人工智能全球协作发展倡议
一、优质数据供给行动推动数据跨境流通，在重点行业打造可信跨境数据空间，实现高效、便捷、安全的数据互通。联合建设高质量语料库与行业数据集，促进多语言语料共建共享，为全球AI创新夯实数据根基。二、智能算力普惠行动促进智能计算设施互联互通，向发展中国家提供普惠型智算服务。合作建设绿色能源支撑的算力基础设施，推动智算系统低碳转型，为全球AI可持续发展提供强劲算力保障。三、开源生态共享行动倡导共建国际AI开源社区，深化开源领域跨国交流与协作，推动通用大模型、基础算法与工具组件开放共享。协同制定开源合规框架与安全规范
国家发改委公布AI协同发展行动方案
一、优质数据供给行动 促进数据跨区域流通，在特定领域打造并运营跨国可信数据空间，实现高效便捷安全的数据跨境传输。合力建设优质语料库及行业数据集，推动多语言语料共同开发与共享，为全球AI创新奠定坚实基础。 二、智能算力普惠行动 推动智能算力设施互联互通。向发展中国家提供普惠性智算服务。联合建设绿色能源驱动基础设施，促进智算设施绿色低碳发展，为全球AI可持续发展提供算力保障。 三、开源生态共享行动 鼓励共同建设国际AI开源社区，开展开源社区的国际交流与合作，推动通用大模型、基础算法、工具组件的共享。协同制定开
发改委联手多部门推出人工智能合作发展八项行动
据“国家发展改革委”官方微信公众号消息，7月17日（周五），2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于上海举行。会议期间，国家发展改革委会同相关部委联合发布了《人工智能合作发展行动计划》及《中国智·惠世界（2026）》案例集两项重要成果。其中，《人工智能合作发展行动计划》围绕数据、算力、生态、赋能、人才、规则、治理与伦理等维度，提出了优质数据供给、智能算力普惠、开源生态共享、人工智能深度赋能、数智人才共育、规则标准共建、安全治理协作、人工智能向善等八大行动，旨在以务实举措响应联合国关于加强人工
AI国际合作成果发布
《人工智能合作发展行动计划》旨在落实习近平总书记关于‘人工智能应成为造福全人类的国际公共产品’的重要指示，围绕数据、算力、生态、赋能、人才、规则、治理与伦理八大维度，提出优质数据供给、智能算力普惠、开源生态共享、AI深度赋能、数智人才共育、标准规则共建、安全治理协同、AI向善等八项举措，切实回应联合国关于深化AI国际合作、缩小数字鸿沟、推动AI助力可持续发展的倡议。《中国智·惠世界（2026）》案例集是国家发展改革委连续第三年发布，收录我国人工智能领域国际合作的十个典型案例。相较以往，覆盖国家更广、‘人工
AI科技快讯｜2026年6月30日
2026年6月30日 · AI科技有限责任公司出品6月29日，李强总理主持国务院常务会议，专题听取人工智能进展报告。这并非普通的工作汇报——同一会议还审议通过了《"十五五"碳达峰行动方案》和《国民健康"十五五"规划》。将AI与两项"十五五"重大规划并列讨论，释放的导向已十分清晰。会议指明三条核心方向：第一，"深度推进'人工智能+'行动"——重点在于"深度"和"大规模商业落地"。AI不再局限于小范围试验，而要全面融入产业体系。第二，"加速核心技术突破与超大规模智能计算集群部署"——瞄准芯片自主可控和算力基础
破解三大难题 推动人工智能深耕产业沃土
■贾丽6月29日举行的国务院常务会议强调，“要深刻理解人工智能发展规律，健全扶持政策与治理框架，牢牢把握发展主导权”“要扎实推进‘人工智能+’行动，利用我国产业链完整、应用场景多元等长处，加快智能产品与服务的规模化落地商用”。目前，人工智能技术持续演进，应用领域广泛绽放，行业进程已从概念试验、参数规模比拼阶段迈入规模化实用阶段。这一阶段的核心较量在于，人工智能技术能否真正扎根于具体的产业“沃土”之中。我国发展人工智能的独特长处突出——坐拥庞大的产业链条与多样的应用环境。然而，在实际操作中，众多企业仍遭遇“
夯实数据底座，驱动“人工智能+”跨越发展
数据乃人工智能三大核心要素之一，是支撑大模型训练与应用的根基。优质数据集直接决定模型的“智商与品性”，更是掣肘“人工智能+”落地见效的基础性与关键性难题。习近平主席在致世界数据组织成立的贺信中强调，当今世界正加速步入智能时代，数据的基础资源与创新引擎作用日益凸显。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》亦明确指出需加强数据供给创新，以应用为导向，持续推进人工智能优质数据集建设。国家发改委等部门联合发布《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，加速深化数据要素市场化配置改革，构建以数据为关键要素的数字
提升数据供给质量 激发AI应用潜能
