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  此外,应联合国家实验室、国家科研机构、高水平研究型大学、科技领军企业等国家战略科技力量,引导优势行业链主企业、地方龙头国有企业、人工智能园区基地、龙头数据服务商等多主体,围绕特定领域和场景,协同建设和储备一批高质量数据集。鼓励龙头企业和行业协会牵头,建设行业和企业级可信数据空间。

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  全国政协委员、中国工信部原副部长王江平认为,当前,全球积极布局人工智能产业,数据资源已成为重要战略资产,加强人工智能国家数据集建设具有高度的必要性和紧迫性。近年来,中国大力推进数据集建设,取得积极进展。总的看,高质量中文数据集供给仍旧不足,在国际竞争中处于弱势地位。同时,高质量数据集建设还面临一些困境和挑战,如规范性不足、专业性不强、数据流通不畅、公共数据开放共享不够等。

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