DeepSeek的爆火，在国内掀起新一轮的人工智能热潮。近期，从地方政务系统到国民级应用纷纷宣布接入DeepSeek，AI大模型在各行各业加速渗透。

　　如果把人工智能比作一辆快速行驶的车辆，那毫无疑问，数据是核心“燃料”。数据的质量对模型的性能至关重要，而一个现实的问题是，“通识类的数据集已经有了，但专业化数据集仍需丰富”。

　　3月3日下午，全国政协委员、工信部原副部长王江平在接受南都等媒体采访时，分享了他对AI发展与落地应用的看法。他认为，当前迫切需要解决专业化数据集的问题，呼吁行业龙头企业、工程院所、高校和科研机构等，将更多行业数据集共享开放出来。

　　当前，AI技术正在加速融入到多个行业，逐步影响和改变人们的生产和生活方式。王江平提到，AI在医疗行业的落地应用速度较快，在工业领域特别是一些小型行业也可能率先迎来突破——因为这些领域的专业化数据集更容易建设。

　　他告诉南都记者，人工智能的行业应用，离不开强大且优质的数据支撑，且数据的颗粒度越细越好。AI落地应用速度，取决于特定领域专业数据集的质量和丰富程度。

　　值得一提的是，为了方便全社会找数据，国家公共数据资源登记平台于3月1日正式上线运营。登记首日，平台上已有医保、气象、自然资源等多类国家级数据上线，北京、天津等地也依托该平台开展了登记工作。

　　在王江平看来，这一平台的上线具有重要的价值和意义，可便于企业在这里寻找数据，推进公共数据的开发利用。但是具体到某些行业里，他表示更多专业化数据集仍需“供”出来。

　　不过出于商业秘密、数据安全等因素考虑，很多数据集的持有者一般不愿意开放自身数据。对此，王江平建议探索数据共享机制，通过合理的商业模式，将行业头部企业、工程院所、高校和科研机构的数据集成起来，让社会共享数据价值。

　　除了专业化数据集，商业模式也是亟须探索的问题。王江平认为，人工智能落地应用可以考虑的商业模式包括：模型托管、模型应用服务、数据治理与交易、模型评估测试，以及AI与装备制造的结合——AI手机、AI智能穿戴、智能家居等也具有发展前景。

　　新技术的发展，总是伴随着机遇与挑战。AI可能会带来就业冲击的影响，但也会创造更多新的岗位。“不管是个人还是企业，一定要抓住这个机会，主动地拥抱AI。”王江平说。