国家数据局首次主办数博会 十年“焕新”有这些看点

国家数据局首次主办数博会 十年“焕新”有这些看点

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7月30日,在2024中国国际大数据产业博览会新闻发布会上,国家数据局副局长沈竹林介绍,2024中国国际大数据产业博览会由国家数据局主办、贵州省人民政府承办,将于8月28日至30日在贵州省贵阳市举办。

本届数博会的主题是“数智共生:开创数字经济高质量发展新未来”,展览面积从4万平方米增加到6万平方米。本届数博会是国家数据工作体系优化调整之后首次举办,也是推动数据事业高质量发展的一个重要抓手。

今年第10届,展览面积从4万平方米增加到6万平方米

我国推进数字经济发展取得了哪些进展成就?沈竹林表示,数字经济规模持续增长,连续多年稳居全球第二,对经济社会发展的引领支撑日益凸显。数字经济发展的主要进展,也可以归纳为五个“新”:第一个“新”是数据基础制度建设迈上新台阶;第二个“新”是数字基础设施建设实现新跨越;第三个“新”是数字产业化和产业数字化发展取得了新成效;第四个“新”是数字赋能公共服务收获新进展;第五个“新”是数字经济治理实践迎来新变革。

“数字经济具有高创新性、强渗透性、广覆盖性,它和新质生产力高科技、高效能、高质量这些特征非常吻合,也是发展新质生产力的一个重要引擎。”沈竹林提到,截至2023年底,我国互联网普及率达到77.5%,算力总规模达到了每秒230百亿亿次浮点运算。目前90%以上政务服务都可以在网上办理。互联网医疗用户规模达到了4.14亿人,国家智慧教育平台连接了近52万所学校,辐射近1900万名教师、近3亿人在线上进行学习。

数博会于2015年在贵州省贵阳市首次举办,是第一个以数据为主题的大型国际博览会,已成功举办9届,今年是第10届。本届数博会的主题是“数智共生:开创数字经济高质量发展新未来”。沈竹林介绍,本届展览面积从4万平方米增加到6万平方米。将专门布设占比1/3的“小而精”标准化展位,为更多企业提供展示机会。

贵州省人民政府副省长蔡朝林提到,本届展会展区设置六大主题板块,参展企业包括华为、腾讯、阿里巴巴、百度、中电子、中电科、三大电信运营商、南方电网、马蜂窝等。目前,华为、南方电网、中国移动等多家头部企业将分别携各自的生态企业来组团参展,充分展现头部企业全产业链生态优势,提供一体化解决方案。促进政企、企企、银企达成更多合作成果。

“在数字产业化、产业数字化、数据价值化、数字化治理、数字新基建、数据安全等6大主题版块上紧扣行业前沿热点,创新设置了一批主题展区,包括算力生态、数据要素×智能制造、数据要素×数字化转型、人工智能等,数字经济各细分领域的标杆企业将分别展示差异化的解决方案,为业内企业和专业观众搭建更加精准的专业交流平台。”贵阳市人民政府市长马宁宇表示。

贵州将布局对算力需求和数据需求旺盛的未来产业

贵州自获批建设全国一体化算力网络国家枢纽节点以来,深入实施“东数西算”的机遇期,全力打造面向全国的算力保障基地。贵州省大数据发展管理局局长景亚萍介绍,贵州省数字经济大数据产业汇聚48个数据中心,算力能力超37Eflops、国产智算占比超85%,成为全国智算资源最多、能力最强的地区之一。

“大家看到的《流浪地球2》《三体》等众多大片的渲染制作,许多都是贵州提供算力服务,未来大家用到的无人驾驶,有可能也由贵州算力提供计算服务。”景亚萍表示,贵州将布局对算力需求和数据需求旺盛的未来产业,比如说人工智能、渲染、低空经济,来培育以人工智能为驱动的智算产业生态,打造自主可控国产化算力服务体系。

在数字化赋能经济社会高质量发展方面有哪些规划?景亚萍表示,下一步,贵州省将实施“数字赋能+N”模式,聚焦酱酒、煤矿、电力等8个重点行业,以及城镇智慧化改造、乡村数字化建设、旅游场景化创新和政务便捷化服务4个方面,大力建设行业数据空间。

近年来,全球掀起人工智能大模型发展浪潮,各地政府也纷纷抢占大模型训练制高点,贵阳贵安作为贵州发展数字经济的主要承载地,能为大模型训练提供什么样的条件?

贵阳市人民政府市长马宁宇提出,要建智算服务中心、模型训练中心、数据流通中心、人才培养与联合创新中心、产业赋能中心等五个中心,来加快构建以昇腾算力为核心的人工智能大模型生态体系,为全社会生产生活提供普惠、易用、低价、绿色和安全的算力服务。

马宁宇表示,一是要提供充沛的低成本算力。截至目前,贵阳贵安智算规模超过33Eflops,预计今年年底将超过75Eflops。联合华为、三大运营商等头部企业,面向全国拥有自研大模型的企业,提供以昇腾为主的多元异构算力服务,叠加“算力券”政策,为使用算力的企业提供优惠支持。

二是搭建开源模型训练平台,缩短行业模型的培育和应用建设周期。三是以贵阳大数据交易所为平台,为大模型训练提供高质量训练数据集。四是积极开放场景应用,教育、旅游、医疗、数字人等各方面应用场景丰富、数据资源充足,可为大模型训练落地应用提供良好环境。

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