一是常态化开展公共数据归集利用。去年，我省组织开展了公共数据归集“百日攻坚”行动，汇聚了一批公共数据。今年，公共数据归集转入常态化阶段，出台了《河北省公共数据常态化归集实施规则》，以“人工智能+”“数据要素×”等场景为驱动，坚持“以需促归、以供促用”原则，制定公共数据“一张表”，完成全省数据编目79.4万条，常态化归集数据达8700亿条，可为人工智能应用提供丰富的语料资源。同时，统筹建设了省级公共数据平台，构建涵盖数据编目、治理、共享、开放等10余项功能的技术支撑体系。

　　二是深化公共数据登记和治理。通过剖析“人工智能+”已有场景案例发现，我省“人工智能+”13个领域场景，均为公共数据、企业数据、社会数据等多元融合的场景，其中，在农业、教育、医药健康、商贸物流、政务服务等领域公共数据起底层支撑作用，使用占比较高;在钢铁、化工、汽车制造、机器人、新能源等领域公共数据起辅助作用，使用占比相对较低。我们制定《河北省公共数据资源登记管理实施细则(试行)》，上线公共数据资源登记平台，率先在公共数据使用占比较高的一产和三产开展公共数据资源登记，累计受理登记申请7033条、审核通过4280条，其中4280条已同步至国家数据资源登记平台，覆盖医药、教育、交通等多个行业领域，登记数量位居全国前列。同时，加强数据治理，起草《河北省公共数据治理实施规则》，按照“一数一源一标准”进行数据治理，正在研制人口、法人多类数据治理框架，切实提高数据资源质量和可用性。

　　三是打造高质量行业数据集。按照国家数据局“‘人工智能+’行动到哪里，高质量数据集的建设和推广就要到哪里”的要求，我们聚焦人工智能+钢铁、化工、汽车等产业领域，全面启动企业数据调查编目，对接指导河钢数字、敬业集团、长城汽车等企业，深度挖潜治理各领域行业数据，建成转炉炼钢生产数据集、智能驾驶数据集等654个高质量行业数据集，为垂直大模型训练、智能体建设提供了基础养料。如，石钢开发的“废钢定级图像”数据集涵盖各种常见的废钢类型图像，能够显著提升大模型判定废钢种类、等级的准确性。同时，面向社会常态化征集高质量数据集，已发布我省首批7个高质量数据集(如：光伏电池-组建-电站全流程跨模态数据集)，强化经验交流共享，更好支撑“人工智能+”行动。