全國兩會提案關于大數據的相關話題新聞政策

全國兩會即中華人民共和國第十三屆全國人民代表大會第二次會議和中國人民政治協商會議第十三屆全國委員會第二次會議。十三屆全國人大二次會議將于3月5日在京召開，全國政協十三屆二次會議3月3日在北京召開。兩會涉及社會發展各個層面的議題，是廣大選民表達意見要求的好機會。每年兩會，政府都要回顧一年來的工作，再報告下一年的重點政策，這些政策可能對老百姓姓產生重大影響。那么全國兩會都有哪些熱點提案呢？本文小編整理了大數據信息，僅供參考！

實施大數據發展行動，加強新一代人工智能研發應用

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3 月 5 日上午 9 時，第十三屆全國人民代表大會第一次會議在人民大會堂開幕，國務院總理李克強代表國務院向十三屆全國人大一次會議作政府工作報告。

在報告中，李克強明確提出：“發展壯大新動能。做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動，加強新一代人工智能研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進‘互聯網+’。發展智能產業，拓展智能生活。運用新技術、新業態、新模式，大力改造提升傳統產業。”

重慶代表團

支持重慶建設全國大數據智能化發展和應用示范基地

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3月3日，重慶代表團舉行全體會議，決定向十三屆全國人大一次會議提交全團建議??支持重慶建設全國大數據智能化發展和應用示范基地。

黨的十九大報告提出建設科技強國、網絡強國、數字中國、智慧社會等發展目標，作出推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合等戰略部署。把重慶建設為全國大數據智能化發展和應用示范基地，是落實黨的十九大報告和重要講話精神的重要舉措，對于加快推動高質量發展具有重要的戰略意義。

全團建議指出，建設全國大數據智能化發展和應用示范基地，對于重慶加快推動高質量發展具有重要的戰略意義??

有利于優化國家產業布局，增強西部地區的發展動力和能力，形成東中西良性互動和協調發展的局面，促進長江經濟帶產業轉型升級。

有利于推動重慶內陸開放高地建設，突顯重慶的“兩點”“兩地”定位，發揮示范效應和溢出效應。

有利于加快實施創新驅動戰略，推動經濟發展質量變革、效率變革、動力變革，實現高質量發展，促進重慶老工業基地產業轉型升級發展，建設西部創新中心。

有利于推動庫區產業生態優先綠色發展，促進資源集約節約高效循環利用，變綠水青山為金山銀山。

有利于運用大數據、智能化率先在產業升級、社會治理、公共服務等領域探索形成可復制、可推廣經驗，為推動中西部地區發展、跨越式發展提供引領示范。

李彥宏

AI中美競賽中國優勢在數據

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全國政協委員、百度董事長李彥宏已經是第四年提交與人工智能相關的提案了。

從2015年的“中國大腦”計劃，到2016年希望“加快制定和完善無人駕駛汽車相關政策法規”，再到2017年的三項提案全部聚焦在人工智能，今年李彥宏帶來的四項提案中，有兩項與人工智能相關??希望國家出臺政策鼓勵人工智能的開放臺和關于無人駕駛。

而這背后，人工智能被視作是中國彎道超車的機會。

在追趕的路上，人工智能的中美差距究竟有多大？

3月2日晚，李彥宏在百度科技園內接受記者采訪時表示，中國在人工智能這個領域應該說是第二，第一確實是美國，但是如果說其他國家和中國人工智能水來比的話，中國有明顯優勢。

就中美對比來看，李彥宏認為，美國人工智能在人才、基礎理論的研究有優勢，算法的創新絕大多數在美國發生的。而且美國公司，尤其是互聯網公司對人工智能的重視程度也普遍于中國互聯網公司更高，所以他們的投入也更堅決、更大……這些都是美國在人工智能方面的優勢。

而中國的優勢主要體現在于數據上。人工智能對數據比較依賴的，李彥宏認為擁有7億多網民的中國在這方面有著得天獨厚的優勢，“7億多人產生的數據和諧、統一，這些數據用來訓練機器學習，訓練人工智能的模型，可以訓練出來非常有價值的結果。”

馬化騰

AI 的垂直方向已有很多機會

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全國人大代表、騰訊公司董事會主席兼首席執行官馬化騰在今年兩會期間共帶來八份書面建議，議題涉及數字中國、工業互聯網、金融安全、醫療健康、青少年創新人才培養、粵港澳大灣區建設，以及生態環境保護。

在3月3日晚間舉辦的騰訊2018“兩會”媒體溝通會上，馬化騰又再次圍繞區塊鏈、智慧零售、移動支付、王者榮耀等熱點命題進行了回答。

針對2017年蓬勃發展的人工智能行業，馬化騰表示自從AI、尤其是AlphaGo起來以后，大家才意識到深度學習威力如此厲害。事實上，深度學習現在在很多的場合是完全可以落地的。騰訊目前后臺很多技術，比如說廣告的精準匹配、個性化內容推薦，都采用了AI技術，只是用戶的感知還不太清楚。

馬化騰在接受包括在內的媒體采訪時透露，在未來的生產制造過程當中，在某些特定場景，就可以用AI技術，以低成本的方式來模擬一個大腦在后面進行管理，從海量的大數據里找出它的規律，通過AI技術，就像一直有一個永遠不累的大腦思考、處置一些信息。

雖然這個設想還有點遙遠。但是馬化騰堅持，如果把這個場景劃的足夠窄、足夠清晰，然后通過深度學習把它的特征、數據了解之后，就可以開發成算法。

“先從垂直領域入手，AI的通用或許還遠，垂直方面我覺得已經有很多機會可以做了。”馬化騰解釋道。