今日快报！数据要素激活经济新活力：首批“数据要素×”典型案例成果发布

数据要素激活经济新活力：首批“数据要素×”典型案例成果发布

北京讯（记者 郭洁）为深入贯彻落实《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，充分释放数据要素价值，推动数据要素市场体系建设，近日，国家数据局会同生态环境部、交通运输部、金融监管总局、中国科学院、中国气象局、国家文物局、国家中医药局等部门，在第七届数字中国建设峰会上发布了首批20个“数据要素×”典型案例。

这批案例聚焦数据要素在各领域的创新应用，涵盖农业、工业、服务业、能源、交通、金融等多个行业，充分展现了数据要素赋能经济社会发展、推动产业转型升级的生动实践，为数据要素市场化配置提供了可复制可推广的经验做法。

案例亮点纷呈，彰显数据要素强大赋能作用

• 农业领域：“数据+农业”模式助力乡村振兴。例如，江苏省南通市海安县通过建设农业物联网平台，实现农田数据实时监测，为精准施肥、灌溉、病虫害防治提供决策依据，有效提升了农业生产效率和效益。
• 工业领域：“数据+工业”驱动制造业转型升级。例如，上海特斯拉超级工厂通过部署工业互联网平台，打通生产全流程数据，实现生产过程实时监控和优化，大幅提升了生产效率和产品质量。
• 服务业领域：“数据+服务”重塑服务业发展新格局。例如，浙江省杭州市拱墅区打造“城市大脑”，汇聚各类城市运行数据，为城市管理、民生服务提供智能化支撑，有效提升了城市治理水平和市民满意度。
• 能源领域：“数据+能源”助力能源安全清洁发展。例如，国家电网公司建设“能源互联网”，通过数据融合与分析，实现能源资源优化配置，提高能源利用效率，推动能源清洁低碳转型。
• 交通领域：“数据+交通”打造智慧交通新体系。例如，北京市建立交通大脑，实时监测交通运行状况，精准调控交通信号灯，有效缓解交通拥堵，提升了交通运行效率和安全水平。
• 金融领域：“数据+金融”推动金融服务创新发展。例如，中国工商银行利用大数据技术，开发了智能风控系统，实现了对信贷客户的精准画像和风险评估，提高了信贷业务效率和风险管控能力。

多措并举，推动数据要素市场体系建设

首批“数据要素×”典型案例的发布，是数据要素市场化配置迈出的重要一步。下一步，国家数据局将着力抓好以下工作：

• **完善数据要素市场制度体系。**加快数据要素市场相关法律法规制定，研究制定数据要素交易、定价、流通等配套规则，为数据要素市场规范发展提供制度保障。
• **加强数据要素基础设施建设。**统筹推进数据中心、数据交易场所、数据安全等基础设施建设，构建安全、高效的数据要素流通体系。
• **培育数据要素市场主体。**鼓励各类市场主体参与数据要素市场建设，支持数据要素经纪、数据服务、数据应用等产业发展，壮大数据要素市场力量。
• **强化数据要素安全监管。**建立健全数据要素安全监管体系，加强数据安全防护，维护数据安全秩序。

数据要素是数字经济时代的重要生产要素，激活数据要素潜能，将为经济社会发展注入强劲动力。首批“数据要素×”典型案例的发布，为数据要素市场化配置提供了宝贵经验，必将推动数据要素市场体系加快建设，释放数据要素更大价值，以数据赋能经济社会全面转型升级。

开源力量崛起！傅盛力赞阿里云大模型：超越闭源指日可待

北京，2024年6月16日 - 近日，阿里云发布了其最新开源模型Qwen2-72B，该模型参数规模达到720亿，性能超过了美国最强的开源模型Llama3-70B，也超过了众多国内闭源大模型。这一消息在业界引起了广泛关注，也引发了对开源大模型与闭源大模型未来发展趋势的讨论。

对此，猎豹移动董事长兼CEO、猎户星空董事长傅盛发表了看法。他表示，阿里云发布的Qwen2-72B开源模型能力已经超越了国内绝大多数闭源模型，这表明了开源大模型的巨大潜力。

傅盛认为，开源大模型和闭源大模型各有优劣。闭源大模型拥有强大的资金和技术支持，能够快速迭代更新，但在数据和算法方面存在一定限制。而开源大模型则具有开放透明、易于协作的特点，能够汇聚来自全球各地的开发者和研究人员的力量，不断推动模型的进步。

从长远来看，傅盛认为开源大模型的能力将超越闭源大模型。主要原因在于开源并不是简单的做雷锋，而是结合自己的商业模式，结合能够形成社区的反馈能力的一套战略部署。 开源大模型的社区能够持续贡献新的代码和数据，并对模型进行改进，这将使模型的性能和能力得到不断提升。

此外，开源大模型还具有更强的通用性和可扩展性。 由于代码是公开的，任何人都可以对其进行修改和使用，这使得开源大模型能够更广泛地应用于各种场景。

当然，开源大模型也存在一些挑战。 首先，开源社区的管理和维护需要大量的精力和资源。其次，开源模型的质量和可靠性难以保证。

尽管存在挑战，但傅盛依然对开源大模型的未来发展充满信心。他呼吁更多的企业和开发者加入到开源大模型的社区中，共同推动开源大模型的发展和进步。

以下是傅盛对开源大模型未来发展的几点建议：

• 加强开源社区的建设，提高社区的管理水平和运营效率。
• 建立完善的代码质量和安全机制，确保开源模型的质量和可靠性。
• 探索开源商业模式，为开源大模型的可持续发展提供动力。

随着开源大模型的不断发展，其将对各行各业产生深远的影响。 在未来，开源大模型有望成为人工智能发展的重要引擎，推动人工智能技术取得更大的突破。