新华社东京7月20日电 在20日进行的2022年东亚杯足球赛首轮比赛中，以U23球员为主要班底的中国男足选拔队0:3不敌韩国队。

B | 虽然韩国队未派出国家队全部主力，但实力和经验仍明显强于这支年轻的中国队。全场比赛，韩国队占据场上优势，23次射门12次射正；中国队疲于防守，控球率只有24%，仅完成1脚射门。         7月20日，“高质量数据集与AI编程实践创新论坛”作为WAIC分论坛举行。上半场，中国队门将韩佳奇表现出色，多次做出精彩扑救。

C | (主办方供图)          　　当前，AI产业正从“模型竞赛”进入“应用落地”阶段。第39分钟，韩国队中场长传，中国队后卫朱辰杰在没有对抗的情况下试图头球解围，不慎自摆乌龙，韩国队取得1:0领先。对企业而言，引入大模型只是起点，真正决定落地效果的是数据质量、应用开发效率、系统集成能力、安全可控能力和组织协同能力。易边再战，金珍洙在第54分钟头球摆渡，权昶勋插入禁区抢点得分，韩国队扩大比分。第81分钟，曹圭成单刀球破门，为韩国队3:0锁定胜局。对于本场失利，中国队主教练扬科维奇表示：“韩国队实力很强，他们的球员很有经验。         　　该分论坛层层递进，涵盖“远见蓝图：破局企业AI落地难题的未来路径、夯实地基：算力融合与高质量数据资产构建、效能跃迁：重塑企业级应用与业务流、生态闭环：共建高质量数据联盟”四大板块。         　　上海市数据局总工程师刘迎风表示，高质量数据集建设已从行业共识上升为国家战略行动，正在催生从“数据工程”向“知识工程”的范式转换。         　　刘迎风指出，如果说上一阶段更多在做“有没有”的基础工作，现在就要回答“好不好用、能不能创造价值”的问题。我们会利用这场比赛的经历来提高自己的技战术。         　　围绕这个思路，刘迎风建议可以从五个维度发力：建平台，聚焦企业自身高质量数据资源的基础平台能力建设；治数据，将行业的领域知识与数据治理相结合，建设“通识—行业通识—行业专识”三级数据集体系；育生态，通过培育数据领域综合服务商和垂域高水平标注企业，构建分工协作、优势互补的产业格局；促共振，打造数据飞轮，形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的良性循环；保安全，依托区块链、隐私保护计算、可信数据空间等技术基础设施，保障数据集在流通过程中的安全可控。         　　第三十届欧洲人工智能大会主席乌利塞斯·科尔特斯指出，人工智能的幻觉难以规避，企业必须在数据质量和工程化校验上建立防线。AI从“辅助生成”走向“自主执行”将放大安全漏洞与责任归属风险。第一个丢球有些不太走运，这对我们的年轻球员产生了很大的影响。对阵日本队时，我们在控球时要更加冷静。他强调，无论欧洲还是中国，AI发展正从追求模型参数的“算力游戏”，转向衡量能否真正转化为生产力的“基础设施竞争”，必须先夯实基于本体数据治理与业务逻辑的数字基座。         　　普元信息董事长刘亚东表示，很多企业以为AI落地就是购买模型、接入接口，但真实业务中常常遇到应用排期长、数据质量差、接口治理乱、智能体接入不可控等问题。”根据赛程，中国男足选拔队将于7月24日和27日分别对阵日本队和中国香港队。

D | 这意味着企业需要把AI能力建设在更坚实的数字基座上。他还强调应用提速、数据治理、系统打通，这三件事，是企业AI时代必须先打牢的基座。         　　中国信息通信研究院人工智能研究所平台部副主任李荪指出，2026年是“人工智能+”核心攻坚年，尽管78%的数据供给企业已转向行业高质量数据集，但“数—模—用”发展脱节、孤立割裂的问题依然严峻。

E | 面对这一鸿沟，她提出产业亟需走向“模数共振”——打破数据与模型的传统壁垒，构建“高质量数据、高效能模型、高价值应用”的正向循环。         7月20日，“高质量数据集与AI编程实践创新论坛”作为WAIC分论坛举行。图为全球AI生态赋能计划暨AI编程和高质量数据集底座联合发布。(主办方供图)          　　论坛上，全球AI生态赋能计划暨AI编程和高质量数据集底座联合发布。普元信息携手中国信通院、以及张江AI创新小镇等产学研政各界代表共同发布“AI编程高质量数据集底座”，直击大模型落地过程中“缺高质量数据、少原生底座”的痛点。         　　未来，该赋能计划将立足张江创新高地，辐射全球技术生态，通过聚合顶尖智库的规范指引、前沿的数据资产沉淀以及坚实的企业级AI基座能力，全面赋能企业跨越AI落地的“深水区”，为千行百业的数智化跃迁提供源源不断的新质生产力。

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Published on:22:01:32