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AI如何真正成为企业生产力？构建坚实的数字基座是关键_我的网站

一 |     中新网上海7月20日电(记者 缪璐)在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议框架下，一场聚焦企业级AI工程化落地的产业论坛应运而生，其核心命题在于：AI如何从模型能力真正转化为企业生产力？          　　7月20日，由上海市数据局、上海市浦东新区数据局指导，普元信息技术股份有限公司主办的“高质量数据集与AI编程实践创新论坛”作为WAIC分论坛举行，与会嘉宾聚焦应用提速、数据治理和统一连接三大基座能力，共同探寻企业级AI工程化落地新路径。    김민석, 이진숙 겨냥 “여자 전두환으로 불러드리자”김재섭 “野 의원 제명발상, 전두환과 무엇이 다른가”국회 본회의서 與주도 이진숙 제명 촉구결의안 통과                   연합뉴스 자료사진김재섭(사진) 국민의힘 의원은 26일 자당의 이진숙 의원을 ‘여자 전두환’이라고 지칭한 김민석 더불어민주당 대표를 향해 “정청래(전 대표)처럼 강성 팬덤에 기대 폭주한들, 보급형 정청래가 될 뿐”이라고 주장했다.당내 비주류로 분류되는 초선 김 의원은 이날 자신의 페이스북에 “이 의원을 두고 여자 전두환을 외치다가 스스로 입법 전두환이 된 김민석에게 묻는다”며 이같이 적었다.김 의원은 “야당 의원을 다수의석으로 제명하겠다는 발상, 1980년 전두환이 ‘정치풍토쇄신법’으로 800명을 숙청하던 수법과 무엇이 다른가”라고 강조했다.그러면서 “역사적·정치적 평가가 끝난 5·18 민주화운동에 대해 음모론을 제기하는 일체의 의견에 반대한다”며 “그러나 5·18을 핑계로 전두환식 정적 제거를 벤치마킹하는 민주당 당대표도 한심하긴 마찬가지”라고 덧붙였다.김 의원의 이 같은 발언은 앞서 김민석 민주당 대표가 이날 민주당 최고위원회의에서 이 의원을 ‘여자 전두환’으로 지칭한 데 대한 맞대응 차원으로 풀이된다.김 대표는 최근 ‘5.18 폄훼’ 논란을 일으킨 이 의원에 대해 “이 의원에 대한 말씀을 여러 분이 주셨는데, 공통적인 지적이 나왔다. (이 의원이) 여자 히틀러 호칭에 대해서는 시비를 걸고 여자 전두환에 대해서는 안 거냐는 말씀을 해주셨다”며 “‘여자 전두환’이라는 호칭은 좋아하시나 보다”라고 했다.이어 그는 “그래서 앞으로 우리 당에서는 이 의원이 상당히 선호한다고 보여지는 이름으로 ‘여자 전두환’으로 통일해 불러드리는 것이 어떨까라는 생각이 들었다“고 말했다.한편, 이날 국회에서는 본회의를 통해 민주당 주도로 이 의원에 대한 제명 촉구 결의안이 통과됐다. 표결에는 159명이 참여해 찬성 157표, 반대 1표, 기권 1표로 가결됐다. 이는 인사 안건이라 무기명 투표 방식으로 진행됐다. 민주당이 발의한 결의안 표결에는 조국혁신당과 진보당 등 범여권이 참여했다.이날 결의안 강행 처리에 반발한 국민의힘 의원 대부분은 안건이 상정된 직후 본회의장을 떠났다. 다만 친한(친한동훈)계 등 일부 의원은 표결에 참여하기도 했다.。

二 |          7月20日，“高质量数据集与AI编程实践创新论坛”作为WAIC分论坛举行。(主办方供图)          　　当前，AI产业正从“模型竞赛”进入“应用落地”阶段。对企业而言，引入大模型只是起点，真正决定落地效果的是数据质量、应用开发效率、系统集成能力、安全可控能力和组织协同能力。         　　该分论坛层层递进，涵盖“远见蓝图：破局企业AI落地难题的未来路径、夯实地基：算力融合与高质量数据资产构建、效能跃迁：重塑企业级应用与业务流、生态闭环：共建高质量数据联盟”四大板块。         　　上海市数据局总工程师刘迎风表示，高质量数据集建设已从行业共识上升为国家战略行动，正在催生从“数据工程”向“知识工程”的范式转换。         　　刘迎风指出，如果说上一阶段更多在做“有没有”的基础工作，现在就要回答“好不好用、能不能创造价值”的问题。         　　围绕这个思路，刘迎风建议可以从五个维度发力：建平台，聚焦企业自身高质量数据资源的基础平台能力建设；治数据，将行业的领域知识与数据治理相结合，建设“通识—行业通识—行业专识”三级数据集体系；育生态，通过培育数据领域综合服务商和垂域高水平标注企业，构建分工协作、优势互补的产业格局；促共振，打造数据飞轮，形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的良性循环；保安全，依托区块链、隐私保护计算、可信数据空间等技术基础设施，保障数据集在流通过程中的安全可控。         　　第三十届欧洲人工智能大会主席乌利塞斯·科尔特斯指出，人工智能的幻觉难以规避，企业必须在数据质量和工程化校验上建立防线。AI从“辅助生成”走向“自主执行”将放大安全漏洞与责任归属风险。他强调，无论欧洲还是中国，AI发展正从追求模型参数的“算力游戏”，转向衡量能否真正转化为生产力的“基础设施竞争”，必须先夯实基于本体数据治理与业务逻辑的数字基座。         　　普元信息董事长刘亚东表示，很多企业以为AI落地就是购买模型、接入接口，但真实业务中常常遇到应用排期长、数据质量差、接口治理乱、智能体接入不可控等问题。这意味着企业需要把AI能力建设在更坚实的数字基座上。他还强调应用提速、数据治理、系统打通，这三件事，是企业AI时代必须先打牢的基座。         　　中国信息通信研究院人工智能研究所平台部副主任李荪指出，2026年是“人工智能+”核心攻坚年，尽管78%的数据供给企业已转向行业高质量数据集，但“数—模—用”发展脱节、孤立割裂的问题依然严峻。面对这一鸿沟，她提出产业亟需走向“模数共振”——打破数据与模型的传统壁垒，构建“高质量数据、高效能模型、高价值应用”的正向循环。

三 |          7月20日，“高质量数据集与AI编程实践创新论坛”作为WAIC分论坛举行。

四 | 图为全球AI生态赋能计划暨AI编程和高质量数据集底座联合发布。(主办方供图)          　　论坛上，全球AI生态赋能计划暨AI编程和高质量数据集底座联合发布。普元信息携手中国信通院、以及张江AI创新小镇等产学研政各界代表共同发布“AI编程高质量数据集底座”，直击大模型落地过程中“缺高质量数据、少原生底座”的痛点。         　　未来，该赋能计划将立足张江创新高地，辐射全球技术生态，通过聚合顶尖智库的规范指引、前沿的数据资产沉淀以及坚实的企业级AI基座能力，全面赋能企业跨越AI落地的“深水区”，为千行百业的数智化跃迁提供源源不断的新质生产力。

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Published on:07:48:01