四川达州-全国先进计算创新大赛总结

目录

四川达州-全国先进计算创新大赛

1.三个算法，第三个原创的？（国内对比）

2.方案的实际落地应用？（落地应用） 

3.农业数据采集有问题（数据采集汇总），很难，合作项目中，用户的顾虑，已经我们共同面临的困难？

4.区块链为什么选择以太坊，没有选择联盟链？

5.政府会接受联盟链吗（长安链，国家队）

6.商业模式是什么样的？数据交易平台在项目里的价值估算。

7.政务云，模型算力有什么特殊要求

要求

要求一：机房环境配置是否满足行业需求

要求二：符合行业标准的安全防御

要求三：优质网络

算力要求：SASS-基于云的应用程序

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四川达州-全国先进计算创新大赛

1.三个算法，第三个原创的？（国内对比）

答：首次将博弈论的理论应用到数据交易平台，建立了信用函数评价体系参数设置。

2.方案的实际落地应用？（落地应用） 

答：推广阶段发现有问题，北方没有市场

3.农业数据采集有问题（数据采集汇总），很难，合作项目中，用户的顾虑，已经我们共同面临的困难？

用户对数据集的数据安全没有认知（认为可以随处发布），我们强调问题安全性

报告指出了当下面临的部分难题：

（1）数据进场交易的意愿不足

研究发现，目前多以场外直接交易为主，通过平台交易尚未形成规模，数据进场意愿不足。参与数据交易的企业认为，很多数据交易完全可以在个人之间、企业之间一对一进行，程序上更简便，不需要通过第三方平台。

（2）权属不清，交易成本上升

合规交易的基础是清晰的产权归属，但数据所有权拥有者是产生数据的个人还是记录数据的企业，业界、学界和司法界莫衷一是，而以所有权为基础的使用权、处置权等更难以界定。尚未形成明确的数据权属规定，权属界定不清，致使交易成本上升。

（3）未能形成统一的定价标准

国内还没有任何机构和组织制定跨区域、跨行业的大数据交易标准，各大数据交易平台的交易规则存在差异。由于数据属于新型生产要素，针对数据品类、完整性、精确性、时效性、稀缺性等价格影响因子的研究尚不成熟，且可参照的历史公开交易规模较小，产品估值较难，未能形成统一的定价标准。

（4）核心技术创新不足支撑不够

研究发现，在数据安全保障、权属界定、价值挖掘、创新应用等核心领域，应用AI、区块链、隐私计算等技术创新依然不足，核心技术支撑不够，无法满足多样化的现实需求。

（5）缺乏有效治理，阻碍数据流通

研究发现，目前政府和互联网平台汇聚大量高价值数据，但伴随“大量”而来的是“混乱”“无序”，尤其是政府数据普遍缺乏有效治理，不能提供持续、多源的、标准化的数据资源，阻碍数据流通。政府对数据分类不明确，参与数据交易过程监管力度不到位，数据脱敏、清洗、交易等关键环节缺少高效畅通的内部监督渠道，数据交易后纠错机制也不完善，缺乏高效的应对处理机制。

（6）部分交易机构活跃度并不高

研究发现，设立数据交易平台较多，但设有官方网站、公开运营的不多，活跃度不高。数据交易平台的市场定位不明，深刻影响着数据交易平台的发展。

（7）数据拥有主体众多，数据资源整合难

研究发现，由于各领域数据门类繁杂，来源广泛，数据拥有主体众多，部分数据拥有者缺乏流通变现意识，参与者数据分享意愿不强，导致数据资源难以有效整合，制约数据交易发展。而且，数据资源整合过程中还面临操作难、协商难等问题，无法充分整合汇聚，数据交易缺少必要的基础材料。

（8）数据要素交易市场同质化明显

因数据要素流通依托互联网，不受地域限制，且数据可复制，大量交易以场外点对点方式进行，数据要素交易市场同质化明显, 数据要素交易市场难以建立有效的竞争壁垒。需要打造具有地方数据特色的数据要素交易市场，共建综合性数据服务平台，探索数据交易创新场景，为数据交易中心提供综合服务。

（9）监管政策缺少对交易机构的约束

全国多地建立数据交易所、数据交易中心，总交易量没有达到预期结果，根本原因是有关数据的基本法律问题没有完全厘清。国内尚无国家顶层大数据交易立法，对数据交易机构的法律定位、经营范围、职责权限等没有统一认定，机构审批流程缺少权威规定，无法对数据交易行业发挥普遍法律约束力。不同数据交易平台制定交易规则出发点不同，甚至对自身权责的理解和定义不同，难以对数据交易各环节各主体进行有效约束。

