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。

      张西平认为，约在1500年至1800年间，中欧之间有过“恋爱”期，彼此都对对方的文化感到好奇、仰慕。利玛窦和继其之后的许多传教士，都怀着尊重中国文化的态度，扮演了中西文化交流的桥梁；莱布尼茨、伏尔泰等学者，更认为中国是礼仪之邦、理性之国。诚然当时中欧认识中的彼此并不完全符合事实，但那种愿意主动了解、并基于了解和尊重开展交流的态度，值得今人学习。加拿大28,预测

      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。加拿大28,预测

      加强政策措施的协同性。巩固和增强经济回升向好态势是一项系统工程，涉及经济社会发展的方方面面，在政策制定上需要寻求宏观经济多重目标的动态平衡，在政策实施上应建立健全政策主体的沟通协调和工作协同机制。总之，必须体现系统观、用好辩证法，发挥经济政策的协同效应，做到各类政策协调配合、相互支撑，同向发力、各有侧重。另外，随着经济社会发展，文化、教育、科技、人才、外交等非经济政策在经济领域发挥的影响力日益凸显，2023年中央经济工作会议提出“把非经济性政策纳入宏观政策取向一致性评估”，这就要求必须统筹考虑非经济政策的经济价值和经济政策的社会价值。加拿大28,预测（撰稿：孟茗茜）