行业战略与治理架构演进 - 行业认知从注重数字基础设施与数据归集转向注重数据的经济与社会价值转化 [4] - 专业化分工趋势显现，数据管理（“管米的”）与人工智能应用（“管饭的”）职能分离但需深度协同 [3][4] - 区域发展通过设立专门机构（如人工智能发展局）来系统性推动人工智能产业发展，标志着战略重心转移 [3][4] 区域产业实践与模式探索 - 南京市雨花台区作为软件产业重镇，拥有厚实的数据积累与软件产业基础 [3] - 该区单独成立人工智能发展局，旨在更主动、系统、成规模地利用数据资源驱动人工智能产业发展，带动产业升级与区域经济 [3] - 该实践被视为一个微缩实验室，探索通过组织架构调整来适配和激发新生产力形态，其成功关键在于机构能否有效运作并产出实际价值 [5][6] 核心协同机制与成功要素 - 人工智能局与数据局需基于业务逻辑建立高效协同，而非行政隶属关系 [4] - 人工智能应用（如智能交通模型）依赖数据局提供高质量、标准化的实时数据流 [4] - 人工智能应用实践中发现的问题与需求将倒逼数据治理规则与体系的完善 [4] - 成功依赖于打破“数据仓”与“算法库”之间的壁垒，这涉及制度设计与治理智慧 [5] 产业发展启示与长远意义 - 从“管米”到“管饭”勾勒了数字经济从基础建设到价值创造的全链条 [6] - 区域实践的意义最终需由人工智能产出的实际效益（“饭”的香气与营养）来证明，而数据资源（“米”的品质与供给）是这一切的基础起点 [6] - 该探索为其他地区发展数字经济与人工智能产业提供了在组织架构与协同范式上的参考，其价值可能超越具体政策条款 [6]