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　　下一步，辽宁省将加快推动“双链驱动”赋能样本行业转型升级，建立协同机制，组织示范企业开展技术和经验输出，通过“1+N”结对帮扶等形式，推动行业领域在数据开发利用、算力共享、供应链协同等方面取得重大突破，并加快向政务、能源、教育、港口等行业领域及其他重点产业集群规模化复制推广，形成对本产业链“双链驱动—赋能本省—筑巢引凤”的长尾效应，以及对其他产业链“双链驱动—经验输出—规模推广”的辐射效应，助力千行百业加快转型升级，推动实体经济发展，拉动数据基础设施建设，为全省经济社会发展注入新动能。

　　“哪怕是个人发现开放的公共数据涉及个人隐私，也可以有渠道进行反馈和纠偏。”另一方面，《条例》通过对数据持有、使用、经营等合法权益，数据安全的主体责任等方面的进一步明晰，为安全用数增加了“确定性”。市数据局相关负责人指出：“《条例》回应了企业‘不愿供数、不敢用数’的痛点，通过权益保护和技术规范为数据要素市场化破题。”企业被鼓励使用依法授权数据；规范个人信息数据的最小必要收集原则和加密、去标识化等流通安全技术措施，支持可信数据空间建设。这些措施将进一步激发供数用数“热潮”。

　　产业应用方面，加快培育和引进一批具有国际竞争力的数据企业，重点聚集数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和数据基础设施等六类数据企业矩阵，进一步推进科技、金融、人才与数据产业发展深度融合，支持数据产业领域相关企业和机构发展；交易监管和安全监管方面，探索运用区块链、人工智能等科技手段加强数据交易的智能化监管，在建立健全数据安全风险评估、报告、信息共享、监测预警、应急处置等机制的同时，加强人工智能数据安全治理，确保创新与安全并重。

　　随着数字技术与区域发展战略的深度融合，区域数字化协同发展将成为破解发展不平衡、释放增长新动能的关键。将“区域协同发展”这一理念融入条例，无锡形成开放发展的共识：落实长三角一体化发展战略，推动区域数据资源共享流动，建立跨区域数据合作机制，强化无锡在长三角数字经济生态中的节点作用。目前，无锡已落地上海数据交易所无锡合作中心、深圳数据交易所无锡工作站、贵阳大数据交易所无锡算力服务专区，加快推进数据标准建设、数商及数据产品跨地区互认互通。

　　“悟界”大模型系列承载了智源对人工智能从数字世界迈向物理世界的技术趋势的判断。王仲远介绍，Emu3让大模型具备理解和推理世界的能力，Brainμ引入脑信号这一新的模态数据，实现了单一模型完成多种神经科学任务的大一统。RoboOS2.0与RoboBrain2.0在初代版本基础上新增多机协作规划与物理常识驱动的空间推理能力。OpenComplex2可在原子分辨率层面捕捉分子相互作用及平衡构象，探索微观构象波动与宏观生物功能的跨尺度关联。

　　许多北京人工智能企业也将开源作为信息化建设的重要选择。今年3月，北京智谱华章科技股份有限公司推出了首个集深度研究和操作执行于一体的Agent——AutoGLM沉思，其最大特点是可以“边想边干”，像人类一样打开并浏览网页，完成从数据检索、分析到生成报告。4月14日，智谱将AutoGLM沉思背后的系列模型全面开源，包括9B和32B两种尺寸，涵盖基座模型、推理模型和沉思模型。所有模型采用宽松的MIT许可协议，这意味着可以免费用于商业用途、自由分发，为开发者提供了最大的使用和开发自由度。

　　对尚未实施数字化改造的企业，加快诊断服务，“一企一策”制定转型方案，聚焦研发、生产、销售等全流程，部署标准化、可推广的智能应用场景；对已实现智能应用场景覆盖的企业，推动建设智能车间和智能工厂。加快编制重点产业链数字化转型“一图四清单”，依托链主企业建设工业互联网平台，推动供应链协同、数据链联动、产业链协作，实现“链式转型”；抢抓生成式人工智能创新发展机遇，以应用场景为牵引，加快工业大模型建设，打造人工智能产业赋能中心、软硬件适配中心，全面赋能制造业数字化转型。

　　聚焦钢铁、有色、化工、建材、食品等传统制造业，分行业实施提质升级，提升全产业链竞争优势。支持传统制造业深耕细分领域，孵化新技术、开拓新赛道、培育新产业。推动传统制造业标准提档升级，用先进标准体系倒逼企业质量提升、产品升级。推动郑州、洛阳国家制造业新型技术改造城市建设，组织开展省级试点县建设。推动企业发展“制造+服务”“产品+服务”的服务型制造，开放创新研发、检验检测等平台，完善共享服务生态，赋能上下游企业服务化转型。

　　以园聚链，积极招引产业链上下游企业和配套服务机构，构建主导产业明确、链条完整的产业集群。引导开发区结合产业基础和资源禀赋，围绕全省链群体系选准产业、细分赛道，优化产业功能定位空间布局，避免“内卷式”竞争。提高开发区管理服务效能，深化开发区改革创新，优化开发区运营模式，提高公共服务和市场化运作水平。提升产品认证、检验检测、成果转化等综合公共服务能力，加快集聚科研院所、科技服务机构、金融机构等多元主体，构建功能完备、协同有力的产业配套体系。

