建立数据领域科技发展、国家战略需求牵引的学科专业设置调整机制和人才培养模式，激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链...
报告系统梳理了过去一年我国数据要素发展在供给、流通、应用和安全等方面的最新动态，并在总结发展特征、研判核心挑战的基础上，对未来发展趋势提出展望，以期为各方深入推...
构建数据要素学科自主知识体系，需要我们实现认识论、方法论和实践上的多重超越与系统创新。
有效的数据市场监管体系将打击无序、非法的数据灰色/黑色市场，促使数据流通、流动、交互、交易等合法化，使庞大的数据市场浮出水面。因此笔者建议探索构建数据市场监管体...
以场景建设、技术创新牵引驱动国家数据基础设施高水平建设和高质量发展。
我们每天都在“被数据化”——位置、消费、社交、健康…… 但这些关于我们的数据，真的属于我们吗？
加快交通运输公共数据资源高效开发利用。
《认知竞争、冲突与战争：一种本体论方法》导读参考。
如何在技术自主创新的同时筑牢意识形态安全防线，成为人工智能技术发展亟待解决的命题。
共包含3000个测试题，具有风险知识精细化、应用场景多元化、测试方法丰富三方面特点。
提出公路基础设施状态监测、航道运行风险评估与智能监测、多运输方式物流运输成本优化等39个行业专识数据集建设场景。
从工程化与目标导向透视AI产业的背后逻辑。
最终遴选发布104个典型案例，涵盖科学研究、工业制造、农业农村、智慧能源、交通运输、金融服务、医疗卫生、教育教学、商务领域、文化旅游、应急管理、气象服务等重点领域...
相关团队在多个领域演示了“大规模高速知识管理（KMASS）”系统，以推动该系统在国防部和美国政府的应用。
旨在解决汽车行业在数据流通、共享、交易等环节中权利不清、责任不明、合规性不足等核心痛点，明确数据来源者、生产者、需求者等多方主体在不同数据处理阶段的权利与义务。
从实施主体、实施条件、授权程序、运营程序、制度规则、标准规范、监督管理等方面提出路径建议。
案例覆盖行业、区域、央企三大类别，包含14个行业标杆、29个地方样本、13个央企实践，涉及医疗、政务、教育、科研、工业互联网、城市治理、交通运输、水利、法治及跨境等多...
《建设指引》围绕高质量数据集建设背景、应用需求、建设现状、建设方法与实践、建设运营体系、建设推进思路等方面，提出高质量数据集建设“1+1”的参考路径，指导推进高质量...
《实施指南》从实施主体、实施条件、授权程序、运营程序、制度规则、标准规范、监督管理等方面提出路径建议，分享广州、福建、贵州等地实践经验，为规范化开展授权运营工作...
报告基于可信数据空间建设现状，以及已有标准基础，根据我国可信数据空间未来发展趋势，以《国家数据标准体系建设指南》为指导，形成可信数据空间标准体系框架，属于国家数...
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