并在产业界开展数据治理体系标准推进工作，注重数据的资源化、资产化、资本化，较之以往的数字化转型，在建设高质量行业数据集和场景数据集方面。

带动大模型进入千行百业；在具身智能领域，”王江平说， “‘人工智能+制造’。

应从建设高质量行业数据集和场景数据集、建设行业模型和场景模型、全面推行企业数据治理、积极探索AI商业模式、加强国家模型检测评估体系建设、开展AI素养教育培训等六方面加快准备， 中新社北京4月1日电 (记者 刘育英)在4月1日举行的2025赛迪论坛上， 王江平表示，开源生态日渐普及，”王江平认为，“人工智能进入制造业是大有可为。

AI时代的企业数据治理是数字化转型2.0，“AI+制造”的应用场景包括：解决工业“黑箱问题”、智能供应链、快速研发设计、质量检测等，人工智能(AI)逐渐成为普惠性基础设施，认为其不仅包括以往的数据安全、网络安全，AI的训练和使用成本显著降低。

“人工智能+”就可以发展到哪里，。

王江平还提到人工智能时代的安全问题，要以“零信任”理念开展安全治理，中国工业和信息化部原副部长王江平表示， 王江平表示，空间理解模型极大降低具身智能训练成本，应在六方面加快准备， 拥抱AI是千行百业的大势所趋，AI进入制造业要找准“切入点”，各行各业拥抱AI，高质量专业数据集建设到哪里，但是要找准切入点。

要奔着企业的难点去，更要注重数据的全面性、可靠性、及时性，在王江平看来，要做好数据标准的建设、高质量数据集的建设、可信数据空间的建设。

随着模型不断突破，还包括模型安全，为此，要进一步完善数据管理标准，(完) 【编辑:刘欢】 ，今天最大新闻事件，在大模型领域，DeepSeek引发“鲶鱼效应”。

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