人工智能與數據管理共同支撐新質生產力發展

新質生產力的特點是創新，關鍵在質優，本質是先進生產力［1］。新質生產力各行各業有著不同的體現，人工智能和數據管理則是最具代表的新質生產力支撐力量。其中，人工智能充分詮釋了新質生產力之中的“創新”，而數據管理則典型體現了新質生產力中的“質優”特征。明晰新質生產力視域下人工智能和數據管理之間的行業關系，以及兩者如何在實際生產場景中互利共贏、協同進步，以形成推動高科技、高效能、高質量的新質生產力發展合力，就有了重要價值。

1 " “新”與“質”：新質生產力的兩大關鍵支撐要素

1.1 " "人工智能：向“新”而行

1978年，吳文俊院士①在國內開創“數學機械化”研究，創立了機器證明定理的方法。1987年7月，《人工智能及其應用》在清華大學出版社公開出版，成為國內首部具有自主知識產權的人工智能專著。近幾十年來，國內學者在人工智能的模式識別，圖像、文字、語音處理，機器學習和智能控制等分支領域均頗有建樹；全國高校也同時培養數以千計的人工智能及其相關學科博士、碩士畢業生；未來產業創新任務與揭榜掛帥工作穩步推進。截至2023年11月21日，我國人工智能產業投融資數量743件、投融資金額2499億元［2］，2024年中國人工智能行業市場規模將達到3566億元［3］。

1.2 " "數據管理：以“質”致遠

數據管理是一項起源古老的工作，早在公元前4500年，古巴比倫就出現了人口、土地、牲畜、財產的統計。1790年，美國開展了一次全國人口普查，由于落后的統計技術，數據調查員們用了七年半的時間才把數據人工整理完［4］。

數據庫系統的誕生是數據管理進入新時代的標志，實現了數據的結構化，具備物理獨立性與邏輯獨立性。通過數據庫管理系統，人們可以實現一致的數據處理并減少數據重復，數據已經可以被聯機實時處理、分部處理和批處理，共享性較高、冗余度較低、容易擴充，極大地減少了數據工作者的勞動強度，系統性數據管理初見端倪。隨著2009年以來的云服務發展，將數據存儲到彈性、可擴展性和高可用性等特點的云端逐漸成為常用形式。與數據庫相比，云服務是一種基于互聯網的服務形式，用戶可以通過網絡訪問云服務提供商的服務器和存儲資源，并根據需要租用不同的云服務，并按照使用情況進行付費，成本更加靈活和可控。

2 " 交匯與融通：從新質生產力看人工智能和數據管理關系

2.1 " "高效的數據管理能有力支撐人工智能發展

人工智能的發展離不開數據，數據是人工智能系統進行學習和訓練的基礎。同時，數據管理的效率和質量也直接影響到人工智能系統的性能和可靠性。因此，人工智能和數據管理之間形成了一種共生關系，它們相互依賴、共同發展。其中，人工智能的核心是學習和模仿人類的決策過程，而這一過程需要大量的數據作為“原材料”；數據的質量和數量直接決定人工智能的準確性和可靠性。因此，高效的數據管理對于人工智能系統來說至關重要。

首先，高質量的數據是人工智能系統成功的關鍵。通過有效的數據管理，可以確保數據的準確性、完整性和一致性，從而提高人工智能模型的性能。數據管理還可以通過數據增強等技術，增加數據的多樣性和覆蓋范圍，提高人工智能系統的泛化能力。

其次，數據治理是確保數據質量和合規性的過程。通過建立標準化的數據治理流程，可以確保數據的合規使用，避免法律風險。同時，良好的數據治理也有助于提高數據的透明度和可信度，增強用戶對人工智能系統的信任。

第三，數據共享和開放可以促進數據資源的充分利用，推動人工智能技術的創新和發展。通過建立安全的數據共享平臺，可以讓更多的研究者和開發者訪問到高質量的數據資源，加速人工智能技術的進步。

2.2 " "人工智能反哺高質量數據管理實現

數據管理為人工智能的發展提供了有力支撐和保障，人工智能也提升了數據管理的智能化水平。隨著人工智能技術的發展，數據管理變得更加智能化。人工智能可以自動化執行許多數據管理任務，如數據清洗、分類、標注等，大大提高了數據管理的效率和準確性。此外，人工智能還能夠從大量數據中發現模式和趨勢，為決策提供支持。

首先，人工智能技術可以自動化執行數據管理任務，減少人工干預，提高數據處理的速度和準確性。如自然語言處理技術可以用于理解和分析文本數據、圖像識別技術可以用于自動分類和標注圖像數據。

其次，人工智能可以幫助構建智能數據倉庫，通過機器學習算法對數據進行分類和存儲，提高數據檢索的效率。同時，人工智能還可以預測數據的使用模式，優化數據存儲結構，提高數據訪問速度。

第三，人工智能可以通過異常檢測技術識別數據管理潛在的安全威脅，預防數據泄露和攻擊。同時，人工智能還可以在數據處理過程中實現數據的匿名化和去標識化，保護用戶隱私。

第四，人工智能技術可以分析歷史數據，預測未來趨勢，為企業和組織提供數據驅動的決策支持。通過使用預測模型，人工智能可以幫助用戶優化資源配置，提高運營效率，增強競爭力。

