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下一步，生态环境部将扎实推进试点工作，加强跟踪和指导，建立定期会商、任务交办、跟踪评估、定点帮扶、成果推广等保障机制，强化试点全过程管理，因地制宜推进试点任务，提供常态化专家技术帮扶，注重发挥自上而下和自下而上两个积极性，引导试点单位在发展模式、管理措施、技术路径等方面积极探索，加快推动形成一批可复制可推广的经验做法和典型案例。
学习运用“千万工程”经验，统筹协调、与时俱进、层层递进，从垃圾处理、环境整治到公厕改造、道路绿化，再到绿色产业培育和公共服务优化，为老百姓留住鸟语花香、田园风光。引导广大村民养成节约资源、杜绝浪费、实施生活垃圾分类的良好习惯和自觉行动，把热爱家乡山山水水、一草一木的深厚感情真正转化为改善农村人居环境的实际行动。
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。
在中国工程院院士王坚看来，以“数据要素×”实现科技创新效能倍增，与当今时代“数据驱动型创新”特点高度契合。王坚把20世纪形成的传统创新模式称为“电气化驱动创新”。正是在电气化的强有力推动下，与激光、互联网、计算机等有关的科技发明不断涌现，塑造了人们的生产生活方式和社会面貌，可以说20世纪是电气化驱动科技创新的世纪。进入21世纪，以美国数据科学专家、图灵奖得主詹姆斯·格雷为代表的科学家提出“数据密集型科学发现”，凸显数据对科技创新的重大价值。