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    专家热议数字经济:释放数据要素价值

     时间:2023-07-06 12:39  

      7月5日,2023全球数字经济大会主论坛及多个分论坛在京举办,同时发布了《2023全球数字经济白皮书》(简称《白皮书》)。数据要素流动、AI大模型、数字治理等成为热门话题。中国科学院院士梅宏表示,数据的资源属性已形成广泛共识,但数据的资产属性和资本属性往往被忽略,这是数据要素价值得以释放的重要途径。工信部信息通信科技委常委赵慧玲表示,AI大模型训练和应用迫切需要建设高性能网络和超高可用性网络。

      数字经济规模快速增长

      数字经济规模持续快速增长。《白皮书》显示,截至今年3月,全球5G网络人口覆盖率为30.6%,同比提高5.5个百分点;全球5G创新应用中,产业数字化占比达到60.5%,其中工业互联网融合应用达29.4%。我国建成5G基站264.6万个,占全球总数超过60%;全球5G用户达到11.5亿,我国占比达58%,成为全球5G发展的重要贡献者。

      中国信通院院长余晓晖介绍,2016年-2022年,中国数字经济持续快速增长,年均复合增长率为14.2%。

      数字经济发展新动力不断涌现。余晓晖表示,2022年,全球人工智能市场收入达4500亿美元,同比增长17.3%;2023年第一季度,AIGC(人工智能生成内容)异军突起,成为热门投融资领域。“全球各国加快推动数字经济重点领域发展,在产业数字化、数据要素等领域抢抓发展机遇。”

      挖掘数据要素价值

      梅宏表示,数据要素市场、数字治理体系和数字技术体系是发展数字经济的三个重要基石。“推动数字经济发展,必须让数据流通起来,并通过治理体系保障数据要素市场平稳有序运行。无论是要素市场还是治理体系,都离不开数字技术的支撑。”

      余晓晖介绍,近年来,各国将行业数据空间作为数据流通的关键基础设施,持续打造产业生态合力。比如,欧盟在《数字欧洲计划》统一体系下,多主体协同推进公共/行业数据空间建设;美国依托云基础设施优势,面向数据流通进行产业转型升级;中国则加强行业数据空间应用牵引,培育产业生态。

      数字技术与产业深度融合,推动数据要素价值持续释放。京东集团CEO许冉表示,京东用技术驱动供应链发展,将数据和算法渗透到采购、仓储、履约等业务流程,提高了供应链的可见性、预测性和适应性,促进供应链韧性和安全水平大幅提升。

      北京融信数联科技有限公司董事长于笑博表示,要从数据分析、数据治理、数据安全以及数据交易体系四方面挖掘数据要素价值。以AI大模型为例,“在数据分析过程中,数据质量越高,大模型的构建和应用会产生更大价值”。

      梅宏认为,从法律上确立数据的资产属性,这是数据要素价值保障的根本。实现数据的资本属性,使数据价值可以被度量和交换,成为可被经营的产品和商品,这是数据要素价值得以释放并创造新价值的途径。

      中央网信办副主任、国家网信办副主任赵泽良建议,加快建立数据资源的确权制度,界定各个数据资源的权属关系;加快制定数据资源的采集、利用、交流、共享规则;加快建设数据资源、数据跨境流动的规则,在保障国家安全的前提下,鼓励和支持数据依法、合理、自由流动。

      一些企业和行业机构积极探索数据要素的资本化、资产化。中国信通院与布比科技联合发布基于国家级区块链基础设施“星火·链网”智能安全金融服务网络(ISF)构建的全新产融体系——“星火产融”,并签约首批合作伙伴。“星火产融”搭建产业与金融融合的新型基础设施平台,提供征信数据、政务数据、商业数据、交易数据等服务。

      破解发展新难题

      此次大会上,行业和企业专家为数字经济发展建言献策。

      “随着技术变革加快,传统的治理体系、机制和规则都面临巨大挑战。比如,出现平台公司的垄断问题、网络舆情的监管引导问题、安全隐私保护问题、数字金融业务监管问题等。”梅宏表示,需要重构全球数字治理体系,通过制度法规、标准规范和技术手段推进数字治理体系化建设。

      随着AI大模型深入应用,算力、数据、安全等新需求、新问题相继出现。“AI大模型对算力基础设施提出很高要求。”赵慧玲坦言,大规模分布式训练带来大量通信开销,建立高性能网络和超高可用性网络成为智算中心网络面临的新挑战。

      奇安信集团董事长齐向东介绍,智能工具的广泛使用加剧了数据泄露风险。“围墙式的网络安全防护不再适应新技术场景下的安全需求。参与数字化的企业及政府部门要进行体系化的安全规划建设和运营,构建纵深防御体系,把安全内置到数智系统全链条。”齐向东称。

      智谱AI公司CEO张鹏表示,借助AI大模型赋能千行百业,有利于解决数字经济发展的痛点问题。比如,互联网公司拥有海量用户,同时数据和算法不断迭代,需要大量的算法工程师和维护人员支持,由此产生很高的成本。如何使用人工智能基础设施解决高投入、低收益问题,引发智谱AI思考。

    (责任编辑:谭梦桐)
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