中國在人工智能領域取得的成果與數據工作的創新實踐密不可分。今年的政府工作報告提出，要持續推進“人工智能+”行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用。具體如何實踐？作為數據主管部門，國家數據局給出了清晰的路徑。

國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏近日在國務院新聞辦舉行的新聞發布會上表示，算法、算力和數據是人工智能發展的3個基本要素。這三者相互獨立又深度協同，共同按照規模定律推動人工智能的迭代創新發展。人工智能的發展離不開數據資源的開發利用。高質量數據作為人工智能應用的底座，不僅對通用大模型具有很強的保障支撐作用，對行業大模型更加重要。

劉烈宏說，算力是人工智能發展的基石，接下來首先要持續推進算力基礎設施建設。國際上有一種說法認為，人工智能的盡頭是算力，算力的盡頭是電力。“在中國，電力是我們的優勢，我們要充分利用好西部的綠電資源。”

過去一年，國家數據局會同國家發展改革委、工信部和國家能源局等有關部門，大力實施“東數西算”工程，加快推進全國一體化算力網建設，協調推進算力建設與能源設施協同布局。今年底，將實現60%以上新增算力在國家樞紐節點集聚，新建大型數據中心使用綠電占比超過80%。

其次，要持續推進高質量數據供給。劉烈宏提到，高質量的數據供給是人工智能發展的不竭動力。人工智能時代，Token作為模型處理文本的最小單元，可以理解為一個單詞、一個字或者一個符號的片段。有關機構研究表明，2024年初，中國日均Token消耗量為1千億個，現在每日消耗量已經達到10萬億級，1年增長了100倍。行業應用和典型場景的落地，是推動人工智能進化普及的關鍵一環。

“基于我國海量數據資源和豐富應用場景的優勢，我們將加快推動數據要素和人工智能產業賦能、終端應用和場景培育相結合，積極引導做好高質量數據集建設工作。”劉烈宏強調，“人工智能+”行動到哪里，高質量數據集的建設和推廣就要到哪里，要進一步推動數據標注產業高質量發展，為人工智能技術創新和產業應用提供堅實的數據基礎。

最后，要持續推進數據流通交易。數據要素市場化配置改革和“人工智能+”行動是同向發力、同頻共振的。當前，全國數據系統正在加快建設高質量數據集，高質量數據集也已經開始在數據交易所掛牌交易。有關研究表明，2024年，中國數據生產量同比增長20%，數據流通交易量同比增長超過30%。

劉烈宏指出，要逐步完善數據市場規范，構建數據流通交易標準體系，細化流通交易規則，推動發布數據流通交易標準示范合同，降低數據流通交易制度性成本，提升數據流通交易效率，更好地助力“人工智能+”行動。（何  珺）