作者：赵精武（北京航空航天大学法学院副教授、北京科技创新中心研究基地副主任）

　　数据作为数字时代的“新石油”，不仅是传统产业、新兴产业发展的重要支撑，同时也是人工智能科技创新的关键创新资源。

　　现阶段，人工智能产业发展面临的最突出、最迫切的困境，便是训练数据供给不足。随着网络空间已公开数据资源趋于“消耗殆尽”，人工智能产业愈发需要专业化程度高、领域属性强的高质量数据来提升算法模型性能。因此，建构我国人工智能法治保障体系的一项核心目标，便是形成多元化的训练数据供给体系，以满足不同规模企业的训练数据使用需求，推动算法模型性能朝着专业化方向升级。而构建多元化的人工智能训练数据供给体系是一项系统性工程，只有通过持续拓宽数据采集渠道、扩大数据流动范围、提高数据质量要求，才能为人工智能产业注入源源不断的创新动力，实现高质量发展。

　　健全多源头数据采集机制，拓展数据广度。在实践中，人工智能企业获取训练数据的方式主要包括网络爬虫抓取已公开数据、使用开源数据集、购买数据产品等。整体而言，数据采集方式较为单一，难以满足相关产业对训练数据质量的基本需求。若想扩展训练数据获取广度，需要在以下两个层面实现数据采集机制的延伸：一是在数据采集行为合法性方面，以类型化列举、监管实践指南等方式明确训练数据来源合法性的常见类型，以消除企业业务合规担忧；二是在数据市场供给形式方面，深入探索公共数据的开放利用模式，降低中小企业获取高质量训练数据的市场门槛，整合数据交易基础制度，拓展可交易数据产品的质量和类型。具体而言，公共服务部门在长期社会公共服务过程中积累了海量高质量数据，但由于数据安全和数据使用收益归属不明等现实因素，此类公共数据面向人工智能产业的开放使用制度还需进一步深入探索。以交通部门为例，实时路况数据不仅可以提供实时交通拥堵情况报告，在人工智能技术加持下，还可以预测性地分析未来时间段交通流量情况、交通事故发生概率等。科研机构也积累了大量专业性较强的科学数据，如医学研究机构的临床病例数据，经由科学化整理和标准化处理，能够在医疗影像诊断、传染病防控等领域发挥重要作用。这些潜在的数据“富矿”，仍有待配套的法律制度予以松绑和深挖，进而形成层次化的数据采集渠道。

　　建构高质量数据标注机制，挖掘数据深度。对于训练数据，既有数量上的要求，更有质量上的要求。训练数据的精确性、一致性、时效性等技术指标，直接影响着人工智能性能能否提升。以医疗影像识别为例，若是存在训练数据将正常细胞标识为癌变细胞、同一细胞多次标注为不同信息内容等情况，那么这些质量堪忧的训练数据只会“污染”人工智能性能，进而严重危害患者生命健康。国家网信办等七部门2023年发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》也专门要求在人工智能技术研发过程中，服务提供者应当制定符合本法要求的“清晰、具体、可操作的标注规则”。因此，合理科学的数据标注规则是保障训练数据质量和避免算法歧视的重要环节。在数据标注方式上，应当以“人机协作标注”为主要方式。技术研发者和服务提供者虽然可以通过批量自动化处理系统对各类数据资源进行高效批注，但潜在误差标注风险难以有效控制。相对地，采用人工批注模式，除了成本高昂之外，还可能在不经意间渗透标注人员的个人伦理观，产生潜在科技伦理风险。因此，理想的数据标注方式应是人机协作，以此填补上述数据标注方式的短板，提升数据标注结果的准确性、完整性和中立性。

　　完善数据跨境传输机制，丰富数据类型。人工智能训练数据的高质量供给，离不开数据跨境传输制度的支撑。不同国家、不同地区的数据资源具有多元化的本地特征，这类数据资源能够优化人工智能算法模型，提升人工智能产品和服务的通用性。近年来，我国数据跨境传输的法律法规相继出台，确立了以“安全评估、个人信息出境标准合同、个人信息保护认证以及特殊机制”为内容的数据跨境传输治理框架。同时，《促进和规范数据跨境流动规定》进一步解绑了基于学术合作、跨国生产制造、市场营销等活动进行数据跨境传输的限制条件。为了更好推动训练数据的跨境流动，需要遵循发展与安全并重的治理逻辑。从长远来看，数据资源本地化不利于人工智能产业的创新发展，也不利于数据要素的市场化配置。数据跨境传输制度的建构是为了实现又好又快的跨境传输数据，在数据资源的“一进一出”中，充分获取全球范围内的高质量训练数据资源。在促进产业发展的同时，还需要确保数据出境安全，积极探索多边、双边数据跨境合作机制，提升我国在数据跨境传输国际规则制定中的话语权，以构建网络空间命运共同体为导向，实现训练数据安全有序流动。

