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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。
“长征精神是宝贵的财富，是新时代鼓舞中国人民推进中国式现代化的重要法宝。”霍海丹认为，长征是中国共产党领导军事斗争的一次伟大胜利，也是领导中国革命的一次伟大胜利。大半个世纪过去，今天回看长征，它更是中国革命给中国人民留下的一座富矿，其中的英雄豪情、悲壮故事、闪光人物说不尽也道不完，而这座富矿中最为重要和熠熠生辉的则是历尽艰辛淬炼出的长征精神。
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。
“在核心领域中国零部件的企业会更多。跨国主机厂对于中国供应链需求更强，会给予更多成长的机会。这种趋势比较明确，零部件不强很难说汽车工业强。”张祖秋表示，新能源汽车的发展给予了中国零部件公司机会，产业链有很多中国公司在参与，竞争很激烈，最终胜出的一定是走到全球前面，但决不能认为取代传统海外巨头就是时间问题，博世、大陆等海外供应商仍有着深厚的技术储备，有很多前瞻的研发，这些都不容小觑，如今海外供应商也开始加速本地化进程，这个时候就需要看这个本地化能达到什么样的程度。