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未来，中国冰雪休闲发展前景广阔。一方面，可以持续增加冰雪休闲产品，加大冰雪休闲的营销推广力度，重视制造热点、主动传播、有效导流等问题，进一步增强社交媒体的传播效能，让更多的冰雪休闲供给和冰雪休闲需求能够实现“双向奔赴”、动态适配；另一方面，要从以往的冰雪休闲迈向“冰雪休闲+”，围绕冰雪休闲消费进行破圈发展、衍生发展，构建满足滑雪爱好者消费需求的生态圈，做好需求链、服务链、供应链的链条延伸，以更丰富的项目创新、产品组合和体验优化来推动冰雪休闲的可持续、高质量发展。
近年来，在北京冬奥会筹办效应和国家大力推动冰雪运动“南展西扩东进”政策的带动下，中国冰雪休闲产业基础不断加强，影响效应不断扩大，潜力和动能正在逐步释放。在政策引导和市场需求的双重保障下，京津冀、东北和新疆等地区持续发展，南方地区积极抢抓冰雪旅游产业发展机遇。中国冰雪休闲已从冰雪体育运动和娱乐项目的附加产品，逐步形成现代冰雪经济体系，成长为国家战略交汇点和地方社会经济发展新支柱。
纵观《行动计划》所列的“数据要素×”12个重点领域，基本覆盖了一、二、三产业的各行业及重点细分领域，涉及千行百业。比如，在工业制造领域，《行动计划》要求，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。比如，在现代农业领域，《行动计划》提出，支持相关方面融合利用遥感、气象、土壤、农事作业、灾害、农作物病虫害、动物疫病、市场等数据，加快打造以数据和模型为支撑的农业生产数智化场景，实现精准种植、精准养殖、精准捕捞等智慧农业作业方式。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。