中国工业报记者    孟凡君 当前，全球汽车产业正加速新能源转型，我国通过抢抓电动智能化发展机遇，抢换新赛道、集聚新动能，新能源汽车完成从政策驱动到用户驱动的切换。在全国两会上，全国人大代表，上汽通用五菱汽车股份有限公司党委书记、副总经理姚佐平认为，科技创新是中国新能源汽车产业高质量发展的动力之源。上汽通用五菱始终坚持高质量发展理念，牢牢把握“因地制宜发展新质生产力”的重要思想，结合地方实际，开创性地探索出符合区域经济特色的新型产业升级路径。上汽通用五菱持续推进新型工业化转型，构建新质生产力，并取得显著成效。一是建设广西新能源汽车实验室，加快科技自立自强。二是围绕用户场景，以架构开发完善产品布局。三是加速产业集群化发展，构建全链协同生态圈。四是加速全球化进程，持续推进向海图强。 “以铝代铜”降本减重、“以竹代塑”低碳赋能 当前，我国新能源汽车产业已进入转型关键期，汽车材料的选择与应用直接关系到节能减排、环境保护和可持续发展目标的实现。然而，铝材、竹材等轻量化低碳材料在整车中应用比例仍很低，其中铝材约20%、竹材仍在小规模试验应用阶段。姚佐平围绕以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系，提出了《关于发挥广西资源及区位优势，助力汽车产业电智化转型的建议》。他介绍，2024年我国新能源汽车销量达1135万辆，同比增长49%，渗透率达43.8%。姚佐平表示，通过电动智能化转型进一步带动产业链升级，成为培育新质生产力的重要引擎。 广西在铝、竹等轻量化、低碳材料以及新能源汽车布局、东盟外贸等方面，具备独特的资源禀赋、产业基础和区位优势。其中，广西铝土矿储量全国第二、产量占全国三分之一，在“铝土矿—氧化铝—电解铝—铝精深加工”已有初步布局，具备“以铝代铜”的产业优势；同时，广西竹林面积超1000万亩，竹材年产量居全国前列，可推动“以竹代塑”在汽车内饰、包装等领域的应用；此外，广西毗邻东盟市场，RCEP政策红利及区位优势显著，新能源汽车出口潜力巨大。 姚佐平分析，充分发挥广西资源和区位优势，通过“以铝代铜”降本减重、“以竹代塑”低碳赋能，对推进我国汽车产业电智化转型，构建面向东盟的汽车产业核心竞争力具有重要意义。一是满足汽车工业轻量化需求，推动能效提升；二是铝合金汽车零部件能有效提升铝制品深加工价值；三是推进汽车零部件材料低碳转型，是破解产业资源瓶颈、推进绿色发展的关键；四是依托广西区位优势和产业基础拓展东盟市场，对加快新能源汽车向海图强具有重要意义。姚佐平建议：一是打造“铝-竹”双链协同研发平台，加快技术创新；二是基于规模优势建设广西泛铝件先进制造基地，辐射西南地区及东盟基地，提升铝制品深加工附加值；三是强化政策引导、整合链条资源，完善配套体系；四是推动中国-东盟新能源汽车标准互认互通。 微小型新能源汽车要构建更精细化的政策调节体系 当前，我国新能源汽车产业迎来历史性突破，2024年新能源汽车年产量突破1300万辆。围绕大力提振消费，加大扩围实施“两新”政策，姚佐平提出《关于进一步支持微小型新能源汽车发展的建议》。他分析，在产业蓬勃发展的背后，需认识到三个战略维度的平衡要求：其一，新能源汽车相关扶持政策到期后，需要持续保持市场增长动能；其二，要实现2030年单位GDP二氧化碳排放下降65%的降碳目标；其三，要兼顾广大人民最基本的绿色出行需求。“这三个维度共同指向政策工具需要更精准的靶向调节。”姚佐平表示。 而随着产业升级，当前新能源汽车市场已显现三个结构性挑战：一是高端车型享受同等政策优惠但边际拉动效应递减；二是县乡新能源渗透率（28%）显著低于城市（45%）；三是微小型车占比从2020年35%降至2024年19%，战略潜能未得到有效释放。姚佐平认为，我国通过结合微小型新能源汽车等不同产品特性，并充分考虑城市、农村等不同区域的市场条件，构建更精细化的政策调节体系，对保障绿色出行需求及汽车产业持续高质量发展具有重要意义。一是微小型新能源汽车是“汽车下乡”的核心抓手，能有效释放农村市场活力，扩大内需增量；二是微小型新能源汽车是“双碳”达成的高效抓手；三是微小型新能源汽车是保障基本民生出行的普惠载体。为均衡区域市场发展不平衡、支撑双碳目标达成并最大程度满足人民绿色出行需求，姚佐平建议：一是优化购置税减免政策导向，支持微小型新能源汽车持续开展技术创新；二是持续完善农村新能源汽车用车生态；三是持续完善新能源汽车保险及以旧换新等政策。 需要AI在智能驾驶、智慧座舱等环节构建数字底座 随着AI技术与新能源车的不断融合，我国汽车产业迎来了突破式的发展。姚佐平表示，汽车产业作为体量最大、产业链最长、调配资源最广泛、可靠一致性要求最高、百年变局最剧烈的民用产业，既迫切需要人工智能引领产业革新，也能为AI应用部署提供最多元的连续使用场景。当前，我国汽车产业正处于“AI+汽车”的电智化转型关键期，《新能源汽车产业发展规划》指出要将汽车打造为移动智能终端和数字空间，这需要AI在智能驾驶、智慧座舱等环节构建数字底座。因此，加快科技创新、推进科技自立自强，成为推动汽车产业转型升级、构建新质生产力的关键驱动力。