3 " 自動駕駛：人工智能與數據管理共同支撐新質生產力的典型場景

自動駕駛技術是當今科技發展的前沿領域，也是新質生產力體現最為典型的一個行業。它通過集成先進的傳感器、人工智能算法和強大的數據處理能力，實現了對汽車的自主控制。數據管理在自動駕駛系統中扮演著至關重要角色，它不僅影響著自動駕駛汽車的性能和安全性，還關系到整個自動駕駛生態系統的構建和發展。

案例一：Waymo的自動駕駛出租車服務

Waymo是谷歌母公司Alphabet旗下的自動駕駛技術公司。Waymo的車輛裝備有多種傳感器，包括激光雷達、攝像頭和雷達，這些傳感器每秒產生數TB的數據。為了處理這些數據，Waymo開發了一套高效的數據管理系統，該系統通過人工智能算法能夠實時分析和處理車輛收集的環境數據，確保自動駕駛汽車能夠安全地導航和做出決策。

在Waymo的數據管理中，以下幾個方面尤為關鍵地體現出新質生產力的特征：

一是數據采集與預處理。車輛在行駛過程中產生的數據需要經過預處理，以去除噪聲和不相關的信息，保留對決策有用的數據。

二是數據存儲與分析。Waymo需要存儲大量的歷史駕駛數據，這些數據可以用于訓練和優化自動駕駛算法，提高系統的準確性和可靠性。

三是數據安全與隱私保護。由于自動駕駛汽車收集的數據中可能包含敏感信息，如乘客的身份和行駛路線，Waymo必須確保這些數據的安全性和隱私性。

案例二：特斯拉的Autopilot和Full Self-Driving（FSD）系統

特斯拉是自動駕駛技術的另一先行者，其Autopilot系統提供了部分自動駕駛功能，而FSD系統則旨在實現完全自動駕駛。特斯拉的車輛通過車載攝像頭、超聲波傳感器和雷達收集數據，并利用這些數據進行環境感知和決策。其數據處理不僅在車輛本地進行，還通過云端進行。

特斯拉的數據管理策略典型地體現了基于數據管理而促進新質生產力落地的特征：

一是車輛與云端的數據同步。特斯拉的車輛可以將數據上傳到云端，以便進行更深入地分析和算法更新。

二是遠程軟件更新。特斯拉通過數據管理實現了遠程軟件更新，這使得車輛可以不斷改進自動駕駛功能，而無需車主進行物理訪問。

三是用戶反饋與數據迭代。特斯拉鼓勵車主提供反饋，并將這些反饋整合到數據管理系統中，用于改進自動駕駛系統的性能。

案例三：百度Apollo的自動駕駛開放平臺

百度Apollo是一個開放的自動駕駛平臺，旨在通過合作和共享數據來加速自動駕駛技術的發展。平臺集成了多種自動駕駛技術，包括車輛控制、環境感知和路徑規劃等。此外，還提供了一套完整的數據管理解決方案，以支持自動駕駛汽車的開發和運營。

百度Apollo的數據管理策略中能夠典型體現新質生產力特征的元素包括：

一是數據共享與合作。Apollo平臺鼓勵合作伙伴共享數據，這要求有一個安全和標準化的數據管理系統，以確保數據的互操作性和保密性。

二是大規模數據處理。Apollo平臺需要處理來自不同來源和不同類型車輛的大量數據，這對數據管理的能力和效率提出了很高的要求。

三是數據安全與合規性。由于涉及大量的用戶和車輛信息，百度Apollo必須確保數據的安全性和合規性，遵守不同國家和地區的數據保護法規。

通過上述案例可以看到自動駕駛領域鮮明的新質生產力特征：自動駕駛汽車產生的大量數據需要通過人工智能算法和高效的數據管理系統進行采集、存儲、處理和分析，以確保車輛能夠安全、準確地行駛。這表明，人工智能和數據管理有效支撐了新質生產力在汽車行業的落地，隨著自動駕駛技術的不斷發展和成熟，人工智能技術和數據管理將進一步緊密合作，共同推動智能交通系統的發展，從而為我國當前和今后新質生產力的發展提供最佳行業應用范例。

4 " 結語

新質生產力是人類改造自然手段和方式的明顯進步，是先進生產力替代傳統生產力，質量效率更高、可持續性更強的發展模式加速形成的過程，代表著生產力水平質的躍遷，具有豐富內涵和顯著特征。將大數據、人工智能、互聯網、云計算等新技術緊密結合能夠催生出符合新質生產力發展要求的新產業、新技術、新產品和新業態。如上所述，人工智能和數據管理是新質生產力的關鍵支撐點，在新質生產力的視域下，兩者交匯融通，共同支撐新質生產力落地。在未來發展中，我們理應立足于人工智能，以數據管理為抓手，深化對新質生產力的行業場景的理解，以期促進經濟社會的持續平穩高質量發展。

參考文獻：

［1］ "鐘華論：做好發展新質生產力這篇大文章［EB/OL］.［2024-02-21］.http：//www.news.cn/politics/20240408/f207cde4ab7544

03b1960a6896536b8f/c.html.

［2］ "2024年我國人工智能產業發展形勢展望［EB/OL］.［2024-02-21］.https：//www.szaicx.com/page131？article_id=14285.

［3］ "2024年中國人工智能市場規模預測及市場結構分析［EB/OL］.［2024-02-21］.https：//maimai.cn/article/detail？fid=181912

6331amp;efid=PZgc0vbOzTALcVpYf3a6_Q.

［4］ "王旭.美國城市發展模式：從城市化到大都市區化［M］.北京：清華大學出版社，2006.