发展趋势
1.数据空间

2023数博会开幕式上，中国工程院副院长、院士吴曼青给出了数据空间的定义：

数字空间是一个由人、机、物互联而成的端到端的复杂网络空间，以数据为核心，涵盖网络、数据、计算、安全和服务等要素，并具备新型的本体、结构、运算和要素价值体系，由此形成了数字空间中的数据场。

数据场的特征如下：

数据对象广谱广联
数据对象广谱广联是指数字空间中的数据对象在形态、内容、应用等方面具有广谱性和广联性的特征。其中，广谱性指的是数据对象不仅包括文本、图像、视频等传统类型，还包括各种传感器数据、人工智能模型输出等各种类型的数据。广联性则指的是数据对象之间可以进行多方面的联接和联系,形成一个复杂的、交互式的数据网络，从而实现跨区域、跨学科、跨行业的数据整合、协同和应用。

比如在智慧城市建设中，需要收集来大量数据，并在地图上进行展示和分析。

这些数据对象既包括气象、环境、交通等各类传感器数据，
也包括社会公共安全监控视频、社交媒体上的事件评论等非结构化数据，这些数据类型千差万别。

同时，这些数据对象之间具有广泛的联系和关联，可通过智能化技术进行多维的跨数据源整合和关联分析
从而生成更加智能化的决策支持。
1比如在智慧城市建设中，需要收集来大量数据，并在地图上进行展示和分析。

这些数据对象既包括气象、环境、交通等各类传感器数据，
也包括社会公共安全监控视频、社交媒体上的事件评论等非结构化数据，这些数据类型千差万别。

同时，这些数据对象之间具有广泛的联系和关联，可通过智能化技术进行多维的跨数据源整合和关联分析
从而生成更加智能化的决策支持

  

数据对象广谱广联的特征使得数字空间中的数据更加丰富、更加集成、更加智能化，也为基于数据的各种业务和应用提供了更多的可能性。

数据要素有序流通
数据要素有序流通指的是数字空间中的数据要素在多个环节和多个系统中实现有序流通和转化的过程。其中，数据要素包括数据元、数据模型、数据标准、数据交换格式等各种形式的数据描述和规范。

在数字空间中，不同的系统可能采用不同的数据描述和规范，这就需要对不同的数据要素进行转化、映射和调整，以确保数据可以在不同的系统和环节之间无障碍地流通和共享。

以跨部门协同办公为例：
当财务部门需要向人力资源部门提供员工薪酬信息；而人力资源部门也需要向IT部门提供职务授权信息。
此时，就需要通过数据要素有序流通的方式来实现不同系统和部门之间的数据交互。

实现跨部门协同办公，需要建立一个跨系统的数据集成平台或数据仓库。

各个系统的数据可以通过该平台进行汇聚和整合，然后通过元数据管理系统对数据进行统一描述，
最终就可以通过这个平台进行数据的共享和交流，实现数据要素的有序流通。

  

数据要素有序流通对于数字空间中的数据整合、分析和应用都至关重要，它能够有效地提高数据的可靠性、精确性和实时性，从而为各种数据驱动的业务和应用提供更加精准和可靠的支持。

数据价值聚变释放
数据价值聚变释放是指通过多类别、多源头、多维度的数据整合和融合，实现对数据真正意义的挖掘和利用，进而实现数据价值的增值。

例如，在进行贷前风险评估时，不仅需要考虑客户的基础信用情况，
还需要综合考虑其资产、收入、就业状况等多个维度的数据，以尽可能减少风险损失。

例如，在信用卡领域，可以通过数据挖掘分析客户的消费习惯和偏好，
然后基于这些信息推出相应的优惠活动和服务。

  

通过数据价值聚变释放，可以最大化地挖掘数据的潜在价值，使数据得以在各个领域进行广泛的应用。同时，也能够促进不同领域之间的深度融合和创新，实现数据与其他科技的产生更强的协同效应。

综上，数据空间将成为数字科技的重要组成部分，建立数据共享、开放、安全的环境将成为未来数字技术发展的关键因素之一。

2.计算赋能

在数字化时代，计算赋能发挥着至关重要的作用，它是数据处理和分析的基础，也是数字技术创新和发展的重要驱动力。

计算赋能可以通过提供更强大的计算能力和更稳定的数据处理环境来改善数据处理效率，从而使得数据分析、挖掘和处理更加高效精准。

利用计算赋能技术，可以提供更加全面、准确和可靠的数据处理结果。例如，在人工智能领域使用深度学习算法来训练模型，从而提高模型的预测准确度和泛化能力。

利用计算赋能技术，可以实现复杂的任务处理，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

计算赋能可以支撑各种新技术和应用的开发和实现，包括人工智能、区块链、云计算等。

人工智能的快速发展：在计算赋能方面，人工智能将持续快速发展，包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，加速实现人工智能技术向各行业的普及。

云计算的广泛应用：随着云计算技术和基础设施的不断完善，未来云计算将成为主流，各种各样的企业和组织都将大量采用云计算服务，提高生产效率和数据处理能力。

大数据的交互和分析：随着数据规模的不断扩大，大数据交互和分析将更加成熟，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等技术。人们将更加深入地理解数据背后的意义和价值。

  

综上，计算赋能是今后数据空间的重大发展趋势，人工智能、云计算、大数据等技术将成为未来数字技术的核心竞争力，有望引领数字时代的新变革。

发展方向
1.数字技术需要引领变革

数字技术通过网络、数据、服务等基本要素的不断演变和升级，在人、机、物互联的世界中构建出一个端到端的数字连接复杂的网络空间。

随着工业4.0的不断深入推进，越来越多的企业开始采用传感器、机器学习等数字技术进行生产流程控制和自动化辅助决策，实现生产和运营的智能化、自动化，从而提高生产效率和质量，减少人为错误和生产成本，加速产品迭代和优化。


  

其次，数字技术可以帮助企业获得更全面、精准的信息，并利用这些信息实现精细化运营。例如在电商领域，利用大数据分析用户行为，从而实现个性化推荐、需求预测等精细化服务，提高用户满意度。


  
此外，数字技术也可以创造出全新的商业模式和市场机会。例如，在共享经济模式下，通过数字技术的支持，人们可以分享汽车、住房等资源，降低资源浪费，同时也创造出了新的经济增长点。


  

通过数字技术，可以引领产业变革的新浪潮，实现各行业的转型升级和创新发展。

2.数字技术需要定义未来

一个称为系统技术协同优化的方案，能够将芯片分解成它们的功能组件，针对每个功能，使用最佳的晶体管和互联网技术并将它们重新拼接在一起，以创建一个功耗更低、功能更好的整体。这是一个面向未来需求的系统观念整体解决方案，是一个完整的技术体系。


  

对于数字技术来说，数据是构建数字世界的核心，计算则为数据提供了强大的支持，二者相互融合，能够迸发出强大的生命力。

在数字化时代，各种新技术层出不穷，数字经济也正在迅速崛起。数字化将改变人们的生活方式和工作方式，为未来的社会发展奠定基础。因此，建立一个有系统、有体系的数字科技架构，定义中国的数字化建设，是数字技术必须要走的道路。
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