（10）跨学科数据人才缺乏，阻碍市场发展

大数据专业人才匮乏也是阻碍数据交易市场发展的重要因素之一。要最大限度发挥数据的经济价值，需要更多专业的跨学科数据人才，精通数据挖掘、分析等，但这些技术具有专业性、针对性。当前，应用数学、统计学、计算机等专业数据人才需求量增大，相关多学科复合型人才成为数据人才市场热门。未来，需要建设更多产学研三位一体的数据专业人才培养基地，更好满足数据专业人才市场需求。

针对《报告》中指出的当下面临的部分难题，报告同样给出了十大建言：

（1）完善交易场所准入机制，防范形成数据割据局面

专家建议完善数据交易场所准入机制。随着国内对数据要素市场化配置建设方案的落实，全国各地纷纷组建或正在筹建交易场所，但数据交易在确权、定价、监管等方面仍存在系列问题。需要从国家层面统筹考虑数据要素市场的推进和数据交易场所的建设，强化数据交易场所准入机制和数据交易平台准入机制，防止各类数据交易平台“遍地开花”“野蛮生长形成新的数据割据局面。

（2）聚焦本地现实问题，采取小而精专题式立法体例

地方数据立法最大焦点在于如何推动数据要素流动，实现简明且快的数据交易，做好数据交易现实场景架构以及数据交易定价、证券化等。专家建议地方数据立法不宜照抄照搬外地规定，要减少大而全、体系化立法体例，应聚焦本地特别急需解决的数据要素发展中的现实问题，采取小而精、专题式的立法体例，从不同角度、不同侧面为国家统一数据立法积累经验。

（3）建立数据资产评估制度，推动数据定价多元化

《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为数据交易确立一些基础边界，但权属不明、定价模式不成熟等仍是阻碍数据自由流通与开发利用最大问题。专家建议在民法层面确立数据的法律性质，通过部门规章等建立数据资产评估制度，对数据服务提供者设立准入门槛和备案登记制度，需要政府、平台协同监管，加强对交易主体、交易活动合规审查。灵活采用平台预定价、协议定价、拍卖定价、实时定价、固定定价等，推动形成多元化数据定价模式。

（4）推进数据市场标准化，降低流通壁垒与成本

专家建议鼓励数据交易场所和交易机构、数据商、第三方服务机构、协会等多方市场主体在数据交易模式、数据交易流通标准规范、相关服务机制、技术应用等方面加强交流合作，突出审慎创新和先行先试，探索形成可复制可推广的经验做法。重点在数据资源管理规范、数据要素标准体系规范、数据交易技术安全 规范等通用标准方面开展研究，推进市场标准化工作，降低数据交易流通壁垒和成本。

（5）完善数据交易市场层级结构，培育生态体系

专家建议依托数据交易所，探索培育以公共数据、个人数据、产业数据、跨境数据等主题数据空间为核心的专业数据市场。借鉴证券市场设置主板、中小板、科创板、新三板等不同市场层级做法，完善数据交易市场的层级结构，并探索建立不同层级数据交易需满足的进场标准、监管条件、交易规则等配套运行管理机制。培育多样化数据供需市场、交易场景，以及由数据交易机构、数据商和第三方服务机构等共建而成的数据交易市场生态体系。统筹考虑交易所、交易中心和交易平台等多层级数据交易场所和机构协同发展，增强不同机构间的互联互通。

（6）选取北上深等有条件区域试点数据跨境交易

专家建议在重点领域开展试验试点，充分激活国内数据交易流通市场。选取深圳、北京、上海等有条件区域及应用场景开展数据跨境流通交易，试验探索个人数据合规托管、产业数据托管、公共数据授权运营、数据资产化运营等，开展数据要素统计核算、数据资产登记、数据资产入表、数据资产质押融资等研究试点工作，鼓励开展跨区域交流合作。

（7）发挥政策和社会资本引导作用，制定优惠政策

专家建议探索发挥财税政策和社会资本引导作用，研究制定相关税收优惠或创新扶持政策标准，培育扶持数据要素市场参与主体。可借鉴技术要素市场鼓励企业科技创新发展的优惠政策, 针对数据要素市场的优秀创新平台、创业投资、创新人才、新兴重点产业等主要环节和关键领域，逐步推行优惠政策落地。

