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值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。
1610年5月，利玛窦病逝于北京，终年59岁。据金尼阁(Nicolas Trigault)整理的《利玛窦中国札记》，利玛窦逝世时，众多朋友、“大臣们和其他地位很高的人们”赶来吊唁。抬棺进入墓地之时，“保禄博士(即徐光启)尤其悲恸……他对利玛窦神父尤其诚挚。他是一位高官显宦，但也悲伤流涕作为他友谊最后伤感的表示……”
“我们近期正在给智能驾驶相关的部门招人，但是由于近两年业务压力较大，公司原则上不同意在北京、上海等高人力成本的城市招人，这个部门只能设立在华北的一个三线城市，毗邻我们一家工厂。”张杰克告诉记者，虽然用人成本会下降很多，公司给出的薪酬在当地也很有竞争力，但是当地相关的人才供应较少，即便有候选人，条件也难以符合公司的要求。
“而当下中国供应链公司可能不如德国公司严谨，但舍得在技术和生产等多个方面投资，更重要的是，中国公司效率更高。传统汽车行业周期都很长，投资之后要大量的生产制造，收回投资和获得回报，这个周期中国可能需要2~3年，欧洲可能需要要6~7年。”张祖秋表示，海外企业迭代一次，中国企业可能已经迭代2次甚至更多，这是海外供应商最大的挑战。