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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。
“人类产生的有效信息，包括大量高价值信息可能不一定是互联网数据，而是沉散在各行各业里的数据。”商汤科技发言人说，“怎样更多汇聚数据，设计更多、更好的网络结构，用更多的计算资源去支撑更大容量的高质量语料，产生更强的智能，是一个至关重要的问题。”这位发言人认为，要解决语料问题，不仅要靠增加语料总量，还需要提高语料质量，甚至要考虑完善数据交换机制，推动人工智能数据基础设施化。
澎湃新闻从全总了解到，2023年7月，全国总工会启动双15工程，明确提出努力实现2023年底全国服务站点达到15万个，在全国主要城市和城市重点区域基本实现服务站点15分钟服务圈交叉覆盖的工作目标。双15工程启动以来，全国各级工会新建工会驿站6.25万个，其中包括24小时智慧驿站1584个，新增资金投入4.5亿元。
“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。