多层次数据要素市场协同发展》的提案中，贺晗提出：一是建立统一的数据交易标准规范体系，包括数据格式、定义、质量、安全、数据要素产品合规审核、数据要素资源确权与登记、数据产品流通交易和使用、数据资产入表等，以确保数据要素跨机构跨区域流通交易的互操作性和可移植性。完善标准规范落地推广机制，强化对标准规范实施情况的绩效评估和监督。二是建立类似“银联”的互联互通平台，搭建可信数据流通环境，鼓励各交易机构接入平台，实现资源共享、产品公认、交易互通、生态共建，提高整体服务水平和活跃度，充分激发数据资源型企业在数据资源采集、治理、加工和数据产品设计、开发、服务等关键环节上的市场热情，丰富数据资源，提高数据价值，提升全国多层次数据要素市场的协同效应。三是建立数据交易机构评价体系，以评促优，将平台服务、场景赋能、生态建设、用户体验、合规自律等纳入评价指标。鼓励研究机构、行业协会等第三方机构开展经常性评估评测，加强宣传推广。