　　做强做优龙头企业，提升企业整合配置资源能力，强化专项资金、技改提升、市场开拓等方面支持，推动开展跨区域兼并重组、加快全链条垂直整合，打造一批国家级链主企业、领航企业。支持龙头企业加大研发投入力度，创新生产模式和产业组织方式，加强标准、品牌建设，不断提高经营质量效益。建设“专精特新企业”分级培育库，引导企业在细分领域“深耕细作”，专注技术和工艺优化、产品质量和性能迭代升级，形成“独门绝技”，提高细分领域的掌控力和话语权。

　　数据是电商平台核心资产，关乎平台、商户和消费者的切身利益。过去数年间，“小旺神”相关公司将“寄生软件”潜伏于淘宝等平台，爬取海量数据并售卖，涉嫌侵犯电商平台及广大商户的商业秘密和数据权益。按照与商户签署的协议，三原告可以搜集、整理、加工其注册商户的各种数据，形成不为公众所知的衍生数据产品“生意参谋”，并为商家提供数据分析等服务，获取收益。一审法院认定，原始加工数据集合、深度加工的经营数据及“生意参谋”等衍生数据产品，均属三原告的核心权益；三原告依法享有商业秘密及数据权益。

　　帕西尼天津SuperElDFactory的启动，标志着中国乃至全球具身智能产业在数据基础设施层面的重大突破。与此同时，伴随SuperElDFactory所采集的全模态数据不断丰富，帕西尼多模态具身智能数据集MotionsharingDB也将升级成为全模态数据集0mniSharingDB。其核心目标直指亿级高质量全模态数据集建设，计划每年生产近2亿条融合触觉、视觉、文本等多模态的高维数据，以前所未有的规模与一致性，系统性解决行业的数据饥渴问题。

　　基于核心传感器技术，帕西尼进一步向整机研发拓展。其全球首款“多维触觉＋AI视觉”双模态机器人末端——DexH13四指仿生灵巧手，单手集成1140个传感单元和800万像素高清相机，功能趋近人手。去年推出的第二代多维触觉人形机器人TORA－ONE，全身拥有53个自由度，加持先进的VTLA多模态感知模型与视触觉双模态模型的控制架构，拥有精细灵敏的全面感知能力与强大的交互能力，从而能够快速自主学习和适应不同环境，完成递剪刀、拧灯泡、贴标签等多种场景下的柔顺灵活交互协作。

　　上期所报送的《数据赋能，智控风险——上海期货交易所有色金属数据系统数据要素应用案例》、深交所报送的《证券期货业基于区块链的风险数据共享平台》、湖南股权交易所有限公司报送的《依托区块链促进多维数据应用，赋能多层次资本市场高质量发展》入选证券期货行业的“数据要素×”典型案例。从案例亮点上看，深交所报送案例，利用区块链技术实现风险数据共享，为行业风险管理提供新思路。上期所案例充分展现了数据在期货市场风险控制方面的强大赋能作用。

　　会上，余英对2025数博会筹备工作推进情况表示肯定，逐一对近期重点工作作出安排部署。她强调，要强化战略引领，紧扣国家战略，着力把数博会打造成为落实数字经济战略的示范区、产业创新升级的助推器、深化国家合作的会客厅。要突出展会定位，立足全球视野，聚焦前沿领域，激活市场动能，加快推动数博会品牌影响力向现实生产力转化。要坚持节俭高效，落实党中央要求，强化会议质量、成本、流程控制，确保数博会简约不简单、精简更精彩。要深化统筹协调，加强部、省、市工作协同，及时沟通解决问题，层层传递责任，进一步细化实施方案，按时间节点推进工作。要加强宣传报道，优化传播渠道、传播方式，着力统筹好国际、国内宣传，切实擦亮数博会品牌。

　　胡忠雄强调，要突出活动主题，聚焦国家战略，坚持国际化、专业化、产业化，全力把数博会办出特色办出水平。要理顺工作机制，立足组委会、执委会、贵阳贵安职责分工，加快构建从决策部署到落地执行的工作闭环。要优化总体方案，严格落实省委、省政府和国家数据局工作要求，让方案更具实效性、操作性。要细化主体活动，科学谋划、认真筹备、周密组织，切实抓好开幕式、专业展、行业交流、数字产业招商、新闻发布会等工作。要厉行节约办会，把厉行节约反对浪费贯穿数博会全过程，以良好作风推动数博会取得实绩实效。

　　马海涛指出，中国互联网经济研究院自2013年成立以来坚持“问题导向、扎根学术、建言决策”理念，实现了“创立一个学科、汇聚两大资源、搭建五个平台、形成四个特色”的目标，为国家经济建设和社会发展提供了智力支持。他表示，发起成立“中国数字经济学自主知识体系创新联盟”，旨在推动高等院校、科研院所、党政部门研究机构的研究人员团结合作，构建立足中国实践的数字经济学自主知识体系，为不断做强做优做大我国数字经济提供理论支撑。

　　在CVPR2025的自动驾驶研讨会WAD（WorkshoponAutonomousDriving）上，刘先明发表了题为《通过大规模基础模型实现自动驾驶的规模化》（ScalingupAutonomousDrivingviaLargeFoudationModels）的演讲，介绍了小鹏自研业界首个超大规模自动驾驶基座模型的历程，还披露了其在模型预训练、强化学习、模型车端部署、AI基础设施搭建方面的一系列探索。