中国工业报 耿鹏飞 DeepSeek作为中国生成式人工智能领域的新锐力量,其发展引发全球关注。正值2025年全国两会，AI再次成为焦点话题。全国政协委员、中北大学计算机科学与技术学院（大数据学院）院长张云泉，长期深耕于计算领域，此次他带着对生成式AI发展现状的深刻洞察与思考，提交了一系列与AI相关的提案。 在两会召开前夕，中国工业报对张云泉委员进行了专访，深入探讨了AI领域的关键问题与发展路径。 直面“生成式AI高成本”困局 “在资金有限情况下,通过对计算平台的极致优化,实现了与国际领先模型相当的性能,但部署成本大幅降低。”张云泉认为，DeepSeek这一突破促使全球市场重新评估大模型发展的成本曲线,推动国内芯片、云计算等基础设施加速升级,进一步验证了中国企业在生成式人工智能领域的创新潜力。 据Gartner预测,到2027年,40%的生成式人工智能解决方案将实现多模态集成应用。在企业应用方面,预计到2025年,39%的全球组织将处于生成式人工智能试验阶段,14%将进入扩展阶段。 随着DeepSeek等创新企业的崛起,中国生成式人工智能产业站在新的发展节点。张云泉委员前两年的提案关注“东数西算”宏观布局，今年则要聚焦生成式AI趋势下的发展难题。 在过去一年，张云泉走访了众多算力中心及相关企业。他敏锐地观察到，伴随DeepSeek等AI开源大模型涌现，大模型在各个行业的应用不断增多，这对算力基础设施建设提出了新需求。然而，企业端生成式人工智能落地成本过高、工程化支撑体系不完善、复合型人才供给严重不足等问题，严重制约了大模型迭代创新的速度。 张云泉表示：“据ArceeAI研究,企业在生成式人工智能应用过程中面临高额成本投入:基础设施投入方面,算力建设成本约占总投入的45%,算力使用成本占35%。在应用实施方面,单个场景的定制化开发和适配成本从5万美元到20万美元不等。此外,企业还需持续投入运维成本,包括算力、存储、网络等基础资源费用,年度运维支出通常占初始投入的40%-60%。” 如此高额的成本投入，无疑给许多企业的AI转型之路设置了重重障碍。为了降低企业生成式AI的投入成本，张云泉建议，由发改委牵头，鼓励地方政府建立新质生产力智创赋能平台。通过平台聘请具有落地经验的大模型应用人才，为重点领域优质企业提供免费的大模型定制化技术服务支持。通过政府引导，构建区域性生成式人工智能应用创新生态，为企业转型提供专业化指导。 破解工程化标准与复合型人才缺乏难题 除了成本问题，张云泉还提及另一个产业痛点——工程化支撑体系不完善。张云泉表示，目前国内企业在模型优化、多模态技术整合等方面仍存短板,且缺乏统一的工程化实施标准。据Gartner研究,由于缺乏标准化的工程实践,仅36%的企业能在预期时间内完成部署。 此外，生成式人工智能领域的人才短缺已成为严重制约该行业发展的瓶颈。据国际研究显示,73%的企业将生成式人工智能人才招聘列为优先事项,但其中75%的企业表示无法满足人才需求。特别是在垂直行业应用层面,既懂专业领域又精通生成式人工智能技术的复合型人才极度匮乏。 为解决以上问题，张云泉在提案中建议，建议由工信部牵头,构建涵盖模型评估、性能测试、部署验证和运维监控的LLMOps技术标准体系。重点制定模型安全评估规范、部署验证流程和运维监控指标。同时提供专项经费支持各级国家工程中心在重点垂直领域发布落地指南和最佳实践。 对于人才培养，张云泉委员提议由教育部牵头，联合重点高校开展生成式人工智能企业人才计划。设立AIMBA项目，系统化培养企业数字化转型领军人才；开展全国“生成式人工智能创新工作坊”活动，通过专家走进企业开展交流实践。 作为全国政协十四届的委员，张云泉已连续多年建言算力设施建设。2023年，他提出《关于合理规划算力网建设，确保东数西算健康发展》提案，建议建设国家级算力调度和交易平台，该提案得到了相关部门的正式答复和办理。为何对算力设施建设如此执着？他笑道：“提案就像种树，不能只播种不养护。既然成为了政协委员，就得为数字中国栽种好算力这棵‘大树’！” 在两会这个重要的平台上，张云泉委员的提案无疑为AI领域的发展提供了宝贵的思路与方向。期待在各方的共同努力下，我国能够突破AI发展的瓶颈，在全球竞争中占据领先地位，让AI技术更好地服务于经济社会发展，造福人民。

中国工业报记者   曹雅丽 在人工智能技术迅猛发展的今天，工业大模型和智慧家庭大模型正成为推动产业升级和经济高质量发展的关键变量。然而，数据质量、场景适配、转型切点等挑战依然制约着人工智能在工业与家庭领域的深度应用。 2025年全国两会期间，全国人大代表、海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰周云杰提出两项重要建议：一是以工业大模型为关键变量赋能新型工业化，夯实数据底座，支持龙头企业示范应用，促进中小企业智能化转型；二是以高质数据构建智慧家庭大模型，推动家电家居产业升级，培育家庭服务型机器人等新质生产力。 周云杰 这些建议为人工智能技术的落地应用提供了切实可行的路径，也为中国在全球科技竞争中抢占先机指明了方向。未来，人工智能将如何重塑工业与家庭场景？让我们一同探寻这场科技变革背后的机遇与挑战。 人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有很强的“头雁”效应。周云杰认为，当前，人工智能在工业大模型的深度应用实践中主要面临三大挑战：一是数据质量与语料库构建的双重瓶颈；二是场景适配与模型可靠性的双重挑战；三是转型切点和话语体系的双方错位。 为此，周云杰建议，夯实发展底座，发布国家级工业场景图谱、语料库和数据集。建议设立国家专项，加大力度推广实施“一图四清单”行动方案，为人工智能在工业领域应用提供坚实基础。 “支持龙头企业，示范工业大模型应用价值。”周云杰建议，以财政补贴的方式，支持家电、汽车、医疗等重点行业的龙头企业，开展基于工业大模型的人工智能深度应用先行先试，打造行业标杆，示范应用价值；以财政补贴的方式，鼓励龙头企业提炼并共享其在研发设计、生产制造、经营管理等关键环节深度应用人工智能的典型案例。 此外，扶持平台企业，促进工业大模型服务中小企业。周云杰建议，对国家级双跨平台企业出台专项财政扶持政策，培育一批工业大模型与场景图谱精准匹配的标准化、可复用、低成本的解决方案，为中小企业提供用得上、用得起、用得好的人工智能服务。 