人工智能是今年全国两会上的一大热词。在代表委员们看来，无论哪一类企业，将来想要得到更好发展，势必要与人工智能相结合。 在今年李强总理作的政府工作报告中，亦明确提出深化拓展“人工智能+”，促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，培育智能原生新业态新模式。 全国人大代表、中国电气装备集团党委常委、副总经理张帆认为，要推动企业转型升级、激发企业发展活力，离不开良好产业生态的支持。而良好生态的构建，离不开数据集的共建共享。 他以自身所在的传统制造业为例，在政策推动和市场需求双重驱动下，我国“人工智能+ 制造”取得积极进展。但在商业化规模化应用推进过程中，仍面临工业数据集匮乏、生态支撑不足等突出问题。 张帆指出，工业数据集标注专业性强、门槛高、投入大、周期长，通用标注工具适配性差，企业数据集建设意愿不强、投入不足，难以满足大模型深度应用需求。同时，企业出于数据安全、商业秘密、权属风险等顾虑，普遍存在不愿共享、不敢共享、不能共享问题，行业数据壁垒、企业数据孤岛现象突出，可持续的价值回报机制尚不健全。 “目前，安全流通技术与可信数据空间也不成熟。”张帆说，隐私计算、联邦学习、可信数据空间等数据安全流通技术仍存在技术瓶颈，操作效率低、应用成本高、标准不统一、互联互通不足等，尚未实现规模化、普惠化应用。 张帆认为，高质量工业数据集是“人工智能+制造”高质量发展的核心生产要素，如何打破数据壁垒、消除信任鸿沟，需要真正把数据要素转化为创新要素，构建人工智能和制造业双向赋能、互促共进的良性循环。 他建议，研究出台加强工业数据集建设的财税支持政策，引导企业加大资源投入，切实提高企业对工业数据集建设的主动性和积极性，支持行业龙头企业牵头组建行业数据共享联盟，大力培育数据服务商、数据标注机构等数商生态，形成政府引导、市场主导、多方协同的工业数据集共建机制。推动建设一批行业级、领域级高质量工业数据集，为“人工智能+制造”提供核心数据支撑。 张帆认为，要推动数据交易模式创新，探索长期稳定、可预期、可持续的数据价值回报机制，从传统一次性买断，逐步向订阅制、版本服务费、按调用计费、收益分享等多元化模式转型，充分调动企业参与数据共享的积极性，汇聚起强大的数据合力。大力推广“数据可用不可见、用途可控可计量、全程可追溯可审计”的数据共享模式，从技术和机制上消除企业商业泄密、权属纠纷等顾虑。
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