数据要素发展的基本原则

本文介绍了数据要素发展的基本原则，包括需求引领、试点先行、有效市场有为政府有效市场、安全治理以安全有序开放融合。同时，强调了数据要素市场的培育和繁荣，以及数据产业的生态发展。该对话讨论了数据供给和需求的关系，以及数据供给侧改革的必要性。 本文介绍了数据要素市场建设的基本原则，包括需求引领、试点先行、有效市场和安全治理。对话还展望了未来3年到2026年数据要素市场的发展趋势，并强调了培育和繁荣数据产业生态的重要性。讨论内容还包括了公共政务数据供给侧改变和数据权益配置的重要性，以及工业数据在智能制造和降本增效方面的应用场景。此外，对话还探讨了公共数据和智能制造在不同行业的应用场景，包括智慧农业和医疗领域。最后，对话提到了医疗健康行业需要大量第三方数据的融合来推动发展，并呼吁政府和企业共同努力解决监管因病返贫的问题。 问：政府在数据要素市场中扮演什么角色 答：政府要发挥引导性作用、补贴性作用以及培育性作用，扩大公共数据的资源供给，让公共政务数据资源进入良好有序的竞争秩序。问：试点先行的重要性体现在哪些方面 答：试点先行可以实现重点突破，政策先行，点对点场景化应用的多样化，可持续的促销售的价值释放机制。问：什么是有效市场有为政府 答：有效市场有为政府是指发挥市场的无形之手进行调控和管理，通过市场化的价格调整和数据资源配置，避免数据垄断和数据的读读一家授权。问：安全治理的重要性体现在哪些方面 答：安全治理要严守数据的安全底线，杜绝数据的加密不合规、非法缓存、采集过度、非法爬虫等问题。在公共政务数据市场中，安全要放在安全底线的第一位。 问：开放融合的重要性体现在哪些方面 答：开放融合可以实现多方数据源的融合，加强国际之间的数据交流和融合，达到国际数据跨境流通的市场化配置机制。问：公共政务数据的供给侧改革为什么是先行的 答：公共政务数据的供给侧改革是先行的，因为公共政务数据的供给已经达到了非常同质化了，不能再有一个一个一个一个直线的或者说一个矢量的向上的一个增长的一个曲线。 问：公共政务数据的供给侧改革是什么 答：公共政务数据的供给侧改革是指对公共政务数据的供给方式进行改革，以提高数据的质量和价值。问：公共政务数据的交易场所是什么 答：公共政务数据的交易场所是指国内的五十多家公共数据交易场所，是数据交易的重要场所。问：公共政务数据的管理、安全和基础设施要求有哪些同质化 答：公共政务数据的管理、安全和基础设施要求有一定的同质化，如果把浙江省做好了，那意味着基本上在湖南、广东等地方的管理、安全和基础设施要求都差不多。 问：国家在数据行业的发展中有什么战略布局 答：国家在数据行业的发展中有一个非常高大高举的战略布局，即先进行公共政务数据的供给侧改革，再搭建交易场所，最后鼓励应用端的改革，以实现良性市场循环。 问：在数据要素和智能制造这个集合层面，有哪些比较成熟的落地案例 答：目前在行业上，智能制造和数据要素的结合已经有了一些相对成熟的落地案例，比如像智能制造以及像智慧农业，还有商贸物流等领域，它们构筑了不同的商业模式，解决了客户的需求 问：智能制造在哪些方面需要数据的支撑 答：智能制造在很多方面都需要用到数据的支撑，包括柔性制造、订单、ERP系统、原料配送、整个产业链等。问：建筑陶瓷行业的行业文件是什么？传统的方式如何传输CAD文件 答：建筑陶瓷行业的行业文件是CAD文件，用于建筑的平面设计师、墙面和平面的一些立面的一些应用的一些板材的一些图纸。传统的方式需要找到相关的第三人，用U盘进行CAD的图纸的传输，需要用专门的人员进行U盘的配送的监督监管。 问：数据的传输过程中存在哪些风险 答：数据的传输过程中存在操作风险、道德风险等，数据的泄露、安装、施工的技术数据的流出等需要监管。问：数据流通交付环境的解决方案是什么 答：数据流通交付环境的解决方案是通过隔离沙箱技术，保证数据在整个沙箱中进行保证数据不泄密的过程中，全生命周期的监管，包括身份认证、数据传输、使用方法的控制、发送日志、接收日志、策略等。 