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來源：中國信息通信研究院

《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》指出，數據作為新型生產要素，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式，要充分發揮我國海量數據規模和豐富應用場景優勢，促進數據合規高效流通使用，加快構建數據基礎制度，充分實現數據要素價值，促進全體人民共享數字經濟發展紅利。

2023年1月7日，“2023年中國信通院ICT+深度觀察報告會”數據要素分論壇在京舉辦，中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）發布了《數據要素白皮書（2022年）》，中國信通院副院長魏亮對白皮書進行了深度解讀。

白皮書闡述了數據要素相關理論問題，探討了我國數據要素市場培育的現狀、障礙及可能的破解之道，并對我國數據要素的發展方向進行了展望。

白皮書核心觀點

**1. 數據要素強調數據對推動生產力發展的作用。**數據要素是面向數字經濟，在討論生產力和生產關系的語境中對“數據”的指代，是對數據推動生產力發展這一價值的強調，指的是根據特定生產需求匯聚、整理、加工而成的計算機數據及其衍生形態。投入于生產的原始數據集、標準化數據集、各類數據產品及以數據為基礎產生的系統、信息和知識均可納入數據要素討論的范疇。

**2. 數據要素主要通過3種途徑釋放價值。**數據要素價值釋放的途徑可以概括為三次價值。一次價值是業務貫通，通過數據支撐業務系統運轉，實現線下與線上、業務與業務之間的貫通。二次價值是數智決策，通過數據的加工、分析、建模來挖掘信息和規律，輔助企業經營和業務執行的自動化、智能化決策。三次價值是流通賦能，打破數據壁壘，使優質數據在跨機構、跨行業的新業務、新場景中匯聚融合，讓高價值的數據惠及各行各業。

**3. 流通賦能是數據要素價值飛躍的關鍵。**當前數據要素存在結構失衡的問題，而數據流通有利于激發數據的規模效應，使數據要素價值倍增。在數據要素支撐業務貫通、推動數智決策的基礎上，數據流通對外賦能成為數據要素價值飛躍的關鍵。因此，數據產品及服務為流通對象，以數據供方、需方為主體，通過流通實現參與方各自訴求的數據要素市場逐漸獲得政策布局和產業實踐的重點關注。

**4. 數據要素市場存在開放、共享、交易3種流通形式。**當前，以公共數據為主的數據開放持續推進，成為數據要素資源供給的關鍵渠道。政府間跨部門、跨層級、跨地區數據共享不斷完善的同時，政府與企業之間的數據共享、互利互惠也在加速探索。數據交易正在成為數據要素市場最主要的流通形式，場外數據交易已初具規模，以數據交易機構為中介的場內交易重啟探索熱潮。

**5. 數據要素市場的經營運行涌現出3種新模式。**一是從自行管理運維到委托運營的機制創新模式，尤其是公共數據授權運營成為釋放公共數據價值的重要探索方向；二是從供需直接對接到多元數商參與的主體創新模式，數商、數字經濟中介、數字經紀人等角色有利于激發其專業、獨特的功能，活躍數據要素市場；三是從分散對接到統一數據空間的設施創新模式，在垂直領域探索工業數據空間，為數據共享交易提供新的基礎設施。

**6. 數據要素市場培育存在四大障礙，需要鼓勵積極探索。**在數據要素市場培育的過程中，存在權利歸屬難以界定、估值定價缺乏依據、流通規則尚不完善、流通技術仍未成熟四大障礙。需要深入分析障礙的成因與特點，鼓勵各主體分場景、分層次進行細化的理論和實踐探索，推動數據產權制度、數據估值定價體系、數據流通規則體系、數據流通技術體系的建立與完善。

來源：中國信息通信研究院

人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球，國內外人工智能相關不斷強化，持續推動釋放人工智能紅利；以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展，新技術開始探索落地應用；工程化能力不斷增強，在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入；可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注，各國規制進程不斷加速，基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。

近日，中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書（2022年）》，全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段，致力于全面梳理當前人工智能發展態勢，為各界提供參考，共同推動人工智能持續健康發展。

白皮書核心觀點

1、人工智能邁入新階段，將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。

第一個維度突出創新，圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程，工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信，發展負責任和可信的人工智能成為共識，將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。

2、人工智能技術創新仍是主旋律，新算法不斷涌現。

超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始“顛覆”傳統研究范式。

3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。

工具體系層面：體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面：工程化關注人工智能模型開發的生命流程，追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署，最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面：企業需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。

4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。

人工智能治理實質化進程加速推進：各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現加速演進態勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地：各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。

2021年7月9日，由中國電子技術標準化研究院、全國信標委人工智能分委會和上海市人工智能標準化技術委員會主辦的2021世界人工智能大會“共話標準，驅動產業——標準化分論壇”在上海成功舉辦。分論壇發布了《人工智能標準化白皮書》。

黨中央、國務院高度重視新一代人工智能發展。習近平總書記指出：“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶 動性很強的‘頭雁’效應”。“加快發展新一代人工智能是我們贏得全球 科技競爭主動權的重要戰略抓手”。為應對新冠肺炎疫情的沖擊，黨中央 國務院將新型基礎設施建設上升為國家戰略，其中重要的一項就是人工智 能。國務院發布實施了《新一代人工智能發展規劃》等文件，以新一代人 工智能技術的產業化和集成應用為重點，以加快人工智能與實體經濟融合 為主線，著力推動人工智能技術、產業全面健康發展。

在政產學研用各方共同努力下，我國人工智能產業發展的成果顯著。一是創新能力不斷增強，圖像識別、智能語音等技術達到全球領先水平， 人工智能論文和專利數量居全球前列。二是產業規模持續增長，京津冀、 長三角、珠三角等地形成了完備的人工智能產業鏈。三是融合應用不斷深 入，智能制造、智慧交通、智慧醫療等新業態、新模式不斷涌現，對行業 發展的賦能作用進一步凸顯。

我國人工智能產業發展取得顯著成績的同時，面臨著不少困難和挑戰，比如底層技術存在較大欠缺、能夠實現商業價值的應用較少、與實體經濟的融合存在較高門檻等。《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》指出 要“強化標準引領，提升產業基礎能力和產業鏈現代化水平”。人工智能 產業的發展離不開標準的引領，扎實做好人工智能標準化工作，對突破核 心技術、加快應用落地、完善產業生態具有重要意義。

本白皮書在《人工智能標準化白皮書（2018版）》的基礎上，進一步提出了以下內容：一是從產業鏈的角度，分析了人工智能產業現狀及發 展趨勢；二是介紹了當前國際上普遍認可的系統生命周期模型、人工智能 生態系統框架和機器學習技術框架；三是梳理了國內外主要人工智能標準 化組織的重點工作；四是落實《國家新一代人工智能標準體系建設指南》 （國標委聯〔2020〕35號），形成人工智能標準體系框架及標準體系明細 表；五是結合標準化工作進展及標準體系建設情況，提出我國人工智能標 準化重點工作建議。

本白皮書從人工智能數據安全的內涵出發，首次提出人工智能數據安全的體系架構，在系統梳理人工智能數據安全風險和安全應用情況的基礎上，總結了國內外人工智能數據安全治理現狀，研究提出了我國人工智能數據安全治理建議。

德勤科技、傳媒和電信行業聯合推出《全球人工智能發展白皮書》。《全球人工智能發展白皮書》深入研究人工智能技術步入商業化階段后，在全球各主要城市的創新融合應用概況，以及其將對金融、教育、數字政務、醫療、無人駕駛、零售、制造業、智慧城市等各行業帶來的深刻變革。