主理人：刘典

【AI战略洞察】

（下划浏览）

在全球化和技术革新浪潮中，人工智能作为一种颠覆性的技术力量，正在深刻改变全球经济结构和社会秩序，并引发了广泛的关注和一系列复杂的治理挑战。随着AI技术的快速发展和广泛应用，建立有效的国际治理框架变得尤为迫切。AI国际治理知识库关注全球视野下人工智能国际治理的关键趋势与地缘政治背景下的科技和数字治理问题，为关注相关问题的朋友提供及时、有效、严谨、全面的知识信息。




前言

  • 5月24日下午，第七届数字中国建设峰会·数据资源与数字安全论坛在福建省福州市举办。国家工业信息安全发展研究中心主任蒋艳代表全国数据资源调查工作组发布《全国数据资源调查报告（2023年）》。

  • 强调数据作为生产要素的重要性，提到中国是首个将数据作为生产要素的国家。
  • 概述国家数据局组建和相关政策文件的发布，标志着数据要素化进入新阶段。


调查结果

01

数据规模优势：我国数据资源“产-存-算”规模优势基本形成。

供给-流通-应用主体：逐渐丰富，但海量数据和场景优势潜力仍待释放。


02
03

数据生产总量：2023年达到3.85泽字节（ZB），同比增长22.44%。

数据存储总量：1.73泽字节（ZB），存储空间利用率为59%。


04
05

算力规模：约0.23十万亿亿次浮点运算/秒（ZFLOPS），智能算力占比约30%。
数据流通交易：需求旺盛，多元流通模式待完善，数据产品成交率为17.9%。

06
07

数据应用场景：公共数据开放量同比增长超16%，但数据复用增值的大企业仅占8.3%。


工作方法



  • 采用全量测算和抽样调查等方式，调查全国关键数据资源情况。


结果分析

01
数据生产规模：大且增长快，非结构数据爆发式增长。
02
数据存储空间：合理，终端存储高于云存储，产存转化待提升。
03
算力规模增长：快，区域算力按需布局，智算能力需求旺。
04
数据流通方式：多元，交互能力有提升，交易供需不均衡。
05
公共数据开放共享：初见成效，授权运营起步探索，政企数据融合深入。


数据产生和存储样本情况


                              发展趋势

01
数据生产
向高增速和高质量同步发展。
02
数据存储计算
向一体化按需供给发展。
03
数据流通
向规范有序、多元协同发展。
04
数据应用
向需求牵引、智能驱动发展。


数据应用样本情况


附录



  • 包含调查样本情况，包括政府部门、科研机构、算力中心、电信运营商、行业协会、数据交易机构和企业等。


分析



01

数据资源的重要性


  • 数据作为新型生产要素，对数字经济的发展至关重要。


02

数据资源的现状


  • 我国在数据生产、存储和计算方面已形成规模优势。
  • 数据资源的供给、流通和应用主体正在丰富，但仍有提升空间。


数据来源分布情况


数据资源的挑战
1

数据生产总量大，但有效供给不足，大量数据未被保存或复用。

2

数据存储空间利用率有待提高，产存转化率低。

3

数据流通交易需求旺盛，但供需不匹配，成交率不高。

4

数据外溢效应仍不足。


场内数据交易额行业分布情况


数据资源的发展


01

数据生产量预计将保持高速增长。
02

存储计算将向更高效的按需供给模式发展。
03

数据流通将更加规范有序，多元协同。
04

数据应用将更多地由需求驱动，智能技术将发挥更大作用。
05

公共数据开放共享初见成效，授权运营起步探索，政企数据融合不断深入。
06

数字化转型激活企业数据，场景应用提质增效。



公共数据应用场景分布



政策和制度建设


  • 国家层面的政策和制度建设对于数据资源的管理和利用至关重要。
  • 需要进一步建立和完善数据流通和交易的规则。



企业和行业的作用


  • 企业在数据资源的开发利用中扮演关键角色。
  • 行业重点企业和数据服务商在推动数据资源应用方面具有潜力。


未来展望


  • 数据资源的管理和利用需要与时俱进，以适应技术发展和市场需求的变化。
  • 数据资源有望成为推动经济社会高质量发展的重要力量。
  • 数据存储计算向一体化按需供给发展。
  • 数据流通向规范有序、多元协同发展。
  • 数据应用向需求牵引、智能驱动发展。



数据来源


  • 调查对象：报告面向14类调查对象开展数据资源调查工作，有效样本情况如表1所示。



  • 样本区域分布：报告有效样本覆盖全国31个省/自治区/直辖市的2064家企业，各地区企业分布情况如图1所示，其中山东、江苏、北京、湖北、浙江等省份样本企业较多。



  • 样本行业分布：2064家有效样本企业在各行业16的分布情况如图2所示。其中，工业样本企业最多，农业、公共服务业的样本企业相对较少；数据服务商中为工业、消费民生领域提供服务的企业数量较多。



主编丨刘典

编辑丨王瑾瑜

排版丨夏冉

审核丨梁正 鲁俊群


关于我们

清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。



新浪微博：@清华大学人工智能国际治理研究院

微信视频号：THU-AIIG

Bilibili：清华大学AIIG

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除