人工智能与数据要素竞赛白皮书2023

人工智能与数据要素竞赛白皮书2023 洞察竞赛趋势，激发数据力量 《人工智能与数据要素竞赛白皮书2023》 - 编委会成员 - （以姓氏笔划为序） 付莉龙雨仇玲徐浩程李俊杰张洋龙鸿刘晓霞刘明熹刘邵星刘洋琳刘心田刘铠华李旭李喆张琳艳杜宇建张敏文赵珺怡周涛钱岭郭悦袁绍灵涂平黄炜梁加琦黄毅游丽金魏晓锋何子易 ATA SCIENCE洞察竞赛趋势，激发数据力量 Follow the Tendency of CompetitionUnleash the Power within Data ONTENTS目 录 1. 竞赛基本价值及相关政策06 071.1 人工智能与数据要素竞赛概述1.2 人工智能与数据要素竞赛基本价值091.2.1 公共数据要素价值挖掘与应用探索091.2.2 赋能企业人工智能与数据要素人才储备1.2.3 完善企业生态建设09091.2.4 跨学科融合交流与高校人才培养10 2. 赛事主体11 2.1 主办方12 12142.1.1 政府2.1.2 企业2.1.3 科研机构&高校13 2.2 赛事类型14 14152.2.1 算法赛2.2.2 应用赛2.2.3 技能赛2.2.4 教学赛1617 3. 赛事架构18 3.1.1 赛事方案3.1 赛事方案设计3.1.2 传播方案191921 3.1.3 技术方案21 3.2 技术部署22 22243.2.1 平台部署3.2.2 定制化开发 263.3 赛事运营 2626273.3.1 赛事招募3.3.2 选手运营3.3.3 专家运营3.3.4 社区运营3.3.5 活动运营2627 303.4 赛事结果呈现 323.4.1 赛事手册3.4.2 新闻报道3.4.3 会议/论坛发表3.4.4 项目孵化303131 4. 2023发展趋势与前景展望33 344.1 竞赛发展现状 34354.1.1 数据要素与数据产业化导向4.1.2 赛题统计与分析4.1.3 赛事主体统计与分析4.1.4 赛事类型发展趋势4041 434.2 竞赛发展掣肘因素 444543434.2.1 赛事类型创新瓶颈4.2.2 人工智能人才培养产教脱节4.2.3 宏观经济制约赛事资源投入4.2.4 参赛选手招募与转化难题4.2.5 优秀项目孵化及落地难题44 454.3 未来发展趋势 45464.3.1 赛题趋势展望：赛题领域多元拓展与垂直挖掘并行4.3.2 赛事服务发展趋势：延伸成果转化与赛事沉淀服务4.3.3 政策导向与支持力度促进竞赛市场回暖4.3.4 赛事出海：赛事国际化步伐加快4646 5. 2023赛事案例47 5.1 政府赛事案例5.2 企业赛事案例5.3 科研机构&高校赛事案例485258 6. 参考文献60 01 人工智能与数据要素竞赛基本价值及相关政策 Value & Relevant Policy ofAI & Data Element Competition AI & DATA ELEMENT COMPETITION 1.1 人工智能与数据要素竞赛概述 在数字化浪潮的推动下， 人工智能 （Artificial Intelligence, AI） 正成为推动社会进步的关键力量， 2023 年， 全球 AI 产业迎来了历史性的转折点， 生成式 AI 技术成为新的希望。中国 AI 产业规模在这一年达到了 2137 亿元， 预计到 2028 年将增长至 8110 亿元， 五年复合增长率达到 30.6%。随着 AI 技术的不断进步， 我们见证了其在多个领域的广泛应用。从医疗健康到金融服务， 从智慧城市到自动驾驶， AI 正以其独特的方式改变着世界。 人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一门研究、 开发用于模拟、 延伸和扩展人的智能的理论、 方法、 技术及应用系统的新一代信息技术， 已经从早期的符号主义、 连接主义演变为如今的深度学习、 神经网络、 强化学习等多种范式的融合。