工业大模型作为推动新型工业化的关键变量，正在重塑制造业的研发、生产和管理模式，为产业升级注入新动能。与此同时，在消费端，智慧家庭领域大模型也展现出巨大的潜力，成为支撑传统智能家电和家居转型跃升的关键基础设施。 “智慧家庭领域大模型能够催生出家庭服务型机器人等实现全球引领的新质消费品产业，从而带动上下游产业链形成十万亿以上的新增长点。”周云杰表示，智慧家庭领域大模型需要算力、算法、数据三大要素支撑。 算力依赖重大突破，短期难解决，DeepSeek等算法突破已大幅降低模型的算力需求。“然而大规模高质量数据的支撑作用依然无法替代，垂直领域等行业数据建设依然面临采集成本高、跨域融合难、训练数据少等断点堵点，这些问题靠行业、企业无法快速解决。”周云杰指出。 在数据采集端，主动数据少、采集成本高。一方面仿真生成技术还不成熟，生成速度慢；另一方面真机数据依赖真人或遥控机器人采集，采集成本高、速度低，极大制约了行业垂域大模型的开发进度。 在数据服务端，跨界融合难、平台支撑弱。被动数据与主动数据在格式、接口规范等环节各不相同，难以实现高效的全场景整合与训练。数据训练平台、训练场供不应求，行业高质量数据训练成本高昂，企业资源有限，亟需国家统筹与支持。 为此，周云杰建议，培育数据采集产业，构建智慧家庭大模型多元统一的数据源。建议制定统一数据标准体系，规划并发展智慧家庭数据合成、数据标注产业；实施数据贡献参与工程，通过全民贡献、群企共创的形式构建行业全覆盖的垂域数据基础。 “构建国家级数据仿真平台和训练场。”周云杰建议，强化资金扶持和政策鼓励，支持行业龙头企业牵头建设智慧家庭全场景覆盖的数据仿真平台和训练场，训练高质量垂域大模型，并向产业链上下游提供高质量服务，推动具身智能技术在智慧家庭场景中的深度应用，赋能家庭服务型机器人等新质生产力发展。

中国工业报  耿鹏飞 当特斯拉的自动驾驶系统在暴雨中精准识别路面坑洼时，当福建的服装厂凭借供应链数据将交货周期缩短三分之二时，这些场景背后隐藏着一个共同密码——公共数据。 3月1日，国家公共数据资源登记平台正式上线。这不仅意味着政府部门首次系统性整合万亿级数据资产，更标志着数据要素从“沉睡的矿产”向“流通的石油”转化的关键一跃。 在这场静默的产业革命中，谁将抢占数据要素市场的制高点？传统制造业又如何借助公共数据资源实现“数字突围”？答案，正藏在国家平台的制度设计与产业实践中。 政策护航，构建平台建设基石 公共数据，是指各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的数据，其规模占到数据资源总量的80%。据麦肯锡计算，开放公共信息和共享数据每年可释放超过20万亿元人民币的价值。据中国信息通信研究院测算，2023年我国数据经济贡献度达到2.05%，一、二、三产业数据经济贡献度分别为1.01%、1.96%、2.43%，数据驱动经济增长能力逐步显现。 “推动数据价值化，公共数据要先行一步，真正把公共数据资源供出来、用起来。”2月18日，国家数据局副局长陈荣辉在国家数据局举行的新闻发布会上介绍全国公共数据资源开发利用总体情况。 今年1月，国家发展改革委、国家数据局公开印发《公共数据资源登记管理暂行办法》《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，构建起以相关《中共中央办公厅、国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》为核心的“1+3”政策体系。这一体系明晰了公共数据资源市场化配置、增值化利用的政策依据、实施路径和管理要求。 其中，《公共数据资源登记管理暂行办法》明确，要构建全国一体化公共数据资源登记体系。登记机构执行全国统一要求，按行政层级和属地原则，提供规范化、标准化、便利化登记服务。直接持有或管理公共数据资源的党政机关和事业单位，需对纳入授权运营的公共数据资源登记，对未纳入授权运营范围的数据资源，以及利用被授权数据资源加工形成的数据产品和服务鼓励登记。 “国家公共数据资源登记平台是支撑全国公共数据资源登记全流程服务，构建全国一体化公共数据资源登记体系的重要信息系统。”国家信息中心大数据发展部数据要素处处长王璟璇向中国工业报表示，国家登记平台的核心功能：一是支撑中央和国家机关及其直属机构、中央企业的公共数据资源登记业务开展，二是作为中央节点，实现全国登记信息的互联互通。 在登记平台建设方面，遵循“一个标准，两级平台”思路。国家数据局制定统一登记技术和业务标准，建设国家登记平台，确保与各省级平台对接，实现登记信息互联互通和统一赋码。 3月1日，国家登记平台已正式上线运行。中国工业报了解到，同日上线的还有湖北、浙江、安徽、福建、江苏、江西、山西7省的省级公共数据资源登记平台。据悉，其他省级平台将根据实际情况今年内陆续上线。“我们的目标是在今年年内构建起职责明确、分工负责、运转有序的全国公共数据资源登记体系。”陈荣辉透露。 国家公共数据资源登记平台作为全国首个公共数据资源统一管理枢纽，其核心功能体现为服务与管理双轮驱动。 在服务层面，平台通过“供需对接”机制，为供数单位提供数据资源发布窗口，用数单位可精准检索交通、气象、政务等跨领域数据资源，甚至发布需求信息，形成覆盖数据全生命周期的流通闭环。例如，福建省通过省市两级公共数据汇聚共享平台，已接入2000余个政务信息系统，汇聚1800亿条数据，实现全省政务数据“应接尽接、应汇尽汇”。 在管理层面，平台通过统一赋码和标准化登记程序，构建起全国公共数据资源底账，实现从“原始公共数据”到“数据资产”的形态转化追踪，成为规范授权运营、防范数据滥用的一线监管工具。 这一制度设计背后是“1+3”政策体系的强力支撑。