问：港口物流通关需要哪些数据支持 答：港口物流通关需要依赖铁路数据、运单加密数据、香车到达计划在途数据、公路数据、船期、船舶预报、仓位预定、床单等数据，进行数据的跨域值的数据进行通关的一些连接打通，以及数据的一个集集成、联合计算，输出货物的装置情况、预报单、实时位置、物流轨迹、运价预测、支付情况、流向情况等数据，反过来再给港口的业务系统进行调用。 问：港口物流通关的API端口存在哪些壁垒 答：港口物流通关的API端口存在一些壁垒，目前的流通方案只能两家或一家到一家，不能满足整个港口物流的安全合规的监管要求，需要实时的数据共享。 问：智能制造领域的发展方向是什么？工业数据有哪些应用场景 答：智能制造领域的发展方向是通过数据流转来形成更多的价值，包括在工业设计和供应链数据系统方面的应用。工业数据的应用场景非常垂直细分，可以用于降本增效和效率提升，包括设计仿真、实验数据等。 问：工业数据如何进行采集和传输 答：工业数据的采集和传输需要通过传感器进行采集，然后进行IO接口的转换和数字化的信号存储，最后通过通信解决方案进行上报。问：工业数据在不同主机厂之间有什么不同 答：工业数据在不同主机厂之间有所不同，即使使用同一套方案，由于风扇设计、支撑体系等因素的影响，数据也会不同。问：工业数据如何进行跨界流通和行业性应用 答：工业数据的跨界流通和行业性应用需要通过无边界、无壁垒的数据分享和市场协同来实现，以促进整个行业内使用和创新能力的培育。问：公共数据的应用场景有哪些 答：公共数据可以应用于智能制造企业、智慧农业、医疗健康、交通等领域，可以用于创新新的应用场景和提高竞争力。问：智慧农业依赖哪些数据资源？智慧农业和种业数据的应用有哪些特点 答：气象、土壤、农事作业、病虫害市场以及更多的一些底层层面，比如作物的基因库的一些数据和物种的数据。智慧农业和种业数据的应用具有知识产权属性，可以预测作物的生长周期、行情价、病虫害等，可以为农户提供供应链金融的支持和精准经营的赋能。 问：农业经济在国内的分布情况如何 答：整个某种农业经济都不在国内的一个量化的一个分布。所以说能够更好的把这个农业进行有机的一个以合理的一个场景的一个一个安排，让从顶层的设计这一块。能够让整个从农业的全生命周期，包括从它的前期到最后的市场，成果这块，避免这个产业的一个损害，以及价格的一个周期的波动。 问：医疗领域在华东或中国东南沿海地区有哪些最新的进展？医疗健康领域中数据的应用场景有哪些 答：医疗健康这块，其实我们是认为是他最大有可为的。因为本身的话它这个医疗，他现在我们讲了说他的这个战略高度非常之深，包括我们讲了说袁家军，这个书记以前在浙江的时候，他就提出了一个非常前瞻性的一个概念，叫做健康大脑。并且在整个浙江有很多地方具体的落地，它能够做到什么程度呢？并且未来对整个健康大脑也是有非常高瞻远瞩的一些布局的和战略性的思考的。医疗健康领域中数据的应用场景包括医院信息化系统的数据库打通、医保支付缴纳数据的分析、亚健康数据的管理等。 问：医院信息化系统采购的情况如何 答：医院它实际上目前来讲，国内它有一些特色。就是医院它有自主的一些信息化系统的一个独立采购权，它只需要上报到当地的监管的卫健委就ok了。好，就导致了一些省级的一些三甲医院，它一个医院它里面可能就覆盖了多少个。前前后后最近十年他可能也许就采购了两三百套信息化系统。比如说有的这个病例管理系统，有这个历史系统，这个医疗诊断系统，有这个医学检验系统，有影像学管理系统，有这个历史系统等等乱七八糟系统。就是一个医院它可能有两三百套系统，这是非常正常的，大家可能会觉得非常之多好。 问：个人健康数据的建立对医疗健康领域有何影响 答：个人健康数据的建立能够从整个人从出生到去世，建立非常完善的个人健康数据档案，释放个人健康数据价值。问：如何进行降低医疗 答：以提前的养生，提前的养病，以中医发展的眼光去进行杜绝对未来这么一个发把这个病发展成重症，发展这些专病。问：公共数据开放的成功案例有哪些 答：浙江和杭州市都积极推广公共政务数据授权运营管理办法，围绕省级公共政策进行场景化应用尝试，湖州卫健委在医疗健康数据方面比较靠前。 问：请问丽水、金华等地区在公共政务金融和商贸交通公共政务数据方面有哪些特色 答：丽水对卫健委数据应用比较靠前，金华对商贸交通公共政务数据比较靠前，未来不同地区和行业的数据应用场景可以形成典型的标准应用案例。