现代人工智能涵盖了机器学习、 自然语言处理、 计算机视觉、 智能决策等多个子领域， 不仅在理论上取得了诸多突破， 而且在工业制造、 医疗健康、 金融服务、 无人驾驶等众多行业中产生了深远影响。近年来， 人工智能已从单一技术的追求发展为与实体经济深度融合的智能技术集群，正在全球范围内引发新一轮科技革命和产业变革。 数据要素（Data Element）是指在信息化时代， 构成信息资源的基本单元， 是信息社会中生产、 流通和消费活动中必不可少的新型生产要素。随着大数据技术的飞速发展，数据要素的地位日益凸显， 从最初作为业务运营的副产品， 到如今成为驱动数字经济发展的核心资源。数据要素涵盖了原始数据、 处理后的有价值信息以及用于支撑人工智能算法的训练数据等多种形态。随着数据确权、 数据流通、 数据安全等相关法规的完善，数据要素的开发利用也经历了从无序到有序、从封闭到开放的历史进程。 人工智能与数据要素竞赛是以人工智能技术为基础， 以数据为核心资源的创新性竞赛活动。这类竞赛旨在通过解决实际问题， 推动人工智能技术在处理和利用数据要素方面的创新应用。 近年来， 此类竞赛的内涵和形式都在不断拓展和深化， 不仅涵盖了算法设计、 模型训练、 数据分析等技术挑战， 还包含了数据处理、 数据治理、 数据安全以及数据伦理等多个层面。竞赛题目越来越贴近实际业务场景， 鼓励参赛者从数据获取、 加工、 分析到最终形成可行解决方案的全过程参与。 随着数据要素重要性的提升， 人工智能与数据要素竞赛逐渐形成了产学研深度合作的新模式， 主办方囊括了政府、 企业、 高校和科研机构等多个主体， 共同推动人工智能技术与数据要素的融合发展。赛事中， 参赛者不仅能够通过竞赛提升自身的数据处理和人工智能技术应用能力， 还可以通过与企业合作， 将创新成果转化为现实生产力， 为推动数字经济的高质量发展贡献力量。同时， 随着数据跨境流动、 数据隐私保护等议题的日益紧迫， 竞赛活动也越来越注重在合规前提下， 探索数据要素的合理利用和有效保护， 以此促进人工智能与数据科学领域的健康、可持续发展。 2023 年 10 月 25 日， 国家数据局正式挂牌成立。国家数据局的成立恰逢其时， 意义深远。这将进一步加快全国统一、 辐射全球的数据大市场的建设， 推动数字经济加速发展。国家数据局统筹发展和安全， 充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用， 不断做强做优做大数字经济， 促进数字经济和实体经济深度融合， 为构建新发展格局、 建设现代化经济体系、构筑国家竞争新优势提供有力支撑。 人工智能与数据要素竞赛是在全球数字化转型和数据经济蓬勃发展的背景下， 一种新兴的、 旨在激发创新活力、 培养高端人才、 挖掘数据价值的新型竞赛模式。此类竞赛以其独特的优势和特点，已经成为推动人工智能技术进步和数据科学应用的关键驱动力。 人工智能与数据要素竞赛通常以公开或定向的数据集为基础， 邀请全球范围内的学者、研究人员、 开发者以及学生等数字人才参与， 围绕数据处理、 机器学习、 深度学习、 自然语言处理、 图像识别、 数据挖掘等核心领域展开角逐。通过竞赛， 参赛者在限定时间内完成算法设计、 模型构建、 数据分析等工作， 以解决实际或模拟的复杂问题， 展示其在人工智能和数据科学技术上的先进性和应用性。 人工智能与数据要素竞赛形式多样， 既有线上云端环境下的算法比拼， 也有线下实体空间里的技术展示与竞技。赛题设计紧跟技术前沿与行业热点， 既可以是技术挑战赛， 如算法优化、 模型训练 ； 也可以是场景应用赛， 如智慧城市、 智能制造、 金融科技等领域的数据应用创新。此外， 部分竞赛还配备了完善的评估体系， 包括自动化的代码评审和数据结果评测，以及专家评审团的人工评定，确保了竞赛的公平性和权威性。 通过竞赛， 能够快速集中和培养一批具有实战经验的高素质人才， 通过高强度、 实战性的竞赛过程，锻炼参赛者的跨学科综合能力。 