《公共数据资源登记管理暂行办法》明确强制登记与自愿登记结合的准入规则，要求纳入授权运营的公共数据必须登记，而对加工形成的数据产品则鼓励登记，既保障基础数据可控，又激发市场创新活力。 构建安全可信的数据要素生态体系 国家公共数据资源登记平台通过公示异议机制强化社会监督，使得数据授权运营从“黑箱操作”转向透明化披露，为数据要素市场的规范化运行奠定基础。王璟璇表示，在数据要素市场建设中，国家公共数据资源登记平台可发挥三方面积极作用。 一是明确数据持有和开发利用状态，规范公共数据资源授权运营。公共数据资源登记程序包括申请、受理、形式审核、公示、赋码等。登记信息向社会公示并接受公众提出合理异议，是完善授权运营披露机制的重要手段，促进公共数据资源规范、合规对外供给。 二是强化公共数据资源管理，构建全国公共数据资源“底账”。开展公共数据资源登记是中央与地方统筹公共数据资源开发利用，建立公共数据资源底账，筑牢数据资源底座的主要途径。 三是促进公共数据资源开发利用，加快公共数据价值释放。通过建立全国统一流程、统一标准、互联互通的公共数据资源登记体系，便于形成一体化的公共数据资源、公共数据产品和服务的目录体系。通过公示和开放登记目录查询，为数据需求方提供更加准确、全面的资源查询渠道，促进供需对接。 尽管平台价值显著，但数据安全与利益分配难题亟待突破。国家行政学院教授、第三第四届国家信息化专家咨询委员会委员汪玉凯指出四大挑战：一是如何保障政府相关部门能够不间断地上线提供数据：二是如何保障数据的安全和个人隐私；三是企业在获取这些公共数据过程中，如何区分免费共享的公共数据服务和有偿的数据要素服务的区别；三是相关的价格定价机制和利益分配；四是在AI广泛应用于数据服务过程中，如何通过专业大模型与公共数据资源服务是深度融合，提升数据服务能力、降低成本等。 对此，《公共数据资源授权运营价格形成机制》已作出制度响应，明确公益类数据免费、产业类数据实行政府指导价，并通过“准许收入上限”管控与动态调整机制，既防止垄断暴利又保障运营机构合理收益。 未来发展的关键在技术治理与制度创新的协同，这也要求平台强化元数据治理框架，建立覆盖数据确权、流通追溯、收益分配的全链条规则。国家数据局局长刘烈宏曾强调，需通过区块链、多方安全计算等技术实现“可用不可见”的数据流通，解决供给方“不愿流通、不敢流通”的痛点。 此外，数据要素的乘数效应需要更开放的生态支撑。国家数据局通过征集并发布253个典型案例（如重庆智能网联汽车、福建供应链金融），以示范效应推动全国数据应用创新。同时，依托“可信数据空间”建设，探索跨境数据流通规则，提升国际数据基础设施安全能力。 制造业与智能网联汽车如何用好公共数据？ 对于制造业而言，公共数据的价值在于打破数据孤岛，重构产业协作范式。国家“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）已明确在工业制造、交通物流等12个领域推动数据复用与融合创新。 中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授欧阳日辉强调，产业链上下游企业间的数据流通对于产业链协同发展具有重要意义。在工业制造领域，依托链主企业促进数据流通，实践中较为成熟。欧阳日辉建议支持链主企业牵头建设行业数据库、标准构件库、领域模型库等产业共性数据共享平台，提升产业共性数据供给水平。 目前，各地已建立产业链链长制度，充分依托现有制度，促进产业链数据流通。建议探索建立产业数据链链长制度，强化龙头企业对产业链上下游的示范带动作用，促进产业共性数据有序流通。 大型龙头企业数据丰富、能够享受数字红利，中小企业没有数据，也不会用数据。欧阳日辉建议支持行业协会加大数据开发开放力度，推动涉及产业公共利益的数据在产业上下游共享共用，着力保障中小企业获取产业共性数据的可及性。 中小企业可通过平台获取产业链共性数据，例如福建开放的供应链金融数据与重庆的智能制造数据，能帮助中小厂商优化生产计划、降低库存压力。智能网联汽车企业则能深度融合交通流量、道路状况、气象预警等公共数据，如重庆打造的“车路云控制平台”，通过整合政府、产业、设备、企业四侧数据，推动传统汽车产业向智能网联化升级。 汪玉凯也和中国工业报透露，3月1日上线的国家公共数据资源登记平台，对制造业网联汽车车的发展有重要意义。一是通过全国联网，实现公共数据资源全国共享；二是可以盘活全国数据，扩大应用范围，有利于创造更多应用场景；三是降低企业成本，促进公共数据资源的价值实现；四是呼吁政府部门开放更多的公共数据，为数据安全使用提供保障。 具体来看，通过查询登记平台发布的公共数据资源和产品信息，制造业企业一方面可以及时了解服务产业发展的公共数据产品和服务，并向有关运营机构申请使用产品和服务，赋能产业发展；另一方面，基于公共数据产品和服务，并结合企业自身数据，融合开发新的数据产品和服务，赋能产业上下游发展。例如，与物流数据结合，开展智能物流配送服务；与金融数据结合，提供供应链金融服务等，拓展业务领域和服务边界等。 王璟璇表示，对于智能网联汽车企业而言，交通领域公共数据是未来授权运营的重点方向。企业可以基于登记平台发布的数据资源和产品信息，寻求与供数单位、数据产品和服务提供商合作，加强数据开发利用。例如，发现授权运营机构开发的交通流量类数据产品，进行合作对接，将有关服务嵌入到企业现有产品中；再如，对接可开发利用的交通类数据资源，或提出用数需求，获取交通信号数据、道路状况数据、气象数据等公共数据，结合车辆自身的传感器数据，研发相关数据产品，提升车企产品智能化水平。 