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2023年，中国工业经济联合会从调查研究、遴选示范和宣传培育三个维度开展中国工业碳达峰“领跑者”企业研究工作。经过多轮研究遴选，从全国范围内优选在绿色发展、数字化转型和国际化经营等方面均走在前列、拥有较强的国际竞争力和行业影响力的优秀企业。塔里木油田凭借绿色低碳转型及新能源发展方面的卓越实践与突出贡献，从全国近200家重点行业头部企业中脱颖而出，荣获2023中国工业碳达峰“领跑者”企业称号。
路玉扬的北方朋友曾告诉他，北京冬天很少会下大雪。让他感到幸运的是，2023年12月，北京迎来了大雪，“我第一次度过这么寒冷的冬天，但看到大雪又觉得自己太幸运了”。路玉扬回忆，“我的室友也来自台湾，我们都是第一次看到下雪，非常兴奋。那段时间，我们去上课都要提早从宿舍楼出发，因为路上我们还要玩雪、拍照。”
数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
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。