AI+數據要素下游重要應用 元宇宙頂層規劃出爐 落地場景有望全面加速

• 李波 2023年9月11日 來源：中研普華集團、央視財經、中研網 1422 94
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9月8日，工信部等五部門印發《元宇宙產業創新發展三年行動計劃(2023-2025年)》。計劃提出，強化人工智能、區塊鏈、云計算、虛擬現實等新一代信息技術在元宇宙中的集成突破。

9月8日，工信部等五部門印發《元宇宙產業創新發展三年行動計劃(2023-2025年)》。計劃提出，強化人工智能、區塊鏈、云計算、虛擬現實等新一代信息技術在元宇宙中的集成突破。

硬件及應用方面，文件要求拓展元宇宙入口，加速XR頭顯、裸眼3D等沉浸顯示終端的規模化推廣，豐富基于手機、計算機、電視機等終端的元宇宙應用，支持腦機接口等前沿產品研發。

創新數字人、虛擬空間開發工具組件，推動數字人制作便捷化、精細化、智能化，推廣虛擬會議室、展廳、營業廳、社交空間等產品。

同日北京市政府印發《北京市促進未來產業創新發展實施方案》，方案也提出在海淀、朝陽等區域重點發展通用人工智能、第六代移動通信(6G)、元宇宙等產業。

此外，2023年9月8日，第19屆亞洲運動會火炬傳遞啟動儀式順利舉行，同時，線上也可成為杭州亞運會數字火炬手。

廣發證券表示，此次《行動計劃》將成為國家層面元宇宙最高指導政策，加速上游技術推進和下游應用場景拓展?！霸钪妗贝饲坝捎诋a業鏈技術支撐尚不成熟，缺乏實際落地應用，因此未能取得實質性進展。

但是隨著今年ChatGPT的出現，生成式AI和AI大模型引領的AI應用落地取得突破，讓“元宇宙”這一龐大復雜的虛擬系統，看到更接近落地的可能性。

同時，近年來我國積極推動數據產業鏈建設，“數據二十條”“數字中國”“數據資源會計處理”以及多個地方性政策持續出臺，引領數據流通、數據確權等核心數據產業發展，為元宇宙提供底層技術支撐和良好政策環境。

元宇宙作為AIGC、數據流通等技術的下游應用場景，隨著《行動規劃》的印發，產業的發展既將提升上游技術產業的需求，促進元宇宙技術矩陣快速發展，同時也將更深度賦能C端+B端的多元行業應用，在更多場景實現落地。

公司方面，據華鑫證券表示，包括：浙文互聯：公司旗下杭州LGD戰隊也在備戰，公司旗下的數字人也將投身亞運會賽事解說，用多元的元宇宙和AI技術帶來新觀賽體驗。

藍色光標：公司元宇宙業務目前分為4大主要入口：虛擬人，虛擬物(即NFT)，虛擬空間以及xR影棚業務。

數據治理行業發展現狀分析

“數據"和"大數據"仍是“十四五”規劃綱要的高頻詞之一。“數據”一詞在“十三五”規劃綱要中出現10頻次，"大數據"一詞出現20頻次;“數據”一詞在“十四五”規劃綱要中出現53頻次，"大數據"一詞出現43頻次。

數據治理是組織中涉及數據使用的一整套管理行為。由企業數據治理部門發起并推行，關于如何制定和實施針對整個企業內部數據的商業應用和技術管理的一系列政策和流程。

數據治理是指從使用零散數據變為使用統一主數據、從具有很少或沒有組織和流程治理到企業范圍內的綜合數據治理、從嘗試處理主數據混亂狀況到主數據井井有條的一個過程。信息系統建設發展到一定階段，數據資源將成為戰略資產，而有效的數據治理才是數據資產形成的必要條件。

數據治理是對數據資產管理行使權力和控制的活動集合。數據治理是一個通過一系列信息相關的過程來實現決策權和職責分工的系統，這些過程按照達成共識的模型來執行，該模型描述了誰能根據什么信息，在什么時間和情況下，用什么方法，采取什么行動。

數據治理的最終目標是提升數據的價值，數據治理非常必要，是企業實現數字戰略的基礎，它是一個管理體系，包括組織、制度、流程、工具。

以企業財務管理為例，會計負責管理企業的金融資產，遵守相關制度和規定，同時接受審計員的監督;審計員負責監管金融資產的管理活動。數據治理扮演的角色與審計員類似，其作用就是確保企業的數據資產得到正確有效的管理。