中关村大数据产业联盟副秘书长、北京人工智能产业联盟元宇宙专委会主任、大数据分析与应用技术国家工程实验室网信智能中心副主任颜阳向中国工业报说：“对大型国央企而言，建立数据中台与公共平台的‘双轮驱动’机制至关重要。需打破数据孤岛，构建标准化接口，将内部生产数据与外部市场信息融合分析，驱动供应链重构与商业模式创新。中小企业则可通过政府扶持的‘数据普惠’计划，以低成本接入行业AI工具库，在细分领域形成差异化竞争力。” 颜阳预见，随着DeepSeek等大模型的崛起，标志着AI进入认知重构阶段。制造业可依托基础大模型构建数字孪生体系，通过世界模型模拟技术突破物理试错限制。企业需建立AI原生组织架构，培养人机协同能力；个人应强化数据素养，适应决策辅助角色。当制造全要素被编码为可计算模型，中国智造将实现从规模优势向智能优势的质变跃迁。 在这场静默的数据革命中，国家公共数据资源登记平台不仅是技术基础设施，更是制度创新的试验场。它标志着中国正从数据资源大国向数据治理强国迈进，通过构建开放而不失秩序、创新而兼顾公平的数据要素市场，为全球数字经济发展贡献“中国方案”。正如国家数据局副局长陈荣辉所言：“数据的价值只有在使用中才能显性化，市场化是手段，价值化是目的”。

中国工业报了解到，民用航空法修订草案已于2月24日提交第十四届全国人大常委会初审，同时此草案已在中国人大网开始对外征求意见，于3月26日截止。 修订草案较为令人关注的，是有关低空经济的内容。草案第七十四条规定：划分空域，应当兼顾民用航空和国防安全，低空经济发展需要以及公众利益，使空域得到合理、充分、有效利用。 2023年以来，我国出台了多个文件，促进低空经济的发展。2023年末，民航局发布《国家空域基础分类方法》，明确将真高120米以下的空域划分为W类空域，由轻、小、微型无人驾驶航空器使用；2024年1月1日，由国务院和中央军委发布的《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》开始实施，明确了无人驾驶航空器的管理规则。 此次民航法的修订，在国家法律层面，进一步为低空经济的空域需求提供了制度保障。 中国交通运输协会低空交通与经济专业委员会副秘书长酒海燕对中国工业报表示，此前行政部门以出台法规的方式对低空经济进行规范并提供制度性保障，这一次更是在国家法律层面对空域需求提供保障，此次修法使低空经济的管理体系得到进一步完善。 “其实低空器领域和移动互联网类似，也经历过‘野蛮生长’。”酒海燕告诉记者，此前一段时间，用于巡查的工业类无人机和用于喷洒农药等作业的农用无人机，经常发生“黑飞”，即未经审批或备案就擅自使用的情况。酒海燕认为，“野蛮生长”不可取，在国家法律和行政法规跟进后，低空经济势必进入法治轨道。 酒海燕认为，下一步的关键在于设定低空飞行器的交通规则。“与现行的空管不同，数量庞大的低空飞行器不能再使用‘人在回路中’的指令方式，即不能让真人来管理每一个飞行器，而应当考虑利用航空器的自动驾驶技术，实现‘本体安全’，就像现在的智能汽车一样。” 2024年11月，中国航空运输协会通航业务部、无人机工作委员会主任孙卫国在2024国际电动航空（昆山）论坛上透露，中央空管委即将在六个城市开展eVTOL（电动垂直起降航空器）试点。六座城市初步确定为合肥、杭州、深圳、苏州、成都和重庆，将对600米以下空域授权部分地方政府，这意味着相关地方政府要承担更多管理责任。 “制定空中交规，探索类似于智能汽车的‘本体安全’规则，有望在试点城市率先展开。”酒海燕说。

中国工业报记者   孟凡君 算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。为夯实算力网络发展底座，加快创新技术和产品应用，推动算力网络“点、链、网、面”体系化发展，近日，工业和信息化部办公厅印发《关于组织开展算力强基揭榜行动的通知》，面向算力网络的计算、存储、网络、应用、绿色、安全等六大重点方向，发掘一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的企事业单位，突破一批标志性技术产品和方案。工业和信息化部组织遴选并公布入围揭榜单位名单，同时统筹利用各类资源对揭榜入围、优胜单位予以支持，推动优秀成果示范应用推广。 算力基础设施是新型信息基础设施的重要组成部分，呈现多元泛在、智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对于助推产业转型升级、赋能科技创新进步、满足人民美好生活需要和实现社会高效能治理具有重要意义。工业和信息化部信息通信发展司有关负责人表示，根据《关于组织开展算力强基揭榜行动的通知》，各省、自治区、直辖市工业和信息化主管部门、通信管理局以及有关中央企业按照政府引导、企业自愿的原则，组织有关单位积极申报揭榜，并作为推荐单位，遵循公开、公平、公正的原则，审核遴选推荐创新能力突出、产业化前景好、行业带动作用明显的项目，报工业和信息化部（信息通信发展司）。 《关于组织开展算力强基揭榜行动的通知》要求，申报单位根据《算力强基揭榜行动任务榜单》选择揭榜任务，并需承诺揭榜后能够在指定期限内完成相应任务，每个单位申报不超过3个项目，有关企业、高校、科研机构等以联合体方式申报的，牵头单位为1家，联合参与单位不超过4家。计算方面，攻关智能算力管理、算力加速等技术，提高计算性能与效率；存储方面，研发多介质存储设备管理、跨域存储资源池协同等技术，实现海量数据可靠与灵活存储；网络方面，突破算内网络与算间网络等技术，促进算力资源高速互联；应用方面，加强算力与行业深度融合，实现多场景便捷用算；绿色方面，研发新型制冷、碳排放感知优化等技术，推动算力设施节能降碳；安全方面，推动智能监测、运维机器人等技术发展，保障算力中心可靠运行。 