上海版 “数据二十条”

(八)拓展数据要素应用场景。 增强智能经济场景效能,面向“3+6”重点产业领域,建设一批大数据实验室、产业创新中心、技术创新中心和工程中心。改进智享生活场景体验,在健康、教育等领域,加强数据融合应用,推动民生🏐服务设施智能化升级和商业模式创新。提升智慧治理场景能级,推动数据赋能企业全生命周期服务、经济运行、综合监管、基层治理等领域,研究建设社会治理大数据与模拟推演科学研究平台,开展人工智能条件下的社会治理实验。 五、发展数商新业态,推动数据产业集群发展 (九)增强数商新业态发展。

干货 | 数据要素白皮书

产业前沿 | AI产业10大发展趋势前瞻

数据智能是指从数据中提炼、发掘、获取有揭示性和🈁乐鱼体育官方网站可操作性的信息,从而为人们在基于数据制定决策或执行任务时提供有效的智能支持。数据智能融合了数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种底层技术,有望在大模型发展需求驱动下实现跨越式发展。 03 智能算力将“无处不在” 目前大模型发展如火如荼,训练算力需求有望扩张到原来的10-100倍,变革传统计算范式成为必然趋势。对此,产业界正加速推动芯片和计算架构创新。 在此背景下,新硬件、新架构竞相涌现,现有芯片、操作系统、应用软件等。

刘烈宏:进一步释放数据要素价值,加快推进数字中国建设

数据资源开发利用生态持续丰富。 当前,全社会对数据价值的认识不断提升,越来越多的经营主体参与到数据要素市场化配置中来,特别是积极参与数据基础设施建设、促进数据流通和开发利用,涌现出一批服务型、应用型、技术型数据商,成为数据价值实现的推进者、转化者、开发者。据有关机构统计,近10年来,我国数商企业数量从11万家增长到超过100万家,成为数据产业的重要组成部分,在盘活数据要素价值中发挥着关键作用。同时,我们聚焦智能制造、智慧农业、商贸流通等12个重点行业和领域,实施“数据要素×”。

我国人工智能发展趋势研究

三是在数据资源建设方面,构建高质量、结构化、多模态的数据集是人工智能发展的重要基础设施之一。我国人口和产业规模庞大,数据资源丰富,但在高质量公共数据集建设上仍缺乏对行业模型训练的数据整理和标注,尚未将所拥有的数据资源规模优势转换为大模型技术在各行业领域的更好应用效果。 我国实现人工智能技术自主可控面临更高要求。一是智能算力资源建设仍依赖国外GPU硬件,成本高且存在断供风险。智能算力是人🐸乐鱼体育官方网站工智能发展的“基础底座”,高度依赖智能芯片GPU。我国急需实现高端智能芯片技术新突破,突破我。

数据要素助推绿色经济高效发展

数据🈴要素助推绿色经济高效发展。

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