2023~2024年数据驱动、AI赋能的前沿科学数据银行研究报告
报告字数:11431字
报告页数:12页
摘要
在数字经济和人工智能时代,数据要素成为重要的生产要素,其中对于科学研究领域,数据驱动的数据密集型科学正在成为推动科学研究进展和产业化的关键力量。本报告提出数据驱动、AI赋能场景牵引的前沿科学数据银行模式,旨在探索前沿科学数据的有效协同、资源整合、高效利用,打造以“数据-AI-场景”三维整合多元生态主体共生共创发展模式,并提出针对前沿科学数据不同敏感程度的数据保险箱、中央厨房和数据工场三类业务模式,以发挥我国超大规模市场拥有的丰富应用场景和海量数据优势,促进科研...
在数字经济和人工智能时代,数据要素成为重要的生产要素,其中对于科学研究领域,数据驱动的数据密集型科学正在成为推动科学研究进展和产业化的关键力量。本报告提出数据驱动、AI赋能场景牵引的前沿科学数据银行模式,旨在探索前沿科学数据的有效协同、资源整合、高效利用,打造以“数据-AI-场景”三维整合多元生态主体共生共创发展模式,并提出针对前沿科学数据不同敏感程度的数据保险箱、中央厨房和数据工场三类业务模式,以发挥我国超大规模市场拥有的丰富应用场景和海量数据优势,促进科研成果的可信共享、加速数据流转并促进前沿科学数据要素的产业化和价值化,旨在为数据驱动前沿科学研究,加快前沿性颠覆性技术突破和培育未来产业提供理论基础与实践指导。
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作者简介
林镇阳: 林镇阳,清华大学计算机科学与技术系博士后,高级工程师,软通智慧数据要素首席科学家,南京信息工程大学大数据法制研究院特聘研究员,主要研究方向为数字经济与技术创新。
尹西明: 尹西明,清华大学经济学学士,管理学博士,北京理工大学公共管理系主任、研究员、博士研究生导师,主要研究方向为创新管理、数字经济与政策。
马丹: 马丹,中国电子数据产业集团生态与运营部总监,主要研究方向为数字经济与金融科技。
冯嵱: 冯嵱,软通智慧科技有限公司总裁,杜克(Duke)大学福库(Fuqua)商学院工商管理硕士(MBA),北京大学理学学士,主要研究方向为企业创新与数字经济。
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