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【央视新闻客户端】

王江平表示，随着模型不断突破，开源生态日渐普及，AI的训练和使用成本显著降低。在大模型领域，DeepSeek引发“鲶鱼效应”，带动大模型进入千行百业；在具身智能领域，空间理解模型极大降低具身智能训练成本。

拥抱AI是千行百业的大势所趋。在王江平看来，应从建设高质量行业数据集和场景数据集、建设行业模型和场景模型、全面推行企业数据治理、积极探索AI商业模式、加强国家模型检测评估体系建设、开展AI素养教育培训等六方面加快准备。

王江平表示，高质量专业数据集建设到哪里，“人工智能+”就可以发展到哪里。在建设高质量行业数据集和场景数据集方面，要做好数据标准的建设、高质量数据集的建设、可信数据空间的建设。

AI时代的企业数据治理是数字化转型2.0，较之以往的数字化转型，更要注重数据的全面性、可靠性、及时性，注重数据的资源化、资产化、资本化。为此，要进一步完善数据管理标准，并在产业界开展数据治理体系标准推进工作。

“‘人工智能+制造’，要奔着企业的难点去。”王江平认为，“AI+制造”的应用场景包括：解决工业“黑箱问题”、智能供应链、快速研发设计、质量检测等。“人工智能进入制造业是大有可为，但是要找准切入点。”王江平说。