“加快發展新質生產力”首次被寫入政府工作報告，“新質生產力”這一概念也迅速成為社會各界關注的焦點。而在數字化和人工智能日益成為未來發展核心動力的趨勢下，數字經濟又將如何催動新質生產力發展？帶著這一問題，《中國企業報》記者采訪了全國政協委員、天娛數科副總經理、山西數據流量谷董事長賀晗。

　　賀晗認為，新質生產力是新技術、新要素和新型生產關系的結合，那么在數字經濟領域，新質生產力就是人工智能大模型技術、數據要素與開放協同的產業生態體系的結合。
　　在當前各方面環境下，實現5%左右的增長目標并非易事，必須要向新質生產力要增長新動力，用“人工智能+”推動各行各業降本增效、提質提速，用“數據要素×”提高全要素生產率。
　　拓展“人工智能+” 挖掘各類應用場景
　　“數字經濟最終拼的是智能，目前很多行業已經具備了數字化和網絡化基礎，到了通過智能化升級來進一步降本提質增效的時候。”賀晗表示，人工智能大模型的技術跨越和迅速普及，給各行各業都帶來了提升機會，通用大模型可以與工業、科學、政務、金融、能源、交通、生物醫藥、空間地理等各領域結合，用行業數據集對模型進行訓練，打造行業垂直大模型來進行智能決策，逐步成為當下智能化發展的標準打法。
　　今年全國兩會賀晗重點關注人工智能的場景應用方面，提交了關于加快拓展人工智能大模型技術應用場景的提案，也就是“人工智能+”。他提了幾條建議：一是鼓勵工業、金融、商務、交通、醫藥、政務、教育、文旅、傳媒等各行業各領域挖掘可應用人工智能大模型技術的各類場景。二是鼓勵搭建多層次應用場景供需對接平臺，為市場提供“看得見、摸得著”的應用場景，推動應用場景拓展從“出文件”“給政策”到“建機制”“創機會”轉變。三是推動具有首創性、示范性的標桿場景項目落地，打造標桿性大模型產品和服務。常態化征集、遴選技術創新性強、成熟度高、應用前景廣闊的典型應用案例并公開發布。四是注重面向通用人工智能時代的人才培養，培養一批既懂行業技術又懂大模型技術的綜合型人才。
　　豐富“數據要素×” 推動數據互聯互通
　　去年的提案中，針對公共數據開放太少，產業數據共享太弱的問題，賀晗曾建議加快構建國家層面公共數據開放體系，釋放公共數據紅利，對于產業數據要用市場化的手段推動流通交易。隨后，國家數據局組建、數據資產入表、各省數據局揭牌設立、《“數據要素×”三年行動計劃》發布……數據要素迎來歷史發展機遇。
　　發展中也遇到了新問題。賀晗認為我國的整體數據資源雖然多，但優質的產業數據集仍是稀缺資源。當務之急是要加強各行業數據的采集、開發、利用，各領域都要建立優質的產業數據集。除了傳統數據，賀晗建議對3D數據生成采集也要予以重視，它是下一代3D大模型的基礎要素。
　　在今年提交的《推動數據交易機構互聯互通，促進多層次數據要素市場協同發展》的提案中，賀晗提出：一是建立統一的數據交易標準規范體系，包括數據格式、定義、質量、安全、數據要素產品合規審核、數據要素資源確權與登記、數據產品流通交易和使用、數據資產入表等，以確保數據要素跨機構跨區域流通交易的互操作性和可移植性。完善標準規范落地推廣機制，強化對標準規范實施情況的績效評估和監督。二是建立類似“銀聯”的互聯互通平臺，搭建可信數據流通環境，鼓勵各交易機構接入平臺，實現資源共享、產品公認、交易互通、生態共建，提高整體服務水平和活躍度，充分激發數據資源型企業在數據資源采集、治理、加工和數據產品設計、開發、服務等關鍵環節上的市場熱情，豐富數據資源，提高數據價值，提升全國多層次數據要素市場的協同效應。三是建立數據交易機構評價體系，以評促優，將平臺服務、場景賦能、生態建設、用戶體驗、合規自律等納入評價指標。鼓勵研究機構、行業協會等第三方機構開展經常性評估評測，加強宣傳推廣。