2025 | No.3 | No.2 | No.1 | |||
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2024 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
No.6 | No.5 | No.4 | No.3 | No.2 | No.1 | |
2023 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
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2022 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
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2019 | No.12 | No.11 | No.10 | No.9 | No.8 | No.7 |
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数据要素流通对于推动数据要素市场建设、创造数字经济新质生产力有着重要作用。通过对数据流通的供给侧、需求侧和支撑侧相关政策与实践进展的跟踪分析,可以看到当前我国数据要素流通正朝着积极方向发展。然而,客观层面上,充分激活数据要素流通仍是一项长期、复杂的系统性工程。在数据治理基础、数据应用挖掘和数据基础设施建设等方面仍需坚持“长期主义”,持续有序推进,才能充分发挥数据资源的规模优势和数据应用的场景优势,牵引数据要素的大规模高效流通。
数据资源是信息时代的核心资产,对经济社会发展具有重要推动作用。围绕数据资源的开发利用展开研究,探讨其基本概念、分类特征及治理框架,并设计科学合理的规则机制。数据开发利用应遵循合法合规、透明、公平和安全原则,设定短期提升数据质量、中期统一标准、长期构建全球化生态的目标。通过规范化管理、多层次治理和法律框架,解决隐私保护、数据垄断等问题。政府、企业和社会各界协同合作,可有效平衡数据价值挖掘与风险防控,促进数据资源的安全高效利用。
梳理数据要素的相关概念,提炼出“虚拟形态、无限复制、集合赋能”三大基础特性;从全局和单次视角剖析数据流通过程,提出数据要素价值由实体需求场景决定和“数据价值=单次低价×多次复用”理念;从“时空”维度分析其对于数据要素内容及数据流通的独特意义,这在现实宏观环境下尤显重要。在此基础上,提出基于实数融合的“全局性源头确权+全量流通图谱”破局思路,并综合考虑地方政府的数据收益诉求,针对全国化数据流通基础设施体系建设这一当前焦点问题提出具体对策建议。
数据是数字经济时代的重要生产要素,金融业是典型的数据密集型行业,数据现已成为驱动金融创新的引擎。如何充分发挥数据要素价值,切实加强金融对实体产业重大规划、重点领域和薄弱环节的支持,已成为经济社会高质量发展的重要命题。经过对产融合作场景下数据要素应用存在的典型需求与痛点问题的探讨,分析在产业链价值挖掘、创新服务范式、促进生态联动、支撑科技创新等场景下数据要素应用的重要价值,提出未来进一步深化产融合作场景下数据要素应用的策略建议,推动金融服务实体经济的高质量、数字化、智能化发展。
随着数据成为生产要素,数据流通利用设施在国家数据基础设施中占据重要地位。首先分析了隐私保护、使用控制、信任保障等数据流通利用关键技术的发展现状,强调了这些技术在数据流通中的应用。其次,对可信数据空间、数场、数据元件、数联网、区块链网络、隐私保护计算平台等数据流通利用设施的主要特点和建设路径展开研究。最后,探讨了数据流通利用设施的发展挑战和未来发展趋势,期望为更好激发数据流通利用活力提供参考。
公共数据授权运营通过激活科技创新、升级产业结构和优化资源配置成为新质生产力发展的重要驱动力。然而,当前授权运营仍然面临政策规范弱、授权模式不完善、科技创新引领不足、数据供给短缺等问题,制约了公共数据授权运营赋能新质生产力发展的进程。基于此,提出公共数据授权运营更好赋能新质生产力发展的四条实践路径,即强化政策引导与供给、建立数据高质量供给保障体系、探索合适的授权模式、挖掘潜在应用场景,以支撑新质生产力发展,促进经济社会高质量发展。
在数字经济时代,数据已跃升为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。数据资产化作为数据要素市场化配置的核心引擎,其价值实现依赖于企业构建的全生命周期管理体系。作为市场主体的企业,需通过数据确权、价值计量、合规流通等环节的创新实践,激活数据要素潜能,形成数据价值释放的长效机制。这一过程既是企业培育核心竞争力的选择,也是推动经济高质量发展的数据治理新范式。首先,明确数据资产化政策要求,辨析数据资产化相关概念,界定数据资产化的内涵;其次,从政策与实践两个维度综合考虑,构建了企业数据资产化核心路径和主要环节;最后,对未来数据资产化的发展进行了展望并提出了相应建议。
金融业作为数据密集型和科技驱动型行业,在我国数字化转型中占据重要地位。而外部数据作为金融风控、营销获客的有效信息补充在各金融机构中的重要性逐渐凸显。近年来,头部金融机构掀起一轮外部数据流通管理的创新与实践热潮,然而,由于数据流通的监管红线不明确、数据获取授权链条不清晰、数据管理精细化水平不高等问题,金融机构外部数据的流通环境尚处在无序状态。发挥政府有序引导和规范发展的作用,明确各参与主体责任和义务,支持金融机构的创新探索,培育外部数据的可信流通体系成为当前的重要任务。
当前数据要素市场面临确权模糊、信任缺失、监管困难等挑战。提出基于区块链技术的可信流通关键机制,涵盖链上可信数据集助力分布式数字身份更可信、基于智能合约透明规则及自动执行保障数据流通交易过程更可信、全生命周期数据链上存证保障数据更可信、区块链助力数据资产通证化确保资产流动透明度四个方面。通过对典型案例分析,验证了区块链技术在数据流通中的可行性和有效性。
鉴于新型电力系统业务环节复杂、电力数据涉及大量隐私信息、数据异构共享难度大,且当前网络空间安全局势愈加严峻等因素,以法律法规和标准规范为依据,围绕电力数据要素的基础共性、流通规则、算力算效、数据应用和隐私安全4个维度,针对关键基础设施、数据参与方、数据管理者等合规管理对象,提出了电力数据要素合规管理义务,初步建立了电力数据要素合规管理的标准体系。
当前,超大城市的基层社会治理面临新的机遇与挑战,数据已成为基层社会治理能力提升的关键要素。基于模糊集定性比较分析方法,通过对选定案例集的分析及深入挖掘,构建涵盖技术、组织、需求等多影响因素维度的数据下沉赋能基层社会治理框架体系,探索提升数据赋能基层治理效能的单一必要条件和多变量协同组态,剖析不同路径对提升基层社会治理能力的影响程度,为提升基层社会治理水平提供策略建议。
随着数字经济的蓬勃发展,数据要素已成为推动电信企业运营模式革新与效率提升的关键因素,对企业的转型升级和创新发展具有至关重要的作用。研究数据要素赋能电信企业运营的方法,有助于电信企业提升数据赋能成效,进一步激活数据要素动能。基于电信企业实践提出数据要素赋能电信企业运营方法,从数据资源核准、数据应用场景梳理、数据应用场景赋能实施和数据应用效益评估4个步骤,阐述数据赋能可持续改进的实施路径,旨在为电信企业运营中的数据要素价值转化提供理论支持和实践指南。
人形机器人作为未来具有颠覆性影响力重要产业领域,已成为全球科技竞争热点。在参考工业机器人、服务机器人等传统机器人领域的标准体系基础上,结合人形机器人自身特点,对其标准体系的重点方向和实现路径进行了初步研究,为未来人形机器人标准体系的建设和完善提供有益参考。
基于对服务于政务、金融等领域数字化转型的云计算平台的调研情况,结合新实施的国家标准《云计算服务安全能力要求》GB/T 31168—2023,开展云计算平台统一管理体系研究,助推云计算平台提升管理能力(尤其是安全管理能力),更好支撑智慧城市和数字中国建设。