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央广网北京12月20日消息（记者樊瑞）12月18日至19日，2024数据资产管理大会在北京召开，大会以“数据重塑价值智能链接未来”为主题。中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在会上表示，人工智能的发展离不开数据，人工智能已经从“卷算法”向“卷数据”转变，通过对训练数据开展治理，形成可信的训练数据集是人工智能发...,人工智能,智能,智能,智能化,人工智能
央广网北京12月20日消息（记者樊瑞）12月18日至19日，2024数据资产管理大会在北京召开，大会以“数据重塑价值智能链接未来”为主题。中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏在会上表示，人工智能的发展离不开数据，人工智能已经从“卷算法”向“卷数据”转变，通过对训练数据开展治理，形成可信的训练数据集是人工智能发展的必然选择。
何宝宏介绍，当前，我国数据产业呈现储量大、增长快、多元化、应用广的发展特征。据统计2023年我国数据生产总量达到了32.85ZB，同比增长高达22.44%，数据产业规模已达2万亿元。政策方面，国家高度重视数据产业发展，2020年以来陆续出台十多项政策文件，覆盖数据基础制度、数据整合利用、数据基础设施与数据管理能力建设。
“政策和企业自身数字化转型需求推动数据管理能力不断提升，数据治理需求愈发旺盛，截至2024年8月，已有4000余家企业完成数据管理能力成熟度评估”，何宝宏表示，总体来看金融、通信、电力等行业数据管理能力较为突出，普遍达到三级以上水平，这些机构数据治理发展已进入深水区，正在寻求新的发展方向。
以大模型为代表的强人工智能应用正在对社会各界产生颠覆式的变革，对科技、金融、医疗健康等各个领域产生深远的影响。据统计，截至2024年第一季度，全球AI企业发展至近3万家，据测算，2023年全球人工智能产业市场规模达5000多亿美元，三年复合增速达19.21%。各国都在抢抓人工智能发展机遇，成立相关管理机构，加速人工智能战略与政策部署。
何宝宏强调，通用人工智能的发展离不开数据的支持。随着数据要素市场的蓬勃发展和人工智能技术的快速迭代，企业数据治理面临管理效能、人员协同、多模数据管理、高质量数据集建设等挑战，亟需新的方法和技术来应对，下一代数据治理体系应运而生。
何宝宏指出，下一代数据治理主要有以下六大特点：
一是治理对象的全域化。企业未来需要将非结构化数据纳入治理体系，非结构化数据管理、合成数据等技术等备受关注。
二是数据研发模式的工程化。头部机构均开展DataOps的全面实践，构建数据开发、治理、运营一体化的能力，推动数据工程的敏捷化。
三是数据治理技术的智能化，传统数据治理是一项劳动密集型的工作，Text2SQL、数据安全智能分级分类、元数据智能补全等技术的应用极大地提升了数据开发治理的效率。
四是数据架构分布式化。面对大型企业复杂的组织架构，以DataFabric为代表的架构理念致力于构建逻辑集中、物理分散的企业级数据架构，数据虚拟化、主动元数据等关键技术不断成熟。
五是数据安全治理的纵深化。一方面，随着大模型应用的普及，企业亟需关注大模型引发的安全问题；另一方面，AI驱动的数据分类分级、安全风险评估监测、事件诊断等技术有效提升数据安全治理的智能化水平和效率。
六是数据治理价值的显性化。数据资源估值重在感知和量化数据价值，数据资源入表关键在于精准核算数据相关的财务信息。2024年是数据资源估值和入表的“元年”，以央国企为代表的机构逐步探索构建数据资源估值体系，同步开展数据资源入表试点工作。