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
数据治理先行，还是AI技术至上？
当前，众多企业纷纷将“AI优先”奉为圭臬。然而，却极少有人认真践行“数据问责”的理念。许多公司描绘的蓝图都显得无比宏伟：智能体、模型上下文协议、自动化流程。但在这些光鲜亮丽的外表之下呢？不妨在组织内部或高层会议上提出一个简单的问题：“谁对这些数据拥有真正的所有权？”然后，静观其变。往往得不到清晰的回应。找不到明确的责任人。更缺乏实质性的问责体系。一个令人忧虑的现实是：多数企业遭遇的核心困境并非“AI挑战”。而是他们长期以来选择回避或忽视的“数据困局”。→ 既缺乏治理框架，也缺少血缘追踪→ 数据链路中断却无
数据质量决定AI未来
人工智能的能力常常让人觉得如同魔法一般——输入一句指令，瞬间就能获得流畅文案、可用代码，甚至生成逼真图像，无需复杂配置与漫长等待，便捷到让人误以为AI可以一键解决所有问题。但这份“魔法感”，也让很多人对AI产生了不切实际的期待，忽略了其背后最核心的支撑：数据质量。AI从来不是万能魔法棒，它能优化流程、提升效率，却无法脱离基础条件凭空创造价值。AI的成功，始终离不开高质量数据、完善的基础设施，以及持续的迭代优化。当下，AI正快速渗透到营销、销售、产品研发等各个行业，落地速度不断加快。可越来越多企业发现，再智
AI测试新趋势：测试工程师的转型机遇
许多人误将AI测试与传统软件测试视为同一事物，但实际上二者存在显著区别——传统测试侧重于“验证既定逻辑”，而AI测试则聚焦于“驾驭动态智能”。通俗来讲，AI测试（AI Testing）是对人工智能系统、模型或应用程序进行全面验证与评估的过程，旨在保障其功能、性能、稳定性、安全性及伦理合规性达到预期标准，防止出现“AI失控”的情况。举例说明：传统测试关注登录模块时，只需确认“输入正确的账号密码可以成功登录，错误信息会有提示”即可；而在AI测试中，若测试一个人脸识别考勤系统，不仅需验证“能否准确识别人脸”，还
AI全面接管药品监管！2030年落地，你的数据准备好了吗？
01引言想象一下：在一场规则繁复的马拉松比赛中，裁判不仅拥有“千里眼”，还配备了能够瞬间处理海量数据的“最强外脑”。那些习惯于在视线盲区抄近道或依靠人海战术掩盖瑕疵的选手，将会面临怎样的挑战？这正是中国医药行业当前所经历的真实场景。2026年4月2日，国家药监局（NMPA）发布了一份重磅文件——《关于“人工智能+药品监管”的实施意见》（以下简称《意见》）。这份充满科技感的文件，并非仅仅是监管部门内部信息化升级那么简单，而是对整个医药产业生态的一次“底层代码重写”。从临床试验的数据管理，到审评审批的大模型辅
工业AI研讨会：探讨技术落地与生态构建
在人工智能大模型加速演进、工业互联网持续深化的关键交汇点，工业AI正迎来从技术探索迈向规模化应用的历史性拐点。4月1日下午，由北京光辉世联科技有限公司主办、工业智算产业发展联盟、工业互联网大数据技术工业和信息化部重点实验室工业智算研究中心、中关村智用人工智能研究院联合支持的“面向工业互联网的AI应用研讨会”在北京成功举行。来自政、产、学、研各界的近30位专家与企业代表齐聚一堂，围绕AI大模型在工业场景的落地路径、技术挑战与生态协同展开深度对话，标志着工业AI发展正由“概念驱动”迈入“体系驱动”的新阶段。0
人工智能与机器学习助力运动训练
Fast Talk第44集聚焦耐力训练的最新进展：人工智能（AI）与机器学习（ML）如何革新运动员的训练方法。讨论表明，训练正从“数据收集”转向“预测分析”。以下是访谈的关键要点、科学验证，以及在现有训练体系中的应用建议。访谈嘉宾和主持人描绘了一幅由算法驱动的未来训练蓝图：传统模式：依赖 Banister 模型等基本线性公式（如CTL、ATL、TSB）来评估疲劳。AI 方法：机器学习能够处理数百个变量（包括睡眠、HRV、天气、过去两年的负荷变化、踏频分布等），识别出教练不易发现的复杂模式，从而更精确地预测
AI时代，数据治理的核心任务
数据是AI的驱动力，但这种驱动力也需要管理。自从去年ChatGPT问世以来，整个行业都在高呼“AI赋能一切”。然而，从事AI的人士都明白——如果数据质量不过关，再强大的模型也无济于事。因此，今天我们来探讨一下：在AI时代，数据治理究竟在处理什么问题？很多人认为数据治理就是“清理脏数据”。这其实是一种误解。真正的数据治理涵盖：数据资产整理、质量控制、安全合规、权限管理和生命周期管理……这是一个完整的体系。举个实际的例子——你家楼下的烧烤店老板想用AI预测明天需要准备多少食材。他需要的数据包括：历史订单数据、
全国农业普查条例正式发布
新华社北京3月26日电 （2006年8月23日中华人民共和国国务院令第473号公布 2026年3月20日中华人民共和国国务院令第833号修订） 第一条为了科学、有效地组织实施全国农业普查，保障农业普查数据的真实性、准确性、完整性和及时性，根据《中华人民共和国统计法》，制定本条例。 第二条农业普查的目的，是全面掌握我国农业、农村和农民的基本情况，为研究制定经济社会发展战略、规划、政策和科学决策提供依据，并为农业生产经营者和社会公众提供统计信息服务。 第三条农业普查工作按照全国统一领导、部门分工协作、地方分级