具身智能包括本体、数据集、模型、场景四大组成要素，其中，数据集关系到具身智能的智能涌现和能力泛化。当前，在数据集领域，国家级数据训练场、行业级开源社区与企业级数据开发平台协同发力，形成了“真机遥操+灵巧手采集+仿真数据”三层数据供给体系，支撑视觉-语言-动作（VLA）模型与世界模型并进式发展。
近期，全国两会召开，人工智能与数据要素相关议题成为各界热议焦点。值得注意的是，多位代表委员也围绕可信数据、高质量数据集进行建言献策，这些建言，主要集中在数据治理、流通、安全与产业落地等方面。
工业和信息化部10日对外发布《关于启动工业数据筑基行动 开展面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试的通知》，着力突破工业数据“采”“集”“用”瓶颈。
热数据（在梯度数据概念里也可称为暖数据）具有极高的短期价值，因而通常存储于快速或流式系统之中。这些系统专为快速处理并返回数据而设计，能够提供即时洞察，助力快速决策。
2026年AI创业，不要再做拿着算力券在红海里厮杀的“快乐虾农”。去接入地域数据管网、去积累私有数据饲料、去做掌握生产资料的“新数字地主”。这才是AI时代真正的生存法则。
言必有物，称AI的时代，我们热衷讨论算法和算力，却忽略了决定AI智商上限的基石——数据。AI领域有一个经典法则：“垃圾进，垃圾出”。算法是引擎，算力是油门，而数据才是驱动一切的“燃料”。如果燃料不纯，再强大的引擎也无法爆发动力。
深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实全国科技大会、中央金融工作会议部署，健全重大技术攻关风险分散机制，建立科技保险政策体系，科技部、金融监管总局、工业和信息化部、国家知识产权局联合发布《关于加快推动科技保险高质量发展 有力支撑高水平科技自立自强的若干意见》（以下简称《科技保险意见》）。
过去十年间，物联网平台行业经历了一轮完整的产业周期。早期阶段，资本与技术热情叠加，市场呈现“百家争鸣”的格局——云厂商、设备商、工业企业、初创公司纷纷入局，打着“平台化”的旗号争夺入口。
在这个春节，各家大厂公司，借助春节高频使用场景，把AI推向了更加广泛的日常使用。这背后，藏着AI又一转折点，AI从极客玩具，正大规模走进普通人的真实生活。
数据流通服务机构是链接数据供需双方，促进数据流通交易，推进数据要素市场化价值化的重要主体，包括数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商等。当前，各类数据流通服务机构竞相发展，在优化数据资源配置、拓展数据应用场景、激发数据市场活力等方面发挥了积极作用，但也存在功能定位尚不清晰、服务能力仍有短板、监督管理亟待完善等新情况新问题。
主办方表示，该成果由葛军担任项目负责人、黄土平作为核心成员共同完成，体现了团队在网络性能优化与生态协同创新领域的技术实力与实践成效。
长期以来，制造业一直是推动全球进步的关键力量。但你知道吗?这个过程正在变得更加高效。得益于数据分析和人工智能(AI)的结合，制造业正在经历一场重大升级。
