首次明确“数据要素X”行动 国家数据局局长刘烈宏解读数商发展

新京报
刘烈宏表示,下一步,国家数据局将围绕发挥数据要素乘数作用,与相关部门一道,研究实施“数据要素×”行动,从供需两端发力,在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域,加强场景需求牵引,打通流通障碍、提升供给质量,推动数据要素与其他要素结合,催生新产业、新业态、新模式、新应用、新治理。

11月25日,国家数据局局长刘烈宏在2023全球数商大会开幕式上表示,党中央、国务院高度重视发挥数据要素作用。习近平主席指出,要积极探索推进数据要素市场化,加快构建以数据为关键要素的数字经济。

刘烈宏表示,国家数据局非常重视推进数商的发展。下一步,国家数据局将围绕发挥数据要素乘数作用,与相关部门一道,研究实施“数据要素×”行动。

推动数据基础设施建设,数商扮演着重要角色

刘烈宏表示,在推进数据要素市场化配置的过程中,特别是在丰富完善数据基础制度、推动数据基础设施建设、促进数据流通和开发利用等方面,数商扮演着重要的角色,发挥着关键的作用,国家数据局非常重视推进数商的发展。

“数商是一个不断发展的经营主体。当前,各方普遍认为,数商是以数据为生产经营关键要素的企业,既有从事数据产品开发、发布、承销和数据资产合规化、标准化、增值化的服务型企业,也有从事利用数据赋能相关产业,推动产出增加和效率提升的应用型企业,还有为数据采集、传输、管理等提供支撑的技术型企业,是数据产业的重要组成部分,在盘活数据要素价值中发挥着关键作用。”刘烈宏表认为。

刘烈宏表示,指出,服务型数商是数据流通的“推进者”,促进数据动起来。通过探索可信流通技术,提供数据质量评估、风险评估、合规交付等服务,为数据供需双方提供可信链接,推进数据高效流动。

应用型数商是数据价值的“转化者”,促进数据用起来。通过提供数据开发利用工具、数字化转型服务等,帮助千行百业挖掘数据价值,将痛点难点转化为新增长点,将投入成本转化为新的利润来源。

技术型数商是数据资源的“开发者”,促进数据聚起来。通过帮助各类经营主体更好地采集、清洗、存储、传输和管理数据,让分散在不同系统、平台的数据,汇聚成标准化、可流通的生产要素,拓展数据来源,提升数据质量。

刘烈宏介绍,近年来,在各方大力推动下,我国数据产业快速发展。据上海数交所研究,从2013年至2023年,中国数商企业数量从约11万家增长到超过100万家。其中,传统数字化软硬件服务商依托长期积淀,将数据相关业务作为重点方向来抓,成为技术型、应用型数商的中坚力量。伴随着数据流通需求的增长,服务型数商应运而生,成为数据产业的新兴组成部分。

将围绕发挥数据要素乘数作用研究实施“数据要素×”行动

刘烈宏表示,数据具有规模报酬递增、非竞争性、低成本复制的特点,作用于不同主体,与不同要素结合,可产生不同程度的倍增效应。

从微观看,数据作用于劳动者,便于人们学习、使用先进的知识和技术,提升人力资源素质,提高劳动生产效率;数据作用于资本,可以辅助投融资决策,更好地推动金融服务实体经济;数据作用于技术,可以重塑创新范式,促进先进技术的传播扩散,带动全社会生产力水平提升。

从宏观看,数据作用于经济,可以优化资源配置,促进生产方式变革,提升经济发展的效率与质量;数据作用于治理,可以推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。

刘烈宏认为,通过在各行业、各领域加快数据的开发利用,能够提高各类要素协同效率,找到资源配置“最优解”,突破产出边界,创造新产业新业态,实现推动经济发展的乘数效应。具体表现为:

一是以“协同”实现全局优化,提升产业运行效率,增强产业核心竞争力。通过从数据中挖掘出有效信息作用于其他要素,改造提升传统要素投入产出效率,以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流,找到企业、行业、产业在要素资源约束下的“最优解”,提高全要素生产率,可解决过去解决不了的难题,实现过去创造不了的价值。比如,通过打通制造业产业链数据,可实现供应链上下游零部件厂与主机厂的高效协同研发制造,有效缩短研发周期,降低供应链成本,创造更高质量、更好性能的高性价比产品。

二是以“复用”扩展生产可能性边界,释放数据新价值,拓展经济增长新空间。一份数据,可由多个主体复用,将在不同场景创造多样化的价值增量。与此同时,数据在使用中一般不会损耗,反而“越用越好”,突破传统资源要素约束条件下的产出极限,拓展新的经济增量。比如,医疗健康数据用于临床诊断,可以帮助医生更精准地治疗疾病;应用于医学研究和药物开发,可加速新药上市、提高治愈率;应用于医保行业,可实现定制化保险和精确定价,带动医疗健康产品和服务升级。

三是以“融合”推动量变产生质变,催生新应用、新业态,培育经济发展新动能。数据规模越大、种类越多,产生的信息和知识就越多,创造价值的空间就越大。不同类型、不用维度的数据聚合后,还可能从量变引发质变,获得意料之外的价值。

比如,在人工智能大模型训练过程中发现,当模型规模和训练数据量的累积超过一个临界值时,会出现性能阶越,新的能力“涌现”出来。新的人工智能大模型应用,在语料数据之外,更整合进图像数据,扩展出多模态的处理能力,可以将视频图像翻译成自然语言,为视障用户提供解释和引导,催生出新的应用形态。

再比如,通过道路状况、交通流量和车辆行驶数据的互联互通,对车辆传感器数据、用户行为偏好及其他相关信息的汇聚分析,推动了智能网联汽车和交通行业的技术创新和业务模式变革,实现了从提供出行预测、导航应用,到提供智能驾驶辅助功能和车联网服务,提高了安全性能、驾驶体验和出行效率,为相关企业提供巨大的商业机遇。

刘烈宏表示,下一步,国家数据局将围绕发挥数据要素乘数作用,与相关部门一道,研究实施“数据要素×”行动,从供需两端发力,在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域,加强场景需求牵引,打通流通障碍、提升供给质量,推动数据要素与其他要素结合,催生新产业、新业态、新模式、新应用、新治理。希望数商积极关注并积极参与后续我们将推出的“数据要素×”行动中去,让数据供得出、流得动、用得好,促进我国数据基础资源优势转化为经济发展新优势,推动数据在不同场景中发挥出千姿百态的乘数效应。

本文来源:新京报,原文标题:《首次明确“数据要素X”行动 国家数据局局长刘烈宏解读数商发展》

 

 

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