当前，人工智能正加速融入经济社会发展各领域，推动实体经济与数字经济深度融合，成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。我国数据资源充裕，产业基础扎实，应用场景多元，具备发展人工智能的坚实基础。《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年全国数据生产总量达52.26泽字节，同比增长27.28%；全国数据存储总量为2.53泽字节，同比增长21.05%；用于人工智能训练和推理的数据总量达199.48艾字节，同比增长42.86%。随着"人工智能+"深入推进，高质量数据供给正从规模扩张转向面向场景应用和价
高质量数据赋能AI发展：专家深度解读
当前，人工智能正加速融入经济社会发展的各个层面，推动实体经济与数字经济深度融合，成为新一轮科技革命和产业变革的关键驱动力。我国数据资源充裕，产业配套完善，应用场景多元，具备发展人工智能的坚实基础。《全国数据资源调查报告（2025年）》（下文称《报告》）显示，2025年全国数据生产总量达52.26泽字节，同比增长27.28%；全国数据存储总量为2.53泽字节，同比增长21.05%；用于人工智能训练和推理的数据总量达199.48艾字节，同比增长42.86%。随着“人工智能+”行动的深入推进，高质量数据供给正从
夯实数据基石 激发AI应用潜能
文 |中国科学院院士、复旦大学上海数学中心主任 李骏复旦大学上海数学中心研究员 王天栋当前，人工智能正加速赋能经济社会发展的各个领域，推动实体经济和数字经济深度融合，成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。我国数据资源丰富，产业体系完备，应用场景广阔，具备发展人工智能的重要基础。《全国数据资源调查报告（2025年）》（下文称《报告》）显示，2025年全国数据生产总量达52.26泽字节，同比增长27.28%；全国数据存储总量为2.53泽字节，同比增长21.05%；用于人工智能训练和推理的数据总量达199.
四川启动人工智能+头号工程，20大领域重点任务全面铺开
四川省“人工智能+”头号创新工程行动计划为深化AI技术与经济社会各层面的全面融合，培育智能经济新生态，推动AI产业链高质量发展，依据国务院《关于深化“人工智能+”行动的指导意见》（国发〔2025〕11号），立足本省实际，特制定本行动计划。一、总体目标力争2027年，实现AI技术在重点行业深度渗透，新一代智能终端、智能体普及率逾70%，培育2—3个全国领先的细分产业集群，重点打造约10个行业标杆大模型、研发系列轻量化端侧模型，建设约10个重大行业示范场景，建成约20个场景实验室等公共平台。2030年，争创1
四川发布“人工智能+”一号创新工程：20个重点方向
5月5日，四川省人民政府办公厅印发《四川省加快推进“人工智能+”一号创新工程实施方案》（以下简称《方案》）。该《方案》聚焦把人工智能与经济社会各方面实现广泛、深度融合，推动形成智能经济与智能社会的新形态，并加快构建人工智能产业“建圈强链”的发展格局。按照安排，到2035年，全省将全面进入智能经济和智能社会发展的新阶段。围绕上述目标，《方案》系统部署了20个“人工智能+”重点方向，覆盖科学研究、制造、生产性服务业、农业、低空经济、医疗、文化旅游、地质矿产、能源、交通运输、商贸、教育、就业、康养、应急管理、政
国家数据平台正式上线开启试运行
2026年4月29日，国家级数据集管理服务平台于数字中国建设峰会亮相并开启试运行（官网：https://www.ndsms.cn），这意味着我国高质量数据集建设进入集中管理新时期。该平台在国家数据局指导下，由国家数据发展研究院负责搭建与运营，核心是基于数据集目录的整合，建立"物理分布、逻辑统一"的管理架构，为数据集全生命周期提供公共服务，推动高质量数据供给和产业发展。平台面向三类主要用户：为数据管理部门提供目录管理、建设监测等服务，提高管理效率；为数据提供方提供发布、认证、质量评估等工具，助力高质量建设；
AI会颠覆游戏业吗？其实AI更离不开游戏
游戏究竟“教给”了AI多少能力？算力、数据和算法，构成了AI演进的三大基础。算力是模型训练与推理所依赖的硬件底座，数据是AI汲取经验的来源，算法则负责把数据转化为智能表现。游戏行业对图形性能的极致要求，推动了GPU这一关键算力设施的诞生。而在今天的AI语境下，游戏更独特的意义，其实体现在它对数据层与算法层的持续支撑。不过，若想更准确地衡量游戏在不同层面对AI的支持路径与强度，就不能只停留在“娱乐产品”的表面，而应从本体论（Ontology）的角度重新理解游戏：游戏并不只是虚构性的消遣，它更像是现实物理规律
提升人工智能数据供给效能
近日，全球首个专注于推动数据发展与治理的国际组织——世界数据组织在北京宣告成立。作为人工智能发展的核心要素，数据好比引擎的燃料，其供应能力直接制约着AI的发展速度与品质。伴随人工智能产业模式由“模型为王”向“数据为王”的演变，数据供应水平不仅影响产业发展，更关乎国家未来的战略地位。如何充分挖掘数据潜力，以此驱动数字经济腾飞，已成为亟待解决的焦点。近年来，我国在培育数据要素市场方面硕果累累，数据资源规模优势日益凸显，并逐步转化为产业竞争力。然而，中文语料库的匮乏正成为制约我国AI应用创新的一大瓶颈。中文语料