2023年10月8日，工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室、教育部、国家卫生健康委员会、中国人民银行、国务院国有资产监督管理委员会联合印发的《算力基础设施高质量发展行动计划》通知明确，以构建现代化基础设施体系为目标，面向经济社会发展和国家重大战略需求，稳步提升算力综合供给能力，着力强化运力高效承载，不断完善存力灵活保障，持续增强算力赋能成效，全面推动算力绿色安全发展，为数字经济高质量发展注入新动能。中国工业报记者了解到，《算力基础设施高质量发展行动计划》重点任务，一是完善算力综合供给体系。二是提升算力高效运载能力。三是强化存力高效灵活保障。四是深化算力赋能行业应用。五是促进绿色低碳算力发展。六是加强安全保障能力建设。其中，深化算力赋能行业应用方面，构建一体化算力服务体系、“算力+工业”、“算力+教育”、“算力+金融”、“算力+交通”、“算力+医疗”、“算力+能源”。 《算力基础设施高质量发展行动计划》根据多元供给、优化布局，需求牵引、强化赋能，创新驱动、汇聚合力，绿色低碳、安全可靠的原则，到2025年，计算力方面：算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展；运载力方面：国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高于理论时延1.5倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网（OTN）覆盖率达到80%，骨干网、城域网全面支持IPv6，SRv6等创新技术使用占比达到40%；存储力方面：存储总量超过1800EB，先进存储容量占比达到30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到100%；应用赋能方面：打造一批算力新业务、新模式、新业态，工业、金融等领域算力渗透率显著提升，医疗、交通等领域应用实现规模化复制推广，能源、教育等领域应用范围进一步扩大，每个重点领域打造30个以上应用标杆。

中国工业报 耿鹏飞 2025年1月20日，国家发展改革委、国家数据局联合对外发布《公共数据资源登记管理暂行办法》《公共数据资源授权运营实施规范(试行)》《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》(以下分别简称《管理办法》《实施规范》《通知》)。至此，公共数据资源开发利用“1+3”政策体系初步构建完成。 “本次出台的三份文件有助于进一步激发供数动力和用数活力，更好发挥公共数据资源在数据要素市场化配置改革中的先导作用，引领带动全社会数据资源融合应用，赋能经济社会高质量发展。”1月20日，国家发展改革委、国家数据局相关负责人就三份数据资源政策文件答记者问时表示。 一时之间，公共数据资源如何定价以及各运营主体的权责问题，成为业界关注的焦点。 “1+3”政策体系初步构建完成 事实上，2024年10月9日，《中共中央办公厅、国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》（以下简称《意见》）公开发布。这是中央层面首次对公共数据资源开发利用进行的系统部署，也是“1+3”政策体系中“1”的意义。 《意见》的发布为公共数据资源开发利用提供了顶层制度文件，明确了共享、开放和授权运营三种开发利用模式，并提出建立公共数据资源登记制度、鼓励探索公共数据资源授权运营、建立健全价格形成机制等要求。 1月20日，国家数据局相关负责人就三份文件内容解读时表示，《管理办法》旨在规范公共数据资源登记工作，构建全国一体化的公共数据资源登记体系。《实施规范》旨在通过建立公共数据资源授权运营基础制度规则，正确处理政府和市场、效率和公平、发展和安全的关系，指导相关单位规范化开展授权运营工作。《通知》基于公共数据资源授权运营机制的特点，旨在通过建立符合公共数据要素特性的价格形成机制，更好促进公共数据资源运营机构（以下简称运营机构）健康规范发展。 “从宏观层面来看，公共数据授权运营价格形成机制的建立对整个市场发展，特别是对数据要素市场和统一大市场的构建，具有深远的意义。”中关村大数据产业联盟副秘书长颜阳向中国工业报分析说道。 颜阳表示：“在过去，公共数据资源的利用往往存在不规范、不透明的问题，导致数据价值难以充分释放。而价格形成机制的建立，为公共数据的授权运营提供了明确的指导和规范，有助于激发市场活力，推动数据要素市场的健康发展。通过合理的定价和交易机制，可以吸引更多的企业和机构参与到数据要素市场中来，形成更加活跃、多元的市场生态。” 颜阳指出，构建健康的公共数据资源授权运营生态需要政府、企业、科研机构等多方参与协作，然而各方利益诉求各不相同，如何协调这些利益关系，打造一个共赢的生态体系，是目前亟待解决的重要问题。 “价格形成机制的建立，为不同地区、不同行业之间的数据交易提供了公平、透明的规则，有助于消除市场分割和壁垒，推动形成全国统一的数据要素市场。这不仅有助于提升数据资源的利用效率，还可以促进资源的优化配置，为经济的高质量发展提供有力支撑。”颜阳说道，同时价格形成机制的建立，可以推动相关法规和政策的完善，明确数据交易中的权责关系，加强数据安全和隐私保护措施的落实，有助于增强市场参与者的信心和安全感，为数据要素市场的长期发展奠定坚实基础。 市场收益定价模式受推崇 近年来，各地方政府都在积极试点公共数据授权运营，探索多样化、符合数据要素特性的定价模式与价格形成机制。 “从国内已开展公共数据定价实践的省份来看，对金融、电网、通信、气象等具有较为成熟市场的数据资源或产品进行定价，往往能够得到供需双方的协同发力，有利于加速数据定价过程、促进公共数据开发利用。”