今年前7個月上合示範區對上合組織其他成員國進出口增長26.1%
2026-03-13 10:22 2,629次浏览深圳8月9日電 (記者 郭軍)2025(第十九屆)中國品牌節8日在深圳開幕。本屆中國品牌節以「AI與出海」為主題，吸引了來自政、商、產、學、媒界近萬人齊聚深圳福田會展中心，分享品牌建設成果，探討品牌發展經驗與挑戰。 第十九屆中國品牌節8日在深圳開幕。品牌聯盟 供圖 本屆中國品牌節包括1場大型開幕式，9場重要活動，5天5夜時間舉辦50場平行論壇、品牌發布會及品牌人物面對面，8堂名師講堂。 中國品牌節主席、品牌聯盟董事長王永致辭表示，2025年中國的高質量發展取得新進展的同時，也為世界經濟提供了更多的動能，我們要站在AI+出海的風口，讓中國品牌能夠贏得世界越來越多的尊敬。 開幕式上，格力電器董事長董明珠，湖南鹽業集團黨委書記、董事長馬天毅，全國政協常委、上海公共外交協會會長周漢民等嘉賓先後作「AI與出海」主旨演講。芬蘭前總理瑪麗·基維涅米等國際政要作主旨發言，從全球視角為中國品牌出海建言獻策。 「品牌就是質量、技術、堅守、創新」，董明珠認為，打造真正有影響力的中國品牌，需要企業以誠信為基石，掌握核心技術，勇於創新並不斷自我挑戰，用優質產品和服務贏得消費者信任與國際尊重。 馬天毅表示，中國品牌無論是深耕本土還是嘗試出海，都需要深刻理解不同人群的差異化需求，始終將人的價值作為商業邏輯的核心，以人為本。 瑪麗·基維涅米在演講中指出，如今，人工智慧已超越了單純的效率工具，成為連接文化、跨越地域的「數字使者」。它不僅重新定義了全球品牌的競爭邏輯，還促進了多元價值觀的碰撞與融合。中國品牌對人工智慧的深度投入，不僅推動了自身的跨越式發展，也為全球產業進步提供了寶貴的實踐經驗。 第十九屆中國品牌節8日在深圳開幕，圖為高峰對話環節。品牌聯盟 供圖 高峰對話環節，圍繞AI如何驅動中國智造打破文化壁壘、重構國際價值鏈展開討論。 其中，中國傳媒大學廣告與品牌學院院長趙新利強調，AI在品牌出海和人際交流中普遍存在「信息繭房」問題，突破的關鍵在於將文化與價值理念嵌入算法。 廣東領英科技有限公司董事長朱家勇認為，中國品牌出海是必然趨勢，必須從低附加值代工轉向中高端品牌輸出，其中AI是核心驅動力。(完)
本報訊(記者張月朦)依法依規有序開放公共數據，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用，鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品……日前，《中共北京市委辦公廳北京市人民政府辦公廳關於加快北京市公共數據資源開發利用的實施意見》(以下簡稱《實施意見》)在首都之窗發布。《實施意見》從夯實公共數據資源開發利用基礎、暢通公共數據資源開發利用渠道、加強公共數據資源開發利用服務能力、釋放數據要素市場創新活力等方面提出20條措施。 《實施意見》提出，要夯實公共數據資源開發利用基礎。完善公共數據目錄並實行統一目錄管理，動態更新數據的共享、開放屬性。遵循「一數一源一標準」原則，各區各部門強化公共數據源頭治理，提升公共數據質量。制定公共數據資源登記制度，對納入授權運營範圍的公共數據資源實行登記管理。 公共數據資源開放利用渠道要進一步暢通。《實施意見》提出，高效開展政務數據共享，有序推動公共數據開放。在維護國家數據安全、保護個人信息和商業秘密的前提下，依法依規有序開放公共數據。優先在與民生緊密相關、社會需求迫切的行業和領域推動全量數據目錄和樣例數據開放。規範管理公共數據授權運營，探索建立公共數據分類分級授權機制，加快建設一批公共數據專區，積極推動分領域授權、依場景授權，逐步探索整體授權運營。 為提高公共數據資源開發利用服務能力，《實施意見》提出，公共數據運營服務費實行政府指導價管理，用於公共治理、公益事業的有條件無償使用；用於產業發展、行業發展的，可收取公共數據運營服務費。同時，要布局新型數據基礎設施，打造公共數據訓練基地，推動語料庫共建共享，賦能人工智慧應用。建設智慧城市協同創新仿真實驗平臺，加大場景開放和數據開放，賦能創新資源聚合和價值釋放。 《實施意見》要求，釋放數據要素市場創新活力。進一步豐富數據應用場景，鼓勵水、電、氣、熱、公共運輸等企業對持有的公共數據資源開發利用。鼓勵和支持企事業單位和社會組織有條件無償使用公共數據開發公益產品，提供便民利民服務。加強央地協同，推動與國家部委、央企總部、平臺企業等建立數據合作機制，探索央地共建服務載體等方式，打造國家數據資源中心。 公共數據資源開發利用要統籌發展和安全。明確公共數據管理和運營的責任邊界，圍繞強化管理職責優化機構編制資源配置。強化數據安全和個人信息保護，網信、公安、數據、密碼、保密等部門按照職責加強對數據資源生產、加工使用、產品經營等開發利用全過程的監督和管理。鼓勵先行先試，鼓勵和保護幹部擔當作為，營造鼓勵創新、包容創新的幹事創業氛圍，在數據產權、市場交易、權益分配、利益保護等領域開展先行先試。充分認識數據規模利用的潛在風險，堅決防止以數謀私等「數據上的腐敗」。
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