数据资源:机遇与挑战并存的新时代

news2024/11/14 8:56:10

数据资源:机遇与挑战并存的新时代

2023年全国数据生产总量达到32.85泽字节(ZB),同比增长22.44%,数据生产规模持续扩大,其中非结构数据增长尤为突出,这得益于5G、AI技术的发展和智能设备的应用。在数据存储方面,全国数据存储总量为1.73泽字节(ZB),存储空间利用率为59%,数据终端存储高于云存储,但产存转化待提升。算力方面,2200多个算力中心的算力规模约为0.23十万亿亿次浮点运算/秒(ZFLOPS),同比增长约30%,但仍需进一步提升智能算力支撑能力。数据流通方式多元,消费领域数据交互活跃度较高,平台和央企发挥了重要作用,但数据交易供需不均衡,场内交易吸引力不足。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。然而,数据资源管理和利用仍存在一些问题,如数据有效供给不足、产存转化率低、数据价值挖掘任重道远等。未来,我国数据生产将向高增速和高质量同步发展,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。总之,我国数据资源发展潜力巨大,但也需要面对诸多挑战,需要各方共同努力,推动数据资源的高质量发展。

在数字化浪潮席卷全球的今天,数据资源已成为国家发展的重要战略资产。某调查报告揭示了我国数据资源的现状、问题以及未来发展趋势,让我对数据资源有了更深刻的认识。

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数据作为新型生产要素,其重要性不言而喻。我国在数据资源方面具有巨大的潜力,数据生产总量大、范围广、增长速度快。随着5G、AI技术的快速发展及智能设备的规模应用,数据规模持续扩大,非结构数据爆发式增长,为各领域的发展提供了丰富的原料。例如,在消费民生领域,新业态不断涌现,满足了人们日益增长的文化娱乐消费需求;在智慧城市建设中,物联感知范围不断扩大,城市的各种信息被实时捕捉,推动了城市的智能化发展。

然而,大家也不能忽视数据资源管理和利用中存在的问题。尽管我国数据“产 - 存 - 算”规模优势基本形成,但海量数据和丰富场景的优势潜力仍待释放。数据生产总量大,但有效供给不足,大量数据在生产后被丢弃或存储后不再被使用,产存转化率低,数据价值未能得到充分挖掘。这不仅造成了资源的浪费,也限制了数据在经济社会发展中发挥更大的作用。

在数据存储方面,虽然存储总空间基本满足需求,但数据终端存储高于云存储,导致数据分散存储,互联和复用难度较大。此外,数据产存转化率较低,新增数据存储量与年数据生产总量相比占比仅为2.9%,这表明在数据存储和管理方面还有很大的提升空间。例如,一些企业虽然存储了大量数据,但由于缺乏有效的数据管理系统,无法充分利用这些数据进行分析和决策,从而错失了许多发展机遇。

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在算力方面,算力中心规模持续增长,算力建设仍需适度超前布局。随着大模型训练等需求的增加,对算力的要求也越来越高。然而,目前我国的算力分布存在区域不均衡的问题,东部地区实时计算需求增幅较大,而西部地区的存算利用率仍低于东部地区。此外,智能算力占比约为30%,能够支撑行业垂直领域大模型落地的算力不足,大模型与国产软硬件的适配性问题也亟待解决。这就需要加大对算力基础设施的投入,优化算力布局,提高算力的利用效率和支撑能力。

在数据流通方面,消费领域数据交互活跃度较高,但数据交易机构供给水平难以满足旺盛的数据需求,场内交易吸引力不足,数据产品成交率不高,存在供需不匹配的现象。这反映出我国数据流通机制还不够完善,需要进一步加强数据交易机构的建设,规范数据交易市场,促进数据的有序流通和高效利用。例如,一些企业虽然有数据需求,但由于找不到合适的数据供应商,或者数据交易过程中存在诸多障碍,导致无法获取所需的数据,从而影响了业务的发展。

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在数据应用方面,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。然而,企业数据管理和复用水平较低,多主体数据协同难度大,数据价值外溢效应尚不明显。许多企业虽然意识到数据的重要性,但在数据应用方面还存在诸多不足,如数据应用场景单一、数据协同困难等。这就需要企业加强数据管理和应用能力,充分挖掘数据的价值,实现数据的复用增值。

面对这些问题,应该认识到,数据资源的发展是一个系统性工程,需要政府、企业和社会各方共同努力。政府应加强政策引导,完善数据要素市场的相关政策法规,加强数据安全保护,为数据资源的发展创造良好的政策环境。企业应加大对数据资源的投入,加强数据管理和应用,提高数据质量和价值。同时,应加强技术创新,推动数据技术的不断进步,提高数据生产、存储、流通和应用的效率和质量。此外,还应加强国际合作,学习借鉴国际先进经验,提升我国数据资源的国际竞争力。

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展望未来,我国数据资源的发展前景广阔。随着数据技术的不断进步和基础制度的持续完善,数据生产规模将保持高速增长,存储计算将向一体化按需供给发展,数据流通将向规范有序、多元协同发展,数据应用将向需求牵引、智能驱动发展。例如,在数据生产方面,随着卫星通信、自动驾驶、生成式AI等新技术的规模化应用,数据生产能力将进一步提升,同时数字化转型将促进各行业高质量数据的形成,数据质量将进一步提高。在数据存储计算方面,随着人工智能训练需求的高涨,算力布局将不断调整优化,数据存储结构将按需调整,全国一体化算力体系将向多元功能扩展,以满足不同应用场景的需求。在数据流通方面,随着国家层面数据交易规范的完善,数据交易场所和数据服务商将更加规范有序,场内场外流通交易模式将更加多元化,平台企业和中央企业将发挥更大的作用,带动数据的汇聚、流通和应用。在数据应用方面,随着大模型对海量高质量数据的需求增加,垂直领域的数据应用需求将持续增长,数据驱动业务发展将成为主要应用诉求,同时自然语言处理、语音识别等技术的进步将降低数据开发门槛,围绕数据增值的产品服务将逐渐成为数据供给的主要方式。

总之,对我国数据资源的现状和未来有了更清晰的认识。大家应该充分抓住数据资源发展的机遇,积极应对挑战,加强数据资源的管理和利用,推动数据资源的高质量发展,为我国经济社会的数字化转型和高质量发展提供有力支撑。相信在各方的共同努力下,我国数据资源一定能够发挥出更大的价值,为实现中华民族伟大复兴的中国梦注入强大动力。

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