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2017年12月，习近平总书记在中共十九届中央政治局第二次集体学习时强调“构建以数据为关键要素的数字经济”。2019年10月，中共十九届四中全会明确了劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等7种生产要素。这是首次正式明确数据的生产要素地位。之后，中央作出改革和加快培育数据要素市场、更好发挥数据要素作用等一系列重大部署，而《行动计划》就是落实这些部署的最新举措。
种业包括品种选育、种子繁殖、推广销售等环节，加快推进种业振兴行动，还应完善现代种业全产业链。如今，一些地方以种子为抓手，为当地农民提供全流程服务；一些种子公司推广订单式种植销售模式，不仅为农民提供种子，还配套开展农产品收购、储藏、加工等服务。这些有益探索启示我们，促进产学研用结合、育繁推一体化，才能让好种子惠及更多农民，带动农业提质增效。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
过去经常要钻鸡窝、鸡笼，现在通过电子监控设备和大数据分析，就能了解每只鸡的状态。鸡头有没有探出鸡笼吃饭、叫声是不是脆响……这些都是曾另超判断鸡健康状态的参考，“我们场养殖着孵化雏鸡1.3万只和成年鸡7000只，每只鸡在入笼前，都会在翅膀和脚胫处佩戴一个身份证，上面的编码和鸡舍的‘电子门牌号’匹配。饲养员们手持仪器，每日喂养油鸡的时候就会顺便将信息录入系统，为后续科研做数据支撑。”