◎記者宋薇萍 配資資訊網站
小模型、智能體、專業AI、具身智能……在2024 Inclusion·外灘大會上，AI產業新實踐令人目不暇接。
其中，數據作為AI產業的三大支柱之一，是企業AI戰略的制高點。上海證券報記者采訪獲悉，目前，數據要素仍是大模型產業落地的主要掣肘，如何以場景為牽引，推動數據要素在安全可信的流通基礎上釋放價值，成為行業的一大挑戰。
在業內人士看來，以區塊鏈、隱私計算、大數據、AI為代表的前沿技術將成為推動數字經濟提質增效的關鍵力量。接下來，一批新型數據服務公司有望站上風口。同時，市場各方對全國統一數據市場建設的呼聲高漲。
數據要素流通工廠上線
“水庫”“水廠”“水網”……走進外灘大會現場，記者被展區的“數據要素流通工廠”所吸引。工作人員說，這里提到的“水”類似于流動的數據，為了讓數據價值的流動像自來水一樣即開即用，螞蟻聯合供應鏈企業推出了一系列最新解決方案。
其中，“水庫”模塊為消費者提供了一個現代化的數據管理解決方案。就像一座真實的水庫，將多源數據通過加密傳輸實時匯聚到“水庫”，高效整合結構化、半結構化、非結構化數據，確保數據的全面性和多樣性。并通過SSOT（單一可信數據源），確保數據的一致性和準確性。
在業內人士看來，要像深度利用水資源一樣，為數據要素構建一座“水廠”，高效處理和加工數據，從中精煉提取數據價值、輔助決策。此外，就像“水網”一樣，數據要素亟需價值流通網絡，破解多主體間數據流通安全及效率難題。
記者在展臺看到了一系列解決方案：螞蟻的DataFab數據建設平臺、智能化商業洞察平臺和DB-GPT AI原生數據應用框架……
在“未來安全實驗室”，觀眾可以體驗螞蟻“蟻天鑒2.0”的“AI鑒真”功能，通過系統檢驗圖片或視頻片段的真偽，為信息安全提供保障。
螞蟻數據部品牌及對外運營負責人李琦表示，在AI時代，數據決定了智能化水平的上限，AI原生技術與數據處理技術相融合，彼此促進，形成了類似水庫、水廠、水管的關系。多模態的原始數據匯聚成“水庫”，經過精密的數據處理引擎完成數據的加工和精煉形成“水廠”，最后再經由加密的數據管道技術，為千行百業提供即開即用的數據服務。
高質量數據成為企業AI戰略制高點
在數字化轉型中，企業會產生大量數據，但由于標準缺失、系統壁壘、安全擔憂等，限制了數據共享與價值釋放。此外，原始業務數據往往是非結構化的數據，需要被進一步加工成數據資產，才能實現數據價值的有效發揮。
IDC預計，到2027年中國數據量規模將超76.6ZB，其中企業數據量占比達76%。最新調研顯示，受訪企業認為60%的業務數據是有價值的，但這些數據中僅有56%被實際分析，約占所有數據的三分之一。更多數據價值有待挖掘釋放。專家預測，5年內產業落地是大模型技術持續進化的關鍵。提高數據數量、質量、安全和多樣性，對提升大模型性能至關重要，數據能力成為每家公司AI戰略必需品。應時而變，一批新型數據服務公司涌現，為企業提供數據合成、隱私安全、多模態數據處理能力。
大會上，螞蟻數科正式發布一站式智能數據開發與治理平臺DataFab，助力企業高效管理數據資產，以數據智能驅動業務創新增長。
螞蟻數科CTO王維介紹，DataFab平臺基于螞蟻集團在數據中臺領域的最佳實踐來打造，提供數據引入、架構規范、研發及數據資產管理的一站式服務，助力企業打造標準化、資產化、服務化及智能化的大數據體系與數據中臺，高效實現數據資產的生產、治理與價值釋放，驅動業務數智化轉型與創新發展。
在阿里云智能集團資深副總裁、公共云業務總裁劉偉光看來，數據的下一站是智能，數據最終會走向與業務系統的數智融合。同時，數據消費正在由“人”變成“系統”，未來數據技術將與云原生和智能化全面融合，形成“云數智一體化”服務。
培育全國一體化數據市場
上海是數據流通、交易的產業高地。
上海市數據局數據要素發展處副處長謝天表示，將瞄準數字經濟和實體經濟融合發展以及超大城市的治理需求，深化數據要素市場化配置改革：一是開展政策制度前瞻性研究，為數據要素價值更好實現提供充分的制度保障，推動新質生產力加快發展；二是抓好數字技術創新應用，瞄準科技發展方向和國家重大戰略需求，推動前沿數字技術攻關；三是發揮數據要素乘數效應，積極挖掘一批示范性強、顯示度高、帶動面廣的應用場景，不斷開創上海數據工作的新局面。
以數據要素市場化配置為主線，培育全國一體化數據市場成為行業的共識。北京交通大學信息管理理論與技術國際研究中心特聘教授張向宏表示，構建全國一體化數據市場，須全鏈路打通數據“采、存、算、管、用”全生命周期，實現全國一體化。
緊扣建設國家數據交易所的定位，上海數據交易所正以構建數據要素市場、推進數據資產化進程為使命，打造全球數據要素配置的重要樞紐節點。數據顯示，2023年上海數據交易所數據產品交易額超11億元。截至5月底，累計交易額已與去年持平配資資訊網站，預計全年交易額將達50億元左右，為深化數據要素市場化配置改革奠定良好基礎。
文章為作者獨立觀點，不代表在線配資觀點
