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在国产数据库市场，培养人才无疑是提升竞争力的关键。当下，加快国产数据库核心人才的培养已经成为迫在眉睫的需求。“OceanBase初创之时，国内数据库内核研发人才短缺，我们引进了一批最优秀的毕业生自己培养，虽然毕业生经验不多，但通过自己的努力很快便成为国产数据库的中坚力量。”OceanBase首席技术官杨传辉谈到，“14年过去，OceanBase在自研数据库领域已拥有一定领先优势，我们希望通过持续举办、长期投入数据库大赛，来加速中国数据库内核人才培养的步伐。”
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。
针对这些问题，霍启文在提案中提出，南沙需要充分利用《广州南沙深化面向世界的粤港澳全面合作总体方案》赋予的政策优势，针对港澳和国际人才的发展需求，体系化地推进人才政策先行先试改革，争取在人才引进、股权激励、技术入股、职称评价、职业资格认可、子女教育、商业医疗保险、入境与停居留便利等方面率先取得突破。
对科学研究“人工智能驱动范式”的前景，金力进行了乐观展望，认为这一范式是实现科技原始创新的利器，比如，在大数据支撑下，人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶，在近日举行的一个论坛上，国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说，长期以来，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。