（来源：经济参考报） 促进数据应用创新。《实施意见》明确，要深化行业协同与跨行业数据融合，深入挖掘典型场景，促进 公共数据资源多场景应用、多主体复用；夯实交通运输数据流通利用设施底座，强化高质量算力供给， 建设一批行业高质量数据集；加强公共数据供需精准对接，探索建立交通运输数据要素型企业培育机 制，繁荣产业发展生态圈。 强化数据安全保障。《实施意见》提出要同步推动制度建设与能力建设，强化数据安全保障体系建设， 加强数据分类分级管理、加大公共数据各环节安全技术支撑，积极有效防范和化解各种数据安全风险。 《实施意见》强调，未来将通过强化资金支持力度、完善行业数据管理制度、推进数据管理与应用创新 等政策层面的支持，进一步加快交通运输公共数据资源高效开发利用，持续提升行业治理能力和服务水 平。 建立高质量数据资源体系方面，《实施意见》提出构建覆盖分层级、多运输方式的交通运输公共数据资 源目录体系，加强公共数据资源采集与归集，强化公共数据源头治理，推动行业主数据、资源库部省两 级共建共用，全面提升公共数据质量。 强化公共数据供给方面，《实施意见》提出要从共享、开放、授权运营三方面发力，通过持续深化政务 数据共享机制与应 ...

文章核心观点 - 济宁港通过落地运行省内河首家供应链平台“融汇数易”，推动数字化革命，旨在将港口从亿吨大港升级为千亿级大宗货物交易中心 [1] 平台核心价值与服务模式 - 平台核心价值在于打通港口、航运、物流、金融、贸易等环节的“数据孤岛”，实现全流程线上可视化跟踪和“一单制”闭环服务 [1] - 货主可通过平台“一站式”完成大宗商品交易下单，系统自动匹配最优运力资源并同步对接港口作业计划，还能根据货物情况推荐供应链金融产品 [1] - 平台采用“1+3+5N”架构，深度整合大宗商品交易、多式联运、港口系统及供应链金融系统，构建全链路数字化体系 [2] 数字化变革带来的效益 - 物流生态参与者全面受益：港口可优化作业排班，物流企业能精准匹配货源减少空驶率，中小贸易商可借助平台金融服务解决资金周转难题 [2] - 平台已实现从货物发运到交付的全流程数字化管控，客户平均综合成本降低了15%以上 [2] - 平台建立了“传输-存储-使用”全链路安全保障体系，并通过国家信息安全等级保护等多项合规认证，确保客户核心信息安全 [2] 未来发展规划与迭代方向 - 未来迭代将聚焦三个方向：深化AI赋能、拓展场景适配、强化生态协同 [3] - 深化AI赋能：引入智能调度算法，根据港口作业效率、路况等因素自动优化物流路线和作业计划 [3] - 拓展场景适配：针对煤炭、粮食、钢材等不同品类大宗商品定制专属服务模块和差异化物流解决方案 [3] - 强化生态协同：进一步开放平台接口对接更多上下游企业系统，并探索区块链技术在货物溯源、信用认证等场景的应用 [3]

人工智能在教育数据治理中的核心作用 - 人工智能是推动高校数智化转型的关键支撑 其数据 算法 算力三大核心要素中 数据是决定模型训练效果和应用效能的基础性资源[1] 教育数据治理模式的变革 - 教育教学主体结构从教师-学生二元关系转向教师-学生-机器三元协同 人工智能凭借深度学习和智能推理能力推动人机协同成为教育数据治理新形态[2] - 传统治理主要依赖业务系统产生的结果性数据 对教学过程性数据采集不足 需借助人工智能实现伴随式采集以丰富数据资源[2] - 传统治理以结构化数据为对象 对非结构化数据处理能力有限 需依托人工智能多模态技术拓展数据内容范畴[2] 教育数据质量的精准提升 - 传统数据质量保障模式依赖人工管理 工作效率低且难以保证准确性 无法及时识别逻辑语义错误[3] - 基于通用大模型构建数据治理智能体 可实现教育数据的智能融合 动态监测与精准改进[3] - 智能体可调用自然语言处理和多模态算法对多源异构数据进行智能清洗 对齐与融合 确保数据准确性与完整性[3] - 依托知识图谱及时识别相同主题下的不一致数据并进行标记提示 将质量管控从事后补救转向主动预防[3] 教育数据价值的深度释放 - 人工智能时代治理目标从问题解决向价值挖掘转变 需在确保质量与合规前提下推动数据开放共享与有效使用[4] - 将自然语言处理和数据挖掘等技术融入治理过程 实现智能化采集 清洗 标注及分类 提升跨系统跨部门数据流通效能[4] - 加强教育数据治理智能体应用 动态感知不同场景需求 灵活调整数据与资源分配策略 实现按需供给[4] - 运用智能算法分析教 学 研 管等行为数据及能力偏好习惯信息 构建师生精准画像 提供个性化数据支撑[4] 教育数据安全的规则保障 - 人工智能赋能过程中面临数据伦理 隐私侵犯 数据篡改伪造及信息茧房等风险挑战[6] - 需构建涵盖法律法规 教育规范与技术标准的规则体系 贯穿数据采集 处理和使用全过程[6] - 数据采集阶段应规范个人敏感信息收集 遵循公开透明与最小必要原则[6] - 数据处理阶段需制定数据清洗标注分类标准 采用高质量数据集训练 保证算法透明公正[6] - 数据使用阶段应对数据实施加密处理与访问权限设置 防范错误虚假信息传播[6]

政策支持 - 广东省出台《关于推动广东网络游戏产业高质量发展的若干政策措施》以促进游戏产业发展 [1] - 政策鼓励企业围绕游戏领域"卡脖子"技术开展研发 [1] - 支持人工智能等前沿科技在游戏研发中的运用 [1] - 支持游戏先进技术向其他领域转化应用 [1] 重点支持领域 - 重点支持虚拟引擎研发、游戏大模型训练、算力效率提升、先进技术转化、数据安全保障等领域 [1] - 鼓励企业与高校、科研机构建立实验室开展联合攻关 [1] 资金扶持 - 省级统筹资金对游戏科技领域取得显著突破的优质项目给予最高500万元的一次性扶持奖励 [1] - 优质项目需经公开评选公示 [1]