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　　　　大量的无效数据不仅消耗了计算资源，也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下，小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性，从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性，增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展，还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。

10余年来，我国工业互联网从无到有、从小到大、从建到用，创新发展不断加速。工信部数据显示，当前我国工业互联网核心产业规模突破1.35万亿元，工业互联网全面融入49个国民经济大类，实现41个工业大类全覆盖，在设施体系、技术体系、应用体系、生态体系、政策体系等方面取得显著成效。目前工业互联网累计标识注册量突破5100亿个，服务企业近45万家，具有一定影响力的工业互联网平台近340家，工业设备连接数超过9600万台套。工业级5G芯片、模组、工业网关、边缘计算、智能终端等关键技术产品取得突破。同时，截至目前，“5G+工业互联网”项目超过1.5万个，在钢铁、电子信息、工程机械等重点行业，围绕产品设计、计划调度、质量管控等重点环节打造形成40个典型场景。工业互联网赋能效应持续向园区、集群等多元经济单元拓展，推动中小企业数字化转型及制造业“智改数转网联”。网络安全法、数据安全法等法律法规也陆续出台，数据基础制度体系加快构建，工业互联网创新发展工程、制造业数字化转型行动等深入推进，为我国工业互联网规模化应用和高质量发展提供了政策支持。

　　　　随着计算机芯片表面容纳晶体管数量接近物理极限，业界正在探索垂直扩展——即通过堆叠晶体管和半导体元件到多个层次上来增加其数量，而非继续缩小单个晶体管尺寸。这一策略被形象地比喻为“从建造平房转向构建高楼大厦”，旨在处理更多数据，实现比现有电子产品更加复杂的功能。