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  當前，人工智能加快融入經濟社會發展各領域，深入改變著生產與生活方式。在業內看來，模型才能提高仅仅基礎，能否獲得高質量數據支撐，進而打通數據流转和應用鏈條，构成安全可信的办理體系，是AI在更多場景落地應用的關鍵。

  6月16日，“2026公民數據大會”專題沟通會“數據要素×人工智能——詞元（Token）賦能數據，智能驅動場景”在四川省自貢市舉辦。沟通會圍繞高質量數據集建設、具身智能數據和合規办理等議題展開沟通。

  多位參會嘉賓表明，人工智能發展正在從模型才能提高，進一步走向數據、場景、办理協同推進。推動“數據要素×人工智能”交融發展，要以高質量數據供給夯實基礎，以場景需求牽引應用創新，以可信流转和合規办理提高數據價值釋放水平，更好地賦能公共服務、產業升級和社會發展。

  作為本次專題沟通會舉辦地，自貢正把AI作為推動老工業城市轉型升級的重要抓手。

  公民網·公民數據總經理楊森灩表明，我國擁有海量數據資源和豐富應用場景，怎么將數據資源優勢真实轉化為人工智能競爭新優勢，仍需求各方一起探究。她提出，要建設“數據富礦”，促進高質量數據集規模化供給﹔聚集“小而精”，以場景牽引數據價值深層釋放﹔守好價值觀底線，完善數據標准，確保人工智能發展“不越軌、不跑偏”。

  據介紹，公民數據已匯集了產業鏈、電商、工商、輿情等43大類行業數據資源，构成了高質量數據集，供给海量、及時更新、源頭合規的高質量數據服務。從互聯網時代到人工智能時代，持續為數字經濟發展供给富礦與燃料。

  “民生無小事，數據有溫度。”國家發展变革委社會發展司原副司長、一級巡視員郝福慶表明，要充沛的运用數據服務國家戰略、服務民生福祉、服務市場需求。推動跨部門數據協同、動態監測預警和依法開放應用數據，有助於提高公共服務決策的科學化水平。

  從技術演進看，人工智能也面臨新的發展要求。上海市人工智能戰略咨詢專家委員會榮譽委員、上海交大講席教授、香港中文大學榮譽教授、歐洲科學院院士徐雷認為，當前大模型才能與生成式模型、Transformer架構、預訓練和后訓練等技術路徑亲近相關。隨著規模化發展面臨算力、能耗等約束，人工智能還需求面向實際應用和專業場景，在既有技術積累基礎上持續創新。

  隨著技術的不斷提高，AI正從“錦上添花”的輔助东西，演變為“不可或缺”的生產力中心。

  辦公軟件是人工智能落地應用的重要进口。北京金山辦公軟件股份有限公司副總裁王少康表明，金山辦公正向智能辦公時代轉型。企業通過辦公組件、知識庫、行業AI等才能，推動AI在軟件端從輔助寫作、排版、生成公式，進一步走向了解目標、規劃任務和協同執行。

  會議期間，“語料廚房”產品正式發布。據介紹，該渠道結合公民網、公民科技多年干流價值語料庫以及區域、行業高質量數據集建設經驗，構建高質量數據集建設解決计划，賦能語料規劃、採集、制造、審校、办理和輸出全流程。

  中國電信（人工智能）產業研究院副院長劉俊認為，產業智能化的關鍵，在於讓數據真实參與模型生產，讓模型服務業務場景，再由場景反饋驅動迭代優化。模數共振要構建高質量數據集、高效能模型、高價值應用之間的正向循環，讓數據價值和模型價值可計量、可追溯、可運營。

  中國電子雲副總裁馮進則認為，產業智能化將加快數據办理和數據流转。當前部分數據流转場所停留在數據層面的促成买卖，未來將進化為基於AI原生的加快面向AI數智流转的創新范式，進而真实數智資產化運營。

  人工智能應用不斷拓宽，圍繞數據高質量發展，怎么以場景驅動創新、以办理保证安全，成為業內討論的重點。

  深圳市優必選科技股份有限公司戰略协作部部門負責人謝琨表明，傳統人工智能更多與互聯網和信息渠道交互，具身智能則要讓機器人進入真實物理国际。這意味著數據不再仅仅文字、圖像和網頁，還包含動作、接觸、操作和場景經驗。

  知躍空間智能科技有限公司聯合創始人張展認為，具身智能不能簡單依賴擴大數據和算力規模。真實物理国际愈加復雜，對智能體的學習才能、適應才能和自我迭代才能提出更高要求。

  重慶菲利信科技有限公司總裁貝依林表明，數據標注行業正在從前期的文本、圖像標注，走向音視頻、3D點雲、醫療、金融、包含工業圖紙及設計建模等笔直領域的多模態復雜標注。詞元成為可計量單位后，對數據服務的精細度、專業度和質量提出了更高要求。

  天鵝到家創始人兼CEO陳小華認為，企業過去積累的數據大多是“面向人”运用的，需求通過系統、后台、報表來运用。進入AI智能體時代，企業應把高質量私域數據向員工和AI開放，讓智能體了解企業規則、知識庫、服務標准和歷史處理記錄，從而真实參與業務流程。

  北京澤儀律師事務所主任周天喜表明，AI和數據應用必須有規則、有邊界。無論是開發者、布置者還是运用者，都或许因算法缺点、數據處理不當、個人信息保護不到位等承擔相應責任。在當前法令框架下，人工智能自身還不是法令責任主體，責任仍由自然人、法人或其他組織承擔。因而，要堅持事前預防、过后追責和全程合規。

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