推动人工智能技术的创新应用， 特别是对于数据要素的挖掘和利用， 通过优化数据处理流程、 提高数据分析效率， 加速数据向生产力的转化。同时， 竞赛集合了政府、 企业、学术机构的力量， 构建起产学研用一体的创新生态链， 实现数据资源的高效配置与利用， 推动了人工智能产业的蓬勃发展。充分发挥了数据作为新型生产要素的作用， 通过合法合规的数据开放与共享， 探索公共数据要素在社会治理、 经济发展、 民生服务等多领域的价值实现。 1.2 人工智能与数据要素竞赛基本价值 1.2.1 公共数据要素价值挖掘与应用探索 2023 年 9 月，中国信息通信研究院发布《数据要素白皮书 (2023 年 )》。白皮书在《数据要素白皮书（2022 年）》的基础上， 进一步探讨数据要素理论认识， 聚焦过去一年来数据要素探索过程中不断涌现的新模式、 新业态、 新热点， 重点关注资源、 主体、 市场、 技术四大方面的发展， 期望能为社会各界进一步参与数据要素实践探索提供有价值的参考。政府拥有海量人口、 城市、 税收、 工业等社会关键数据， 担负着激发社会公共数据要素潜在价值、 引导社会经济良性发展、 提升人民生活水平的重要责任。创新公共数据要素流通方式， 激活数据要素潜能， 探索公共数据要素应用方式是政府部门数字化建设工作的重要内容。 1.2.2 赋能企业人工智能与数据要素人才储备 在数字化转型的大潮中， 企业对数据算法人才的渴求达到了前所未有的高度。人工智能与数据要素竞赛成为了企业快速聚集和识别此类人才的高效途径。此类竞赛不仅能够吸引大量对人工智能和大数据技术充满热情的专业人士参与， 而且通过实战型的赛题设计， 直观展现了参赛者的技术实力、 创新思维和问题解决能力。企业据此甄别并吸纳优秀人才， 不仅能够直接充实其技术团队， 提升研发能力， 更能优化人才梯队结构， 为企业的长期发展奠定坚实的人才基础。通过竞赛机制， 企业能够高效筛选出与企业文化相契合、 技术能力出众的候选人， 实现人才储备的战略布局， 为未来的技术创新和业务拓展预留关键资源。 1.2.3 完善企业生态建设 在数字化转型的推动下， 企业生态建设成为科技型企业增强市场竞争力的关键。通过举办人工智能与数据要素竞赛， 企业不仅能够对外展示其先进且强大的产品功能， 还能够借由赛事的影响力强化品牌效应，有效推动产品的市场推广与销售。 竞赛作为一种开放性平台， 吸引着广泛的开发者、 研究人员和企业用户的参与， 这不仅扩大了企业用户基础， 更为企业生态的社区建设提供了丰富的源头活水。参与者在竞赛中交流分享的经验、 技术成果和创意， 为企业生态注入了源源不断的创新内容， 促进了服务与产品的迭代优化。这种正向循环进一步增强了企业生态的吸引力和粘性， 构建了更加开放、 活跃的开发者社区， 为科技型企业带来了更强的市场竞争力和持续增长动力。 1.2.4 跨学科融合交流与高校人才培养 利用数据科学技术进行量化研究、 大样本研究是目前学术界的主流研究方法之一， 人工智能与数据要素竞赛能够有效促进数据科学人才与其他学科的融合交流。高校作为人才储量最大的单位， 具备先天办赛优势。相对于政府、 企业而言， 高校办赛成本低， 依靠天然人才池， 可以获得较高办赛性价比。对于高校而言， 数据科学成为未来的主流研究领域是大势所趋， 而数据科学不能只停留在课堂上， 必须通过实战进行学习训练， 人工智能与数据要素竞赛为高校提供了一个良好的实训机会， 让高校数据科学学科建设更加系统化，更加完整，同时可以提升学生数据科学应用能力，促进高校人才培养。 02 人工智能与数据要素竞赛赛事主体 Event Composition ofAI & Data Element Competition AI & DATA ELEMENT COMPETITION 2.1 主办方 人工智能与数据要素竞赛作为一种数据要素应用形式， 能够衍生出诸多价值路径， 为数据要素