　　出台数据供给配套政策，畅通数据流动。在财政支持政策方面，不同规模的科技企业获取训练数据的能力并不相同，为了降低人工智能产业的市场门槛，有必要通过设立专项资金、实施税收优惠政策等手段降低中小企业获取高质量训练数据的实际难度。针对在特定领域具有卓越表现的中小企业、科研机构予以专项扶持，特别是涉及先进标注算法、数据整合技术等事项，可以通过专项资金助力企业购置更先进的设备、扩充专业人才队伍。在技术标准体系方面，统一的技术标准是确保训练数据质量、规范数据供给的重要工具。在训练数据采集、标注环江南真人app免费下载节，设置统一的技术标准体系能够有效降低后续数据分析、数据挖掘等环节的研发成本。同时，科学客观的技术标准也能江南真人app免费下载针对科技伦理事项辅助确立更为统一的标注规则。在基础设施平台建设方面，为了缓解各行业、各领域数据流动范围狭窄、流动类型有限等“数据孤岛”现象，需要政府部门推动建设面向训练数据供给的数字基础设施以及公共算法训练平台。通过这些基础设施和公共平台，将涵盖经济、地理、交通等各个领域的数据资源进行汇总，从而有效提高训练数据的总体数量和质量。

　　专家提示，科学预防带状疱江南真人app免费下载疹，要及时接种带状疱疹疫苗，保持健康的生活方式，避免过度劳累、熬夜、着凉等。

　　在“春晚机器人”的“原产地”浙江，早在去年9月就印发了《浙江省人形机器人产业创新发展实施方案（2024-2027年）》，前瞻布局和加快推动全省人形机器人产业创新发展。

　　我们还需要以更前瞻的视野加速布局，让AI加快走进人们的日常生活。在鼓励社会资本开展“AI+”项目投资时，探索对相关投资者给予税收减免优惠，完善“募投管退”全链条运行机制。

　　目前，陈超的育秧基地共有20万个秧盘，10台秧苗运输车，秧苗不仅供应自家的5000亩水田，还覆盖博白县28个镇和邻县的上百农户。

　　党的二十届三中全会提出，教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑。

　　近年来，山东省莱西市大力发展智慧设施农业，提升了农作物品质和产量，为当地现代农业转型升级注入新活力。

　　与此同时，通信行业也迎来了关键的技术升级窗口，5G技术正逐步迈向成熟，而人工智能的突破正在重塑产业链条，二者相互赋能、深度融合。

　　目前，所有省份均已开展递进式气象预报预警服务、气象高级别预警“叫应”等服务机制，有力地筑牢防灾减灾第一道防线

　　甲烷（CH4）和挥发性有机物（VOCs，O3和PM2.5的重要前体物）是油田开采过程中释放的主要废气，成分复杂、浓度波动剧烈且排放点分散。

　　3月3日是第十二个世界野生动植物日。记者从国家林业和草原局获悉，近年来，我国不断完善政策法规体系，增加资金投入，统筹推进就地保护和迁地保护，旗舰物种种群数量持续保持增长态势江南真人入口，栖息繁衍环境稳步改善。

　　科普是国家创新的“基石”，是强国建设的“底色”。2024年，我国科普事业迈进了一大步——全国人大常委会修订了科学技术普及法，为科普工作注入了强劲法治动力。

　　记者3日从中国科协举办的2025年学雷锋科技志愿服务周上获悉，我国在科技志愿服务平台上实名注册科技志愿者超520万人，科技志愿队伍超11万个，年均开展活动30余万场，彰显出科技志愿服务的时代价值和蓬勃活力。

　　有鉴于此，2025开年以来，各家安全公司严阵以待，纷纷探索新路径、新范式，以筑牢网络安全防线，为国产大模型保驾护航。

　　伴随生成式AI大模型迭代升级，越来越多的AI创作工具入驻各大互联网平台，人工智能正融入内容创作生产的方方面面。

　　想要真正让AI给网络内容生态带来积极影响，互联网平台、政府机构、媒体、公众必须加强协同，构建“法律—技术—伦理—行业”的四维治理框架。

　　专家表示，对主带彗星311P进行探测，有助于了解小天体的物质组成、结构以及演化机制，填补太阳系小天体研究领域的空白。

　　雷圣宾介绍，未来，这项技术有望在自旋电子器件、量子计算、光学器件、材料科学等领域实现超越传统碳材料的独特功能。

　　在加快实现高水平科技自立自强、建设科技强国的新征途上，需要汇聚政府和社会多方力量，加快形成多元化投入机制，为基础研究注入更加丰沛的“源头活水”。

　　27日，记者从广州大学获悉，该校与中国科学院、同济大学、美国宾夕法尼亚州立大学等高校科学家合作发现，位于火星北半球乌托邦平原南部的“祝融号”着陆区，其地下10—35米深处存在多层倾斜沉积结构。

　　2月27日15时08分，长征二号丙运载火箭在酒泉卫星发射中心点火升空。