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“随着技术的快速开展，人工智能开展的重心逐步转向工程化、规模化应用，‘以用促建’成为AI迭代演进的关键路径。”杨剑宇认为，但现在人工智能产业化推进仍然面临一些问题，主要包括：算力的软硬件协同创新亟待突破，智算中心集群建设仍需解决算力使用率、海量数据处理、超大规模互联等问题；数据供给流通存在堵点，可用于大模型训练的中文数据在数量和质量上存在短缺；监管体系和手段仍需强化，一些新型网信安全问题日渐抬头，比如利用生成式AI发起病毒式网络攻击、批量生成不良信息；大模型内容存在不容忽视的风险，部分人工智能大模型应用的内容审核不到位，大量大模型一味照搬国外资料等。

第三，深化协同监管，建立健全人工智能安全监管制度。制定和完善AI相关的法律体系，加强对AI领域违法犯罪行为的联合监督、执法；实施AI技术的安全评估和管控，推进监测预警和对抗追踪技术的研制应用，鼓励隐私计算、加密计算等安全技术的普及应用。

其次，深化数据开放，构建高质量数据供给和流通体系。进一步扩大公共数据的共享范围，推进公共数据授权运营；完善数据合理使用和流通的法律法规，探索知识共享许可制度等数据资产使用制度，明确数据产权结构性分置和有序流通的实施细则；建设全国统一的数据大市场，支持数据经纪、数据托管等新业态新模式开展。

EMC易倍·(中国)体育官方网站当前，中央高度重视人工智能的开展，今年的《政府工作报告》 提出，要激发数字经济创新活力，持续推进“人工智能+”行动。全国人大代表，中国移动浙江公司党委书记、董事长、总经理杨剑宇在刚刚开幕的全国两会上建议，从供需对接、数据开放、协同监管、内容建设四个方面入手，“以用促建”有助于AI应用产业化落地。

为此，杨剑宇建议，第一时间要深化供需对接，有助于算力从“建起来”到“用起来”。召开应用补贴，发放算力券，鼓励支持全产业链应用创新。持续推进国家训练场、算力交易中心建设，组建AI产业联盟，完善行业标准与规范，全面强化软硬件协同创新，有助于人工智能产业形成“以用促需、以需扩用”的良性循环。

第四，深化内容建设，强化人工智能开展的价值观引领。统筹建设新时代中国特色人工智能中文数据集，加强模型备案、日常监测中的价值观审核，加大对违法违规信息的过滤、屏蔽和惩处，加强中文AI的国际传播，确保我国主流意识形态在人工智能时代不变味、不失声。