從范圍來講，數據治理涵蓋了從前端事務處理系統、后端業務數據庫到終端的數據分析，從源頭到終端再回到源頭形成一個閉環負反饋系統(控制理論中趨穩的系統)。

從目的來講，數據治理就是要對數據的獲取、處理、使用進行監管(監管就是我們在執行層面對信息系統的負反饋)，而監管的職能主要通過以下五個方面的執行力來保證——發現、監督、控制、溝通、整合。

應對型數據治理是指通過客戶關系管理(CRM)等“前臺”應用程序和諸如 企業資源規劃(ERP)等“后臺”應用程序授權主數據，例如客戶、產品、供應商、員工等。

然后，數據移動工具將最新的或更新的主數據移動到多領域MDM系統中。它整理、匹配和合并數據，以創建或更新“黃金記錄”，然后同步回原始系統、其它企業應用程序以及數據倉庫或商業智能分析系統。

應對型數據治理還會導致最終用戶將數據管理團隊看作“數據質量警察”，并產生相應的官僚化和延遲以及主數據仍然不干凈的負面認識。

這還將使得MDM方案更難實現它的所有預期優勢，并可能導致更高的數據管理總成本。此方法的風險是組織可能以“兩個領域中的最差”而告終，至少部分上如此–—已在MDM方案中投資，但是只能實現一些潛在優勢，即在整個企業內獲得干凈、精確、及時以及一致的主數據。

主動數據治理的第一個優勢是可在源頭獲得主數據。具有嚴格的“搜索后再創建”功能和強大的業務規則，確保關鍵字段填充經過批準的值列表或依據第三方數據驗證過，新記錄的初始質量級別將非常高。

主數據管理工作通常著重于數據質量的“使它干凈”或“保持它干凈”方面。主動數據治理還可有效消除新主記錄的初始錄入和其認證以及通過中間件發布到企業其余領域之間的所有時間延遲。

由用戶友好的前端支持的主動數據治理可將數據直接錄入到多領域 MDM 系統中，可應用所有典型的業務規則，以整理、匹配和合并數據。當初始數據錄入經過整理、匹配和合并流程后，此方法還允許數據管理員通過企業總線將更新發布到組織的其它領域。

根據中研普華研究院《2023-2028年數據交易中心產業深度調研及發展現狀趨勢預測報告》顯示：

數據要素市場爆發元年

算力和算法是普遍被認同最為受益AI和數字經濟浪潮領域，不過很多人沒有注意到數據要素的領銜時代正在到來。

2019年，國家層面首次提出把數據作為一種新的生產要素，數據要素迎來0到1突破。次年4月，國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，提出促進數據要素市場化配置的改革方向。

過去兩年多來，數據要素在國家層面總是被反復提及，成為規劃和產業政策的高頻詞。

隨著數據要素相關政策文件推動，我國數據要素市場規模逐漸步入高速增長階段。根據國家工業信息安全發展研究中心測算，2021年中國數據要素市場規模已經達到815億元，到2025年將翻一番，突破1749億元。

今年6月底，深圳發改委發布關于印發《深圳市數據產權登記管理暫行辦法》的通知，明確了數據登記主體、行為等多方面內容，對數據產權登記作出了詳細指引。

緊接著到了7月初，北京印發《關于更好發揮數據要素作用進一步加快發展數字經濟的實施意見》的通知。實施意見提出，形成一批先行先試的數據制度、政策和標準。

力爭到2030年，本市數據要素市場規模達到2000億元，基本完成國家數據基礎制度先行先試工作，形成數據服務產業集聚區。

隨著大數據、人工智能的發展，數據的主要使用主體早已經從人覆蓋到機器和大模型。數據要素不僅是新興的生產要素，同時也是大規模計算的原料。截至目前，全國幾乎所有的省份都設有省級數據管理局或大數據中心機構，覆蓋率超過90%。

相比勞動力、資本等傳統生產要素，數據要素的第一大特性是可共享、易復制、無實體損耗，且具備乘數效應下的規模收益遞增優勢。

再說第二大特性，是數字要素具備迭代快、擴散快、滲透性強特點，其跨行業、跨區域、跨部門融合應用成效顯著。

最后，數字要素可以全方位賦能其他傳統生產要素，提高全要素生產率，從而提高產業競爭勢能。比如，數據要素與勞動力相結合能提高勞動生產率;

數據要素與技術相結合能加快技術迭代，促進產研融合;數據要素與資本要素結合能夠降低后者的不確定性風險，補強金融服務的廣度和縱深。

《2023-2028年數據交易中心產業深度調研及發展現狀趨勢預測報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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