Am 17. erfuhr der Reporter aus der Konferenz für Datensicherheit von 2025, dass mein Land eine Reihe von vorgelagerten und nachgelagerten Unternehmen in der Datenfaktorbranchekette pflegen und erweitern wird. Es wird geschätzt, dass bis 2030 die Umfang der Datenindustrie meines Landes 7,5 Billionen Yuan erreichen wird.

Offene Freigabe öffentlicher Daten

Aktivieren Sie massive "Schlafdaten"

als weltweit erstes Land, in dem Daten in Produktionsfaktoren einbezogen werden, hat mein Land zunächst eine vollständige Datenindustriekette aufgebaut. Die Daten zeigen, dass die jährliche Datenproduktion meines Landes im Jahr 2024 41,06 Zet-Bytes erreichte, eine Steigerung von 25%gegenüber dem Vorjahr.

Ab sofort gibt es in meinem Land mehr als 190.000 verwandte Unternehmen im Datenbereich, und der Umfang der Datenbranche übersteigt 2 Billionen Yuan. Basierend auf der jährlichen Wachstumsrate von mehr als 20%wird die Skala der Datenindustrie meines Landes im Jahr 2030 7,5 Billionen Yuan erreichen. ALT = ""/>

Direktor der nationalen Datenverwaltung Liu Liehong: Derzeit planen wir, ein horizontal verbundenes, vertikal verbundenes und koordiniertes Dateninfrastruktursystem zu erstellen und im Grunde genommen die Hauptstruktur der nationalen Dateninfrastruktur bis 2029 zu erstellen. src = "http://www.china-news-online.com/2025-05-18/pudzsghxmjk.jpg" Alt = "" //

Offenes Austausch öffentlicher Daten ist zu einem wichtigen Unterbrecher der Markteinrichtung geworden. Im Jahr 2024 stieg die Anzahl lokaler öffentlicher Daten offener Plattformen auf oder über dem kommunalen Niveau landesweit um 7,5%, die Anzahl der offenen Daten stieg um 7,1%und die Anzahl der hochwertigen Datensätze stieg gegenüber dem Vorjahr um 27,4%.

In Bezug auf die Integration von Datenelementen und Branchen beschleunigt das Land die Öffnungshindernisse für die Freigabe der öffentlichen Daten, fördert die tiefe Integration öffentlicher Daten und Unternehmensdaten und aktiviert eine massive "Schlafdaten".

Erstellen hochwertiger Datensätze

Beschleunigen Sie die Entwicklung künstlicher Intelligenz

Derzeit haben Daten die traditionellen Produktionsfaktoren übertroffen und sind zur zentralen treibenden Kraft für Durchbrüche in der künstlichen Intelligenztechnologie und der industriellen Transformation geworden. Hochwertige Datensätze sind nicht nur der Eckpfeiler des Sprung in der Leistung für künstliche Intelligenzmodelle, sondern auch die gesamte industrielle Kette von technologischer Forschung und Entwicklung bis zur kommerziellen Implementierung neu. Wie werden hochwertige Datensätze erstellt?

In Wenzhou, Zhejiang, als "Testfeld" für die nationale marktorientierte Reform von Datenelementen wurde hier ein Datensicherheits- und Compliance-System erstellt, um den großquellenübergreifenden Fluss von Datenelementen zu gewährleisten, ein Datenhandel-Ökosystem zu bilden und mehr Daten "Live" zu erstellen.

Jin Chuanla, Deputy Director of the Data Bureau of Wenzhou City, Provinz Zhejiang: 469 "Praktische, einfach zu verwendende und sichere" Datenprodukte wurden erstellt, und in den Bereichen medizinische Versorgung, Transport, Transport, Wirtschaftlichkeit mit geringer Höhe usw. wurde in den Bereichen medizinische Versorgung eingebaut. Jedes Link muss gezielte technologische Forschung und Entwicklung und Anpassung auf der Grundlage der Merkmale der großen, ausreichenden Vielfalt und starken vertikalen Eigenschaften der Branche durchführen.

Professor Huang Tiejun, School of Computer Science, Peking University: Most of the data for text types, literature, Bücher, Papiere, Forschungsberichte wurden verwendet. In Zukunft werden noch mehr nicht-textuelle Dinge benötigt, wie Bilder, Videos und verschiedene Sensoren. Diese Daten sind auch eine wichtige Quelle für das Lernen von großem Maßstab.

Datenanmerkungen und Reinigung sind wichtige Links zum Aufbau hochwertiger Datensätze.

Data Annotation lehrt künstliche Intelligenz, die Welt durch "Kennzeichnung" zu kennen. Unbeschriebene Daten sind wie verstümmelte Lehrbücher, was dazu führt, dass künstliche Intelligenz nicht effektiv lernen kann.

Liu Quan, deputy chief engineer of Cydie Research Institute: Only when the data covers a wide Genug Szenario und professionell markiert, kann das KI -Modell "Laborgenauigkeit" durchbrechen, wirklich die Fähigkeit haben, Branchen umzusetzen und die Entwicklung der digitalen Wirtschaft voranzutreiben.

The output value of my country's data labeling industry exceeds 8 billion yuan

The "2025 High-Quality Data Set Research Report" released at the 2025 Data Security Development Conference shows that with the iteration of artificial intelligence and large-scale model technology, the output value of my country's data labeling industry has exceeded 8 billion yuan, and the construction of high-quality data has entered a new stage of Große und standardisierte Entwicklung.

Im Jahr 2024 stieg die Zahl der Unternehmen, die künstliche Intelligenz in meinem Land entwickelten oder anwenden, um 36% gegenüber dem Vorjahr, und die Zahl der hochwertigen Datensätze stieg um 27,4% gegenüber dem Vorjahr um 27,4% und unterstützte künstliche Intelligenzausbildung und -anwendung stark. Datentechnologieunternehmen, die große Modelle und Datenanwendungsunternehmen verwenden, erhöhten sich um 57,21% bzw. 37,14% gegenüber dem Vorjahr.

Liu Wenqiang, Vice President of Cydie Research Institute: The parameters of our big model have erreichte Hunderte von Milliarden Niveaus. Förderung des Aufbaus von sieben Datenkennzeichnungsbasen im ganzen Land und bauen Sie 335 hochwertige Datensätze in den Bereichen medizinische Versorgung, Industrie, Bildung usw. mit einer Gesamtmarkierungsskala von 1,7 Billionen TB auf, wodurch die Forschung und Entwicklung von 121 inländischen großen Modellen unterstützt wird.

Der Bericht zeigt, dass mein Land derzeit die Innovation und Entwicklung qualitativ hochwertiger Datensätze beschleunigt, aber immer noch Probleme wie kleine Datenbestände und niedrige Ausgaben, eine ungleiche Qualität der Datensätze, die mangelnde Mainstream-Datenanleitung und eine geringe Datennutzungswirkungsgrad mit niedriger Wert auf die Mainstream-Daten vorliegt.

Liu Quan, deputy chief engineer of Cydie Research Institute: Do a good job in data source control und sicherstellen Sie die Zuverlässigkeit und Integrität von Datenquellen. Stärken Sie die Datenschutz- und Sicherheitsgarantien für Datenschutz und Förderung der Konstruktion von Funktionen für Datensatzsicherheitsbewertungen.

(CCTV-Reporter Wang Shiyu, Zhang Wei, Tang Zhijian, Zhang Yan, Han Dong)