中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、教授欧阳日辉向中国工业报说道。 欧阳日辉表示，公共数据定价有两类正在探索的方法：一种是基于成本的数据资源定价法，但与企业的实际运作不协调。成本法以“保本微利”作为出发点，能够有效体现公共数据的公益属性，但存在难以准确评估公共数据自身价值的问题。“成本法包括建设、运维与管理三类成本，准确识别和估计其各时段成本存在一定困难；数据具有‘千景千价’特征，难以通过统一的定价公式进行计算。”欧阳日辉说。 “第二种是基于市场收益的数据产品定价法。市场收益定价法是对公共数据资源深加工形成的公共数据产品进行定价，更适合结合实际业务场景采用收益分成模式。目前，贵州、成都已形成较为成熟的市场收益定价模式。”欧阳日辉介绍说，贵阳大数据交易所以数据产品开发成本为基准，综合引入数据成本、数据质量、隐私含量等多重客观因素，结合数据产品预估的商业模式、市场规模，研发上线“数据产品交易价格计算器”，逐步建立起“报价—估价—议价”的定价体系。 成都市采用的市场化协商方式，由政府数据运营服务单位与数据使用单位通过多轮协商确定相应的数据服务价格。协商过程让数据使用单位充分表达意见，明确需求场景以增强服务的针对性，同时涉及数据的稀缺性和完备度时，在“公共数据可用不可见”的前提下，由数据使用单位和政府数据运营服务单位通过若干轮协商确定，而不是由政府数据运营服务单位直接确定。 事实上，此次《通知》给出相应的政策。公共数据资源授权运营价格管理是一项全新的工作，管理方式上要适应公共数据要素特性，实现既“放得活”又“管得住”的目标，构建科学合理的价格机制。一是实行准许收入监管。对运营机构的最高准许收入进行管理，通过管住准许收入，避免运营机构过度逐利。二是实行弹性管理。赋予运营机构一定自主定价权，允许其在各类产品和服务上限收费标准内，自行确定具体收费标准，根据市场情况灵活定价，充分调动各主体积极性。三是实行动态评估调整。对运营机构最高准许收入实现情况定期开展评估，及时调整最高准许收入和上限收费标准，更好适应公共数据行业发展变化快的特点。 欧阳日辉向中国工业报表示，明确“为谁定价”是明确“如何定价”的前提。数据要素市场包括数据资源与数据产品两类流通对象，二者在价值实现影响因素上存在程度差异。可将数据要素市场分为数据资源流通市场与数据产品流通市场进行分级管理，采用不同的定价机制。设计数据要素定价机制要针对不同的数据要素形态来“因材定价”。 大中小企业面临新的变化 作为运营机构中的运营主体——各大中小企业，在2025年3月1日《通知》正式实施后，必然面临着新的业务变化，需及时作出改变和调整。 《管理办法》要求，依托全国一体化公共数据资源登记平台开展登记业务。其中，加快“一个体系、两级平台”建设，国家公共数据资源登记平台重点支持中央和国家机关及其直属机构、中央企业的公共数据资源登记业务开展，并实现与省级平台的对接。 《实施规范》明确了授权运营工作中“管理机构”“实施机构”“运营机构”等核心主体的概念和责任边界，明确授权数据的安全管理要求，以及授权侧、运营侧、管理侧各类主体的权利义务；明确授权条件、运营模式、退出机制等，推动有条件的地区或部门做到管运适度分离；同时要建立授权运营情况披露机制，公开数据产品和服务能力清单，接受社会监督。 “对于国有机构、互联网大厂、地方交易所（交易中心）以及大型技术公司等大型运营主体而言，在迎接2025年3月1日即将施行的《通知》。大型运营主体务必深入细致地研读相关政策文件，精准把握公共数据授权运营中的价格形成机制、定价范围、管理权限以及定价程序等关键要素。在此基础上，要让公司内部的运营策略、产品定价以及服务供给与国家政策导向相符，确保在新政策环境下运营方向的正确性。”颜阳建议说。 在实际操作中，大型运营主体需在政策规定的框架之下，综合考虑公司自身实际情况以及市场需求的动态变化，科学合理地制定公共数据运营服务费标准。在确定收费标准时，要兼顾成本、利润和社会责任等多方面因素，确保收费标准公平公正、合理可行。 “一方面，不断增强数据治理能力，保证数据具有准确性、完整性和时效性，这是数据能够有效利用的前提。另一方面，加大在数据开发方面的投入，积极探索创新数据产品和服务，以满足不断变化的市场需求，提升自身在市场中的竞争力。”颜阳说道。 对于中小企业而言，颜阳建议，也要有应对之策。首先，应积极参与公共数据资源授权运营的生态建设，与各方构建合作关系，推动数据流通和共享，从而获取更多数据资源和市场机会。其次，注重提升自身技术能力，尤其是在数据治理、开发、传输、存储等方面，通过技术创新或者引进先进技术，提高数据处理和应用效率与质量。再者，密切关注市场需求变化，依据市场需求调整自身产品和服务，深入挖掘市场需求有助于开发出更贴合市场需求的数据产品和服务，增强市场竞争力。最后，在参与公共数据资源授权运营过程中，要加强合规意识，严格遵守相关法律法规和政策要求，强化合规管理以降低运营风险，保障自身合法权益。 “个人用户要充分认识到数据的价值以及数据泄露可能带来的风险，如个人信息被用于诈骗、身份盗用等。主动学习基本的数据安全知识，例如识别网络钓鱼邮件、避免在不安全的网络环境下输入敏感信息等。”颜阳建议，对于特别重要的数据，如财务信息、医疗记录等，可以使用加密技术进行保护。