（8）完善数据要素市场价格机制，探索多种分配机制

专家建议从公共数据、非公共数据两方面完善数据要素市场价格机制。对于非公共数据，引入第三方评估机构，探索形成第三方估价机制，综合考量数据成本、数据质量、应用价值、服务水平等价格影响因子，通过建立估价模型科学估计数据产品价值，为买卖双方提供议价基础参考。在市场培育初期可采取“数据提供方报价、第三方估价、买卖双方议价”相结合的价格生成路径。在市场成熟期，结合数据商或第三方专业服务机构对数据产品的价值评估，逐步形成市场公允的定价模式。对于公共数据，可在价格部门和相关行业主管部门指导下，参照行政事业性事务或公共资源有偿使用的收费机制，以数据成本核算为参考，由市场主体向行政机关或公共事企业单位进行公共数据授权使用的合理补偿。为鼓励企业、高校、研究机构等多元市场主体共同开展公共数据、产业数据的开发利用和融合应用，可探索数据产品收益的成本分摊、利润分成、股权参股等多种分配机制。

（9）数据交易机构需要错位协同发展，创新服务模式

数据交易服务平台至少应具备五项基本功能：供求信息管理功能、交易数据计费管理功能、数据安全管理功能、数据交易审计功能、数据交易日志管理功能。建议各类数据交易场所和机构可在职能划分、主要业务等方面实现错位协同发展，为市场主体提供差异化服务。数据商和第三方服务机构围绕数据交易市场的实际需求，创新服务模式，探索数据保荐、数据经纪、数据托管 等服务机制，孵化数据合规、数据质量、数据资产、数据公证等专业配套服务业务，增强数据交易信用，提升数据流通交易效率。

（10）建设数据要素流通交易公共服务平台等基础设施

建设集约高效的“根服务+公共服务+算力服务”三大数据交易基础设施，解决共性需求、降低数据交易流通成本和技术壁垒，促进各类数据交易场所互联互通。推进建设数据要素“根服务”体系，提供跨域数据标识编码融合、跨区块链和跨隐私计算平台互联互通等服务，用于满足跨交易机构、跨区域数据资源互联互通需求，也可为有关部门开展业务流、数据流、资金流等的监管工作提供支撑。建设数据要素流通交易公共服务平台，为各级各类交易场所和机构提供统一登记备案、统一授权存证、统一 供需撮合、统一质量评估、统一社会信用、统一合规公证、统一数据账户等公共服务，可考虑允许第三方服务机构依托该平台提供数据审计、数据资产评估、争议仲裁等更多衍生的专业服务。建议应考虑依托“东数西算”工程，超前布局建设集约、绿色、安全的数据要素算力支撑平台，形成数据要素算力跨云、跨域调度体系。

医健创联与多家云服务携手，向卫生健康系统及企业提供公有云、私有云、专属云、混合云、边缘云、全栈云服务，满足政府机构、大中小企业数字化转型需求。医健创联捐赠2000万元专项资金，为合资格的医疗健康企业数字化转型提供支撑，欢迎关注公众号与我们互动。

4.区块链为什么选择以太坊，没有选择联盟链？

最开始对区块链，以太坊存在货币，提供平台，方便做实验。开始是有私有链，准备接入联盟链、阿里区块链 做到合法化。

蚂蚁链（阿里系产品）,至信链（腾讯系）,长安链（国家队）

5.政府会接受联盟链吗（长安链，国家队）

暂时不接受区块链，政府使用政务云 ，双方沟通交流，长安链（国家队）

6.商业模式是什么样的？数据交易平台在项目里的价值估算。

政府项目建设，企业服务费， 数据增至，

7.政务云，模型算力有什么特殊要求

细粒度管理，个性化定制，（营销智能算法，）有要求

算力的特殊要求

要求

要求一：机房环境配置是否满足行业需求

设备规划、电缆系统、电力系统、网络和消防系统等多项认证。只有同时满足后才能顺利通过SOC1 type 2、soc2 type 2、PCI DSS等资质认证。

要求二：符合行业标准的安全防御

当前，互联网面临着严重的风险和安全问题。包括大规模DDoS攻击、漏洞入侵、病毒、恶意代码、木马、间谍软件、恶意网站等新型网络威胁，以及网络攻击、网页修改、SQL注入、暴力密码破解等应用攻击。

要求三：优质网络

互联网金融的不间断特性甚至对网络质量、网络覆盖和网络可用性有着严格的要求。对网络健壮性、可用性和冗余的要求不同于其他行业。其中，网络覆盖广、多线路BGP的优质网络是硬条件。

算力要求：SASS-基于云的应用程序

软件运营服务：（Software as a Service，简称SaaS）让用户能够通过互联网连接来使用基于云的应用程序。常见示例有电子邮件、日历和办公工具。它不需要用户将软件产品安装在自己的电脑或服务器上。