中新網北京7月29日電 (記者 夏賓)「中國電子云人工智慧創新發展論壇」近日在2025世界人工智慧大會期間舉行，匯聚政產學研用等領域代表，圍繞數智產業發展、AI創新應用等議題深入交流，共探人工智慧賦能千行百業新路徑。
中國工程院院士、清華大學教授鄭緯民表示，在我國人工智慧產業挑戰與機遇並存節點，核心要聚焦兩件事，研製低成本個人用推理機與提高國產智算系統的可用性和好用性。他強調，企業擁抱AI有章可循，即找准核心問題、用好高質量數據、微調基礎大模型即可見效。
中國電子黨組成員、副總經理王桂榮表示，當前人工智慧非常火熱，代表著科技革命和產業革命的最新方向。中國電子正搶抓人工智慧發展機遇，建立了完整的集成電路產業鏈，構建了以飛騰、麒麟、達夢、中國電子云、中國長城為代表的全棧信創底座，並積極落實「數據要素×」行動，在數據資源利用與價值激活上進行了諸多探索。
據悉，中國電子云打造了新星·全鏈路AI解決方案，將助力在政務、科研、央國企、能源、醫療等關鍵行業打造行業大模型，為「人工智慧+」行動加快落地注入新動力。
「中國電子云人工智慧創新發展論壇」近日在2025世界人工智慧大會期間舉行。(主辦方供圖)
高質量數據集對人工智慧落地應用意味著什麼？中國信通院人工智慧研究所所長魏凱稱，人工智慧正以前所未有的速度重塑世界，而數據作為AI發展的核心驅動力，其產業發展態勢備受關注。高質量數據集是用於訓練、驗證和優化大模型，覆蓋多行業公域和私域數據，具備高技術含量、高知識密度、高價值應用的「三高」特徵。
「然而，高質量數據集建設也面臨著目標定位模糊、實施路徑碎片化、技術底座薄弱三大難題。」魏凱說，對此，我國在高質量數據集建設方面有著強有力的政策驅動。國家部委和地方政府注重「人工智慧+數據要素」政策協同布局，在破局路徑上，新一代數據標註和合成數據也為突破「數據牆」提供了解決思路。
中國電子云高級副總裁黃鋒稱，近年大家越來越重視多模態的數據治理平台工具鏈，中國電子云多模態數據治理平台的定位，是通過一系列的治理動作把原始的數據集變成「AI ready」的數據集，包括文本解析、關鍵信息提取、數據標準化、歸一化、去重等工作。平台的產出是高價值、高密度、標準化的數據，可直接用於模型訓練，也能有效提升模型效果和性能。
國家航天局對地觀測與數據中心主任孟令傑介紹了我國遙感行業可信數據空間及AI協同建設成果。他表示，在國家航天局和國家數據局大力指導下，國家航天局對地觀測與數據中心正聯合中國電子云等合作夥伴共同打造「遙感行業可信數據空間」，統籌在軌民商衛星資源，打造民商體系化遙感觀測服務能力，持續數據供給。
在數據治理方面，上述數據空間建立了統一的數據治理體系，形成了基於航天行業管理與商業共贏的高質量數據標準規則，支撐遙感數據資源的規模化開發利用。並通過AI協同破解「樣本孤島」，統籌樣本庫與算力，賦能智慧城市管理、農業估產等多元場景，推動遙感數據高質量發展與市場生態繁榮。
中國鋁業集團首席信息官謝海則表示，中鋁集團高度重視人工智慧應用建設工作，在集團層面成立數字化轉型與人工智慧實施應用指揮部，以「一把手」工程牽引，在基礎夯實、生態構建等多領域發力，遵循「以價值定場景，以場景定模型，以模型定數據」的思路，同步建設高質量數據集。
謝海認為，有色行業企業普遍信息化和高質量數據基礎相對薄弱，面對人工智慧和高質量數據集建設的迫切需求，需要進行思維變革，用層層倒逼的方式推動企業內部實現「數據化債」。
「AI本質是數據，數據沒搞好，應用再好也沒用。」黃鋒認同「小模型大數據」的趨勢，也強調不同場景需匹配不同規模模型。
他對中新網記者表示，客戶在數字化基礎上已完成初步建設，正迫切尋求智能化突破，但普遍面臨「技術懂了但場景落地難」的困境。這種需求變化推動著中國電子云在賽道上的轉換。「未來雲數智一體是必然趨勢，雲、數據和人工智慧分不開。軟體與平台應用的優化離不開算力深度整合，客戶也需要一體化服務。」(完)
