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数字经济周报

2025/09/04

数字经济周报 | 2025年第27期

一、产业动态1.2025“数据要素×”大赛上海分赛收官 8月24日,2025年“数据要素×”大赛上海分赛圆满收官。赛事围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》部署的重点行业领域,对应设置13个赛道,包括工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、医疗保障、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳;此外,为鼓励培育数据开发利用新模式、新业态,今年特别开辟1个“开放性创新赛道”和1个“国际赛道”。 132支获奖团队从600多个申报项目团队中脱颖而出。上海还将从中遴选出28个项目团队参加全国总决赛。此外,上海首批102家数商入库名单、128个数商产品清单、143个数商应用场景清单正式发布。(来源:看看新闻)2.国家数据局副局长夏冰一行到江苏调研 8月20日至21日,国家数据局党组成员、副局长夏冰一行到江苏参加活动并开展专题调研,详细了解江苏省在行业高质量数据集建设、大模型打造及应用以及算力中心、数据流通利用基础设施等方面进展。夏冰表示,推动数据基础设施互联互通,营造“网—算—数”协同体系,离不开先进网络的支撑。充分肯定未来网络试验设施(CENI)建设成果,希望未来网络持续锻造高可靠优势,着力构建定制化能力,瞄准产业应用场景,充分释放融合应用价值,为打造便捷高效、自主安全、世界领先的国家数据基础设施体系贡献力量。(来源:数据要素社)3.DeepSeek-V3.1 发布 8月21日,DeepSeek-V3.1正式发布,并透露下一代国产芯片即将发布。官方提到DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度。DeepSeek称,UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。本次升级包含以下主要变化:混合推理架构:一个模型同时支持思考模式与非思考模式;更高的思考效率:相比DeepSeek-R1-0528,DeepSeek-V3.1-Think能在更短时间内给出答案;更强的Agent能力:通过Post-Training优化,新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。(来源:DeepSeek)二、行业政策1.工信部征集2025年度中小企业人工智能典型应用场景 8月20日,中华人民共和国工业和信息化部发布关于征集2025年度中小企业人工智能典型应用场景的通知。该通知指出场景内容应突出中小企业运用人工智能技术实现突破性创新,研发具有前瞻性的新产品、新服务,以技术驱动业务模式根本性升级,推动经营模式和发展路径实现重大变革,开辟新的商业空间。具体可包括但不限于:智能化产品、智能化服务。(来源:中华人民共和国工业和信息化部)2.《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》发布 8月19日,上海市经济和信息化委员会、上海市发展和改革委员会、上海市国有资产监督管理委员会发布《上海市加快推动“AI+制造”发展的实施方案》(以下简称《方案》)。 《方案》明确主要目标,实施“模塑申城.AI+制造”行动,推动人工智能技术与制造业深度融合,加快赋能新型工业化,形成新质生产力。通过三年时间努力,本市制造业智能化发展水平进一步提升,在语料、模型、平台、场景等领域形成一批创新成果。推动3000家制造业企业实现智能化应用;打造10个行业标杆模型,形成100个标杆智能产品;推广100个示范应用场景,建设10个左右“AI+制造”示范工厂;发展5家左右综合集成服务商,培育一批具有竞争力的专业服务商,加快形成制造业智能化发展生态。(来源:上海经信委)3.广东省委深改委召开会议,讨论公共数据资源开发利用等事项 8月22日,广东省委全面深化改革委员会召开会议。会议讨论了《关于加快公共数据资源开发利用的实施意见》《关于建立健全领导干部自然资源资产离任审计评价指标体系的实施意见》《关于推介一批基层改革典型案例的通知》等文件稿。会议强调要进一步加快广东省公共数据资源开发利用,在建立数据合规高效流通机制和丰富应用场景上下功夫,充分释放数据要素乘数效应,更好促进数据产业繁荣发展,助力数字经济做强做优做大。(来源:广东政数)三、研究洞察1.魏亮强调高质量数据集建设是提高人工智能性能的关键 8月26日,中国信息通信研究院副院长魏亮在“2025人民数据大会”发表主旨演讲时表示,在大模型为代表的人工智能技术发展过程中,数据是大模型智慧的来源,任何一个高性能大模型,都离不开高质量的数据集。多模态数据、具身智能数据、推理思维链数据和长视频数据是下一步高质量数据集建设的重点。 魏亮表示,高质量数据集的建设是提高人工智能性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的保证。随着“人工智能+”行动的发布,标志着人工智能进入一个数据驱动的新阶段。要通过AI的数据技术、数据工程、数据治理,能够共同推动高质量数据要素的高效能的供给。(来源:今日头条)2.梁正:推进高质量数据集建设 筑牢数智时代新基座 2024年我国高质量数据集数量同比增长27.4%,标志高质量数据集建设进入加速期。随着人工智能技术更进一步发展,对高质量数据集的需求缺口必将继续增大。加强优质数据供给,以高质量数据驱动人工智能创新发展变得愈发关键。 清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正强调,高质量数据集是国家核心竞争力的关键要素,也是驱动产业转型和科技突破的基础资源。当前,我国在数据供给结构性矛盾、技术自动化水平不足及管理协同机制缺位等方面存在显著短板。为推进高质量数据集建设,建议尽快完善数据质量评价体系,坚持场景驱动与示范先行,深化AI技术在全流程中的应用,并建设开源协同平台。同时,需构建包括资源支持、能力建设和制度保障在内的三位一体支撑体系,以推动高质量数据资源的可持续供给与有效治理。(来源:国家数据局)

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