问：数据是人工智能赋能制造业的核心要素，请问我市在打通制造业数据壁垒、释放数据价值方面，有哪些具体的工作举措？下一步将如何深化工业数据开放利用？

　　市经信局副局长、党组成员屠炯：感谢这位记者的提问。诚如您所言，在人工智能时代，数据已经成为一个核心要素，如何实现数据的采集、汇聚、治理和应用，成为推动人工智能赋能制造业发展的必答题。为此，我们高度重视制造业数据要素的价值化，重点开展了三方面的工作。

　　一是在应用侧，着力引导制造业企业提升数据治理能力。我们积极推动企业开展数据管理国家标准（DCMM）贯标，举办产业数据价值化专题培训，推动成立全市企业首席数据官联盟，编制发布宁波市企业首席数据官制度建设指南，多维度引导企业数据治理能力升级。目前，已累计培育省级DCMM试点区域县8个、试点企业91家，数量均居全省第一。

　　二是在供给侧，着力支持培育数据服务商。我们推动平台型、生态型服务商着力破解制造业企业数据“采集用”难题。例如，蓝卓自主可控的supOS工业操作系统，目前已支持385种设备协议与20余类系统连接，连续六年获评国家级“跨行业跨领域”平台。我们还依托龙头企业，培育了一批行业级的“产业大脑”和工业互联网平台，推动产业链上下游企业数据高效汇聚，形成研发设计协同、产品全生命周期管理等应用新模式。我们有19家企业被列为浙江数商，17个案例入选浙江数商优秀案例。

　　三是在政策端，着力推动高质量数据集建设。我们在全国率先编制印发了高质量数据集建设评价体系指引，以“揭榜挂帅”形式启动了首批23个涉及多个行业领域方向的高质量数据集建设。吉利、江丰生物等多家主体入围了国家级高质量数据集建设试点项目或案例。同时，我们也积极推动工业可信数据空间建设，助力工业数据资源高效对接、跨域共享、价值共创。

　　在这些工作的基础上，近日，宁波作为全国14个之一，成功入选工信部“工业数据筑基”试点。下一步，我们将聚焦绿色石化、具身智能等一批重点领域，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能一批行业大模型、工业智能体的落地应用，建设一批数据可信互联平台，推动数据资源跨企业、跨行业流通，真正让数据“活起来、用起来、值起来”。