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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。
“我们近期正在给智能驾驶相关的部门招人，但是由于近两年业务压力较大，公司原则上不同意在北京、上海等高人力成本的城市招人，这个部门只能设立在华北的一个三线城市，毗邻我们一家工厂。”张杰克告诉记者，虽然用人成本会下降很多，公司给出的薪酬在当地也很有竞争力，但是当地相关的人才供应较少，即便有候选人，条件也难以符合公司的要求。
记者与陈阳阳取得了联系，他发来3张逆行路线截图，都是他这几天日常送餐中遇到的。一单为从蟠龙天地送往兰韵文化中心，平台规划的骑行路线为先沿潘鼎路向南抵达崧泽高架路，再沿着崧泽高架路北侧辅道向东，抵达蟠龙路后再向南……“崧泽高架北侧辅道只能由东向西行驶，平台让沿着辅道向东骑行，这不是在逆行吗？”陈阳阳称，合理的路线应沿潘鼎路向北，接着从龙联路向东，再从蟠龙路向南，但这样绕一圈会增加300米。
数据资产管理还要高度重视规范、安全，严防各类风险。安全原则必须贯穿数据供给、流通、使用全过程，特别是涉及处理国家安全、商业秘密和个人隐私的，应当依照法律、行政法规规定的权限、程序进行。公众对加大个人信息保护力度尤为关注，企业采集使用个人信息必须严格依法依规进行。只有坚持确保安全与合规利用，数据资产化才能可持续推进。