数据行业面临的挑战 - 全国数据行业面临共性挑战 包括数据资源持有者与采集者之间因权属问题产生矛盾 数据流通全链条参与方缺乏收益分配机制 数据开发利用后的安全权责不清晰[1] - 企业的数据流通可能面临社会舆论压力 被误认为是“不务正业去卖数据”[1] 对政策与机制的建议 - 建议构建系统完备的数据要素流通支撑体系 以激发数据企业和科技企业的创新活力[1] - 建议对数据权属争议处理出台规范性指导文件 落实“数据二十条”中关于持有权的要求 规避所有权争议[1] - 建议率先建立相应的收益分配指导机制[1] - 建议探索建立“尽职免责”机制 为合规的数据流通创新解除后顾之忧[1] - 建议上海作为改革开放排头兵和创新发展先行者 在数据要素流通方面进行先行先试[1] - 建议未来探讨如何建立激励机制 鼓励大中型企业推动其数据对外开发利用[1] AI与数据要素的相互促进关系 - AI大模型需要海量数据作为“养料”[2] - 以具身智能为代表的新型AI应用发展 将反向推动对物理世界行为数据的海量采集 从而催生全新的数据产业商业模式[2] - 新型AI应用将推动数据行业从传统的以统计分析应用为主 向大规模AI应用升级[2] 当前数据应用模式与未来展望 - 目前很多企业的数据应用模式还比较传统 多以统计分析为主 离实现AI驱动的数据应用模式还比较远[2] - 未来如果AI大面积普及 能够推动整个数据行业的发展 包括加速商业模式落地等[2] - 期待上海加速推动数据要素流通 以更好地促进“人工智能+”国家战略的落地[3]