AI发展如今是全球经济新引擎，北京的人大代表涂锟就这事儿提了个好建议。他在北京市人大会议上给大家支招，想在首都先搞个“数据制度试行区”。为啥呢？就是因为高质量数据是搞AI的基础，现在有些专业领域像金融、医疗、自动驾驶这些地方，用大模型效果不太好，主要还是受困于数据准确性不高。 涂锟代表觉得，现在互联网上那些容易拿到的数据都被用完了，光靠这些难再提升专业性。更重要的是，那些真正有价值、专门给某个行业用的垂域数据，都被锁在各机构的数据库里出不来。这就好比形成了一个个“数据孤岛”，大家没法把这些资源汇聚起来用。 面对这种情况，涂锟给出了一套解决方案：北京可以尝试建立一个“数据制度试行区”。这个区的核心是鼓励创新，同时也要防范风险。他们打算围绕产权界定、怎么交易、怎么分钱还有安全管理这些关键环节来做文章。通过在实际项目里先试试水，能发现制度上的漏洞和实际操作中的难题，然后再修正完善。 具体怎么干呢？涂锟建议先在自动驾驶、医疗健康和金融服务这些急需要数据的地方试点。比如在保障隐私安全的前提下，让医院的数据和路上的行车数据能合法共享起来用。这样既能搞清楚大家各自的权责利关系，又能慢慢建立起既能激发供给活力又守得住安全底线的规则。 要想把数据集建好这事儿当成基础工程来抓，标准的作用可不能忽视。涂锟强调要加快制定数据资产登记和质量评估等标准。通过这些标准化工作来引导和规范数据治理、清洗、标注还有安全保护的过程，系统提升数据质量。 设立试行区不光能给顶层设计提供反馈意见，还能带动预处理、治理、安全保护这些配套服务产业的发展。这就像是在法治轨道上积极探索数据改革的路径，展现了一种前瞻思考。 说到底数据是数字经济的关键生产要素，更是AI发展的“燃料”。涂锟的建议抓住了推动AI产业走向扎实赋能的核心前提——把高质量数据基础筑牢了。通过场景创新牵引制度创新，用标准建设保障数据质量，这不仅是释放数据潜能的好办法，也给北京乃至全国深化数字经济改革提供了重要参考。 推动数据安全高效流通和价值释放，肯定能为AI产业高质量发展和数字中国建设注入更强劲的动力。