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城市数据空间普遍存在三方面挑战：第一，高价值公共数据共享。比如公安数据、社保数据、税务数据，普遍涉及到数据确权、数据安全、责任风险问题，给数据共享带来很多挑战。随着一系列政策推出，这个问题慢慢在缓解。包括上海、深圳，围绕行业数据流通有了很好示范项目落地。第二，数据流通模式比较单一。现在广泛的数据交互都是基于API方式，像人工智能大模型对于高质量语料数据需求，API方式很难解决。第三，公共数据和行业企业数据在融合方面更难打通，因为缺少跨主体数据交换互信机制。 行业数据流动挑战更大，对接成本非常高，同一个行业之间往往存在或多或少竞争关系，企业、客户往往对数据隐私性非常慎重，担心被泄露和滥用。 数据空间，智能也是非常关键要素。人工智能本是就是以数据为基础的产业。特别是大模型需要非常高质量的语料集来进行训练。数据空间建设、数据要素流通非常有助于在一些非常前沿、非常复杂的行业里提升人工智能产业发展，比如说机器人领域，机器人训练，高质量数据获取成本非常高、效率非常低、周期非常长。如果能把超级工厂数据、交通物流数据、通过可控可信方式共享出来，对机器人产业是非常大促进，就是DataForAI。另外AIForData，对数据开发、数据质量管理带来非常高效率。 面向未来，数据空间也变成数智空间，通过数智融合，进一步促进数据要素流通。（2025数据智能大会实录节选） |
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