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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。
“我一直给公司和董事会建议，不要小瞧中国的本土供应商，一定要认真对待。如果我们的某一个产品在中国市场上争不过国内供应商的话，那么五年以后这家供应商会在全球市场给我们造成很大的麻烦。”陈玉东说到，现在汽车行业已经在迈入智能化时代，大家都在一个起跑线上，中国的零部件厂商未来在全球也会有一席之地，十年内中国有可能会诞生本土的“博世”。
怎样解决执行工作受到各种因素制约影响的问题？做实交叉执行。通过指定、提级执行，将难以执行的案件交由其他法院执行，发挥“鲶鱼效应”作用，减少权力、关系、人情干扰，促进执行监督制度落到实处。要以双赢多赢共赢的理念，积极争取党委政府理解支持，形成协同联动的攻坚合力。对一般“执行难”案件，可建立法院之间指定交叉执行；对较难“执行难”积案，可以采取跨域异地执行，确保严格依法有力推进执行工作。要建立配套激励机制和责任追究机制，充分释放交叉执行效能。
不过，火热的消费贷优惠活动引发了业内对银行风险控制及消费者过度负债的担忧。周毅钦表示，主要有三方面问题。一是价格竞争问题。过低的消费贷利率，对于商业银行的长期业绩会有负面影响。二是不当营销问题。有些商业银行和第三方贷款中介合作。中介宣传所谓的无抵押、低息贷款，其背后隐藏的风险或陷阱不少。三是过度消费问题。商业银行应对借款人的信用状况、还款能力进行全面评估，合理给予授信，避免过度消费而导致的还款风险。