中国工业报记者  曹雅丽 2024年《政府工作报告》提出，深化人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。2024年中央经济工作会议要求，开展“人工智能+”行动，培育未来产业。 1月17日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第55次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称“报告”）。中国互联网络信息中心主任、党委书记刘郁林表示，2024年是我国全功能接入国际互联网30周年，30年间我国建成了全球规模最大、技术领先的互联网基础设施，创造了快速发展、成效显著的数字经济，形成了兼容并包、极富活力的网民群体。报告显示，我国网民规模从1997年的62万人增长至2024年的11.08亿人，互联网普及率升至78.6%。 以数字基石筑牢实数融合发展根基 “截至2024年12月，互联网基础资源持续丰富，网络基础能力持续优化。”刘郁林介绍，域名总数为3302万个，“.CN”国家顶级域名数量达2082万个，IPv6的地址资源总量达69148块/32；截至2024年11月，累计建成5G基站419.1万个，千兆宽带用户达到了2.09亿户，实现“县县通千兆、乡乡通5G、村村通宽带”。 刘郁林表示，2024年，数据要素开发利用和数字资产化进程不断加快，为进一步释放数据要素价值、推动实体经济与数字经济深度融合提供更坚实动力。 制造业是实体经济的主体，数字化转型是推动制造业智能化发展的关键路径，是推进新型工业化的重要举措。伴随新一代信息技术与制造业深度融合，我国制造业数字化转型向纵深推进。刘郁林介绍，2024年，我国重点工业企业数字化研发设计工具普及率达82%，已建成具有一定影响力的工业互联网平台超过340家、“5G+工业互联网”项目数超过1.5万个，反映出制造业领域实数融合正加速向纵深化推进。 站在新的发展起点，刘郁林表示，互联网行业发展紧跟数字时代发展浪潮，以“数”赋能、以“智”提质，通过“二三四”逐层赋能，即促进实体经济与数字技术、数字经济“两个融合”；加快农业、制造业、服务业“三个产业”数字化升级；拓展生产、分配、流通、消费“四个环节”数字化场景，不断向“深”扎根、向“实”掘进、向“远”而行，谱写实数融合新篇章。 生成式人工智能落地提速 互联网的算力、数据、算法等积累，为人工智能发展创新奠定了基础，人工智能的发展又进一步推动互联网走向智能化阶段，二者相互支撑相互促进。 报告显示，2024年生成式人工智能相关产业快速发展，新业态、新应用持续涌现，为经济社会的发展注入了强劲动能。 中国互联网络信息中心副主任张晓指出，近两年我国生成式人工智能取得显著进展，技术路径基本探明，应用路径逐渐明确，产业化应用落地广泛。在网络视频等文化娱乐产业，人工智能技术被应用到内容策划、制作、宣发、个性化推荐和线上营销等各业务场景中，提升内容创作质量及商业变现效率。如视频生成大模型“可灵AI”目前已有超过600万用户，累计生成超6500万个视频和超1.75亿张图片。 “在用户端，生成式人工智能产品以‘AI助手’‘智能助手’为主要产品形态，并与即时通信、办公软件等传统互联网产品进行融合，为用户提供智能化的交流、办公、创作体验。”张晓介绍，截至2024年12月，我国有3.31亿人表示自己听说过生成式人工智能产品，占整体人口的23.5%；有2.49亿人表示自己使用过生成式人工智能产品，占整体人口的17.7%。20~29岁网民使用生成式人工智能产品的比例最高，达到41.5%；其次为30~39岁网民，比例为23.9%；19岁及以下网民也达到21.1%。 刘郁林介绍，截至2024年12月，我国生成式人工智能产品的用户规模达2.49亿人，占整体人口的17.7%。在生成式人工智能用户中，利用生成式人工智能产品回答问题的用户占比达77.6%；将生成式人工智能产品作为办公助手的用户占比达45.5%。同时，人工智能在自动驾驶等场景加速落地，首批9个联合体获准开展智能网联汽车准入和上路通行试点。 刘郁林表示，生成式人工智能技术在各领域的应用成果百花齐放，其中文艺创作、网络营销、软件工程等领域将生成式人工智能作为日常工作主要工具之一；法律咨询、智慧诊疗、线上客服和智能机器人等领域，基于生成式人工智能技术的智能助手已经十分常见；生成式人工智能通过对传统产业生产制造全流程、全要素、各环节的赋能改造，能够实现提质增效和降本降耗。 人工智能助力产业深度融合 “截至目前，我国人工智能企业数量超4500家，核心产业规模已接近6000亿元人民币，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。”张晓介绍，智能芯片、通用大模型等创新成果加速涌现，智能基础设施不断夯实，数字化车间和智能工厂加快建设，为人工智能赋能新型工业化奠定了良好基础。 在制造业领域，人工智能通过对传统产业生产制造全流程、全要素、各环节的赋能改造，能够实现提质增效和降本降耗。我国已连续11年成为全球最大工业机器人市场，制造业机器人密度达到每万名工人470人，10年间增长近19倍。在服务业领域，智能机器人和智能客服系统的应用，不仅可以提供实时响应服务，还能为消费者带来个性化和智能化服务体验，提升服务效率，满足消费者多样化需求。 此外，人工智能技术加速迭代，成驱动经济发展强大引擎。张晓表示，底层技术不断夯实。5G网络和千兆光网建设加快，网络覆盖范围不断扩大，数字基础设施领先优势不断巩固。算力结构不断优化，智能算力比例逐步提升，算网融合持续深化，智能高效的融合基础设施稳步构建，为人工智能发展提供有力支撑。 关键技术不断突破。智能芯片、算法框架、大模型等关键核心技术不断突破，智能物联终端和工业云部署加快，智能网联汽车、人形机器人、低空装备等典型产品加速迭代，智能工厂、智能车间等新模式、新业态不断涌现。目前，我国已培育421家国家级智能制造示范工厂，万余家省级数字化车间和智能工厂，算力规模位居全球第二。