近日，从国务院新闻办新闻发布会上了解到，工业和信息化部今年将开展“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，推动人工智能赋能新型工业化。
当前，如何有效释放数据价值,对于加速人工智能技术发展，提升数字产业化水平有着重要意义。
筑牢人工智能+发展根基
为了抓紧人工智能这把打开未来之门的钥匙，自2017年人工智能被首次写入政府工作报告，到今年首次提出了开展“人工智能+”行动，这7年间我国始终在加紧布局。
2017年12月，工信部针对人工智能产业发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，推动了人工智能和实体经济深度融合。之后，“十四五”规划提出聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。2022年12月，国务院发布《扩大内需战略规划纲要（2022-2035年）》，明确推动5G、人工智能、大数据等技术与交通物流、能源、生态环保、水利、应急、公共服务等深度融合。
经过多年的持续积累，我国已取得了令人瞩目的成就，如：我国人工智能国际科技论文发表量和发明专利授权量居世界第二，语音识别、计算机视觉技术世界领先等。
“人工智能+”构筑未来新增长极
科技部副部长吴朝晖表示，我们应该瞄准人工智能的前沿方向，加快产生原创性突破性的重大科研成果，推进人工智能与多个行业的深度融合，加速人工智能前沿向现实生产力的转化，推动产业智能化升级和颠覆式技术的创新，从而催生新产业、新模式、新动能，构筑起未来新的增长极。
近日，人民网财经研究院、至顶科技联合发布的《开启智能新时代：2024年中国AI大模型产业发展报告》提出，中国AI大模型产业发展源于多领域的广泛需求，例如来自办公、制造、金融、医疗、政务等场景中降本增效、生产自动化、降低风险、提高诊断准确率、提高政务服务效率等诉求。相关领域的创新和发展共同推动着中国AI大模型产业的蓬勃发展，预示着未来更广阔的市场前景。
“人工智能+”促进数据价值待挖掘
上文提到“人工智能+”行动将推动人工智能赋能新型工业化。在金融领域，AI通过机器学习和自然语言处理等技术，能够对大量的金融数据进行分析和挖掘，提供智能的风险管理和投资建议；在工业领域，通过引入AI技术，制造企业可以实现自动化生产、智能化控制以及智能化管理。同时，AI技术还可以通过对生产数据的分析，优化生产流程。此外，在医疗、政务等领域，AI已成为提升服务质量和效率的重要手段。
不过，高质量的训练数据集仍需扩展。据人民网报道，国内的AI大模型数据主要来自互联网、电商、社交、搜索等渠道，存在数据类型不全面，信息可信度不高等问题。整体来看，我国可用于大模型训练的中文数据库体量严重不足。
招联首席研究员董希淼认为，机构、企业端人工智能、生成式AI的布局路径要充分用好大数据、人工智能、物联网等技术，不断提升服务的效能。深度应用金融科技，有助弥补科技型企业信用数据较少等不足，提升金融服务可得性和有效性。既要加大以人工智能为代表的科技创新的投入，也要在数据要素开发利用方面下功夫。
