加快推进数据的要素化流动和价值化演进，是加速数字经济与实体经济深度融合、创新发展的必由之路。“数据高效流通，赋能实体经济”，2022全球数字经济大会数据要素峰会将围绕这一主题，在北京市经济和信息化局、朝阳区人民政府和北京金融控股集团的联合举办下，于7月29日在国家会议中心盛大揭幕。天云数据CEO雷涛出席并就“构建数据基础制度，促进数字经济发展”发表一线企业实践见解。
本次峰会构建了集一场主论坛、两场平行论坛于一体的“1+2”矩阵体系，集中呈现“三大看点”：
看点一：标杆机构轮番亮相，为数据流通开新局
依托顶级资源齐聚首都的区位优势，峰会将邀请政、产、学、研、用权威机构和顶尖专家，聚焦数据要素市场建设实践、数据交易所发展路径等热点领域，展开深度交流合作。特别值得一提的是，本次峰会将精彩呈现北京市数据要素市场建设的一系列成果：作为数据进入流通环节的核心机构——数据资产登记中心将重磅揭牌；京津冀三地将联手共建信用大数据平台，在全国率先探索数据跨省流通、产业集群发展；被视为“行业标杆”的北京国际大数据交易所将首次晒出周年记和成绩单......首都北京将站在数字经济的制高点，开创数据流通的新局面。
看点二：标杆成果集中发布，为数据应用谱新篇
让数据从“聚起来”到“用起来”，一直是国内外数据要素市场发展的痛点。北京市充分发挥标杆城市的先导效用，沿着数据汇聚、共享、应用的全链条一路探索实践，在加速推动数据要素融合应用的进程中，结出了一系列创新成果。
在“数据流通新场景、新模式、新生态”平行论坛上，北京国际大数据交易所将与交通、能源、文化等领域的重点中央企业代表签约，基于行业特点共建数据专区。此外，论坛将集中发布基于多元场景下的数据评估模型、开发利用成果和创新支持政策，携手谱写数据要素融合应用、赋能实体的新篇章。
看点三：标杆工程零距呈现，为数据资产化启新程
实现数据要素资产化、可交易的首要前提是破解数据资产价值评估难题。作为国内数字经济领域的“头雁”，北京市积极参与全国首批数据资产评估试点，率先探索出一条可落地、可复制且具有公信力的数据要素资产化路径。在“数据资产评估”平行论坛上，北京市将重磅发布数据资产评估标准研制成果，精彩展示一系列数据评价及价值评估试点报告。在标准路径的引导下，北京市将设立一批数据资产评估配套机构，为构建数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系奠定基础。
推动要素流动、释放数据价值、赋能实体经济。2022全球数字经济大会数据要素峰会将把握数字经济发展脉络，激活数字经济发展引擎，为数据要素融合应用创新融资融智、开方开路，为全国统一数据市场建设打板打样、先行先试，积极助力首都北京打造全球数字经济标杆城市。
在数据要素峰会上，天云数据CEO雷涛就“构建数据基础制度，促进数字经济发展”发表一线企业实践见解。
从左到右依次为：
中国政法大学教授、博士生导师 互联网金融法律研究院 院长李爱君（主持人）
北京互联网法院院长 张雯
北京市大数据中心副主任 唐建国
北京仲裁委员会/北京国际仲裁中心副秘书长 陈福勇
北京市金杜律师事务所高级合伙人 宁宣凤
CCF大数据专委会委员天云数据董事长 雷涛
Q
以下仅整理天云数据CEO雷涛个人观点分享：
主
持
人
中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央全面深化改革委员会主任习近平6月22日下午主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议，审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，各位专家您认为“构建数据基础制度”的基本内容有哪些？（可结合自己的本职工作）
雷
涛
数据作为创新生产要素，必然配套制度创新。历史上很多重大制度或秩序，都由技术创新推动。例如威尼斯商人建立的复式记帐法，在现金流之上建立了现代社会“资本”这—重要要素；荷兰海上马车夫设计的Loca 可投资的独立船舱单元， 奠定了现代公司股权治理结构。数据， 作为土地，劳动力，资本之后的第四要素，一定有科技要素的配套作为制度保障。
但和传统物权不同，数据是虚拟的，可以任意复制拷贝。数据的所有权和使用权隔离，需要技术手段而非规则能解决，这就是隐私计算、多方安全计算。我们“基于人工智能的单账户配资异常交易监测系统”在今年中国证监会北京监管局、北京市地方金融监督管理局公布的首批纳入资本市场金融科技创新试点项目，从众多申报项目中脱颖而出、位列三甲，成为“证监会版”监管沙盒项目之一。试点名录项目普遍运用了新一代信息技术手段，覆盖了客户服务、业务辅助、合规科技、监管科技、信息技术基础设施等各个领域，着眼于解决长期制约证券期货行业发展的痛点难点问题。
天云数据隐私计算出现在资本市场名录，说明天云数据的全行业布局和联动推广得到了市场权威机构的肯定。在行业头部券商主导的全行业动作里，天云数据能在51个行业优质项目之中脱颖而出，印证了天云数据行业规模化落地的能力。
说回制度，必然有所指向的主体。数据作为制度关注的主体，到底应该是什么形态？
西方有—个方法轮框架DIKW模型，（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）。这个模型的历史可以追溯于托马斯•斯特尔那斯・艾略特所写的诗-《岩石》(The Rock) ₒ在首段，他写道："知识中的智慧我们在哪里丢失？资讯中的知识我们在哪里丢失？"(Where is the wisdom we have lost in knowledge? Where is the knowledge we have lost in information?)作者提出智慧、知识、信息，三者相去甚远。智慧源于知识，知识源于信息，但是知识和智 慧相比，缺失了很多内容；信息和知识相比，也缺失很多。
可以说DIKW模型是一种学习方法、是一种汇报逻辑、也是看待和阐述世界的不同角度。数据从原始矿砂，到人类知识全新生产。数据链本身就是—个全生态产业结构。如同石油的产业结构，有原油的定义，有化工的芳烃定义，有新材料消费产业定义。数据本身有面向场景的状态变化，比如刚刚提到的证监会联邦学习项目，正常需要使用交易金额数据，按真正使用的是机器学习、特征工程学习到的金额的梯度，这—数据的数学表达，数据本身和所需算法XGboost绑定在—起。也就是数据的数学状态转换，算法参数， 作为—个整体来看，而不是孤立地看数据本身。
天云作为数据智能产业的—线企业， 提出了数件(Dataware)这—概念， 包括了data+code的概念， 利用云原生的容器化技术， 把大数据的分布式规模处理技术和人工智能算法加工等复杂科技封装在—起，形成统—可执行的标的，完成数据的封装和移动。历史上蒸汽机完成了动力的封装和移动，电完成了能源的封装和移动，今天需要数件完成知识的封装和移动。
主
持
人
《北京市数字经济促进条例》已经向社会公开征求意见了，各位专家您对《条例》有哪些宝贵的意见建议？
雷
涛
一是关注第三波数据红利。就数据的广度而言，物联网时代是机器生产数据，这将是一个海量数据库。海量到什么程度？一天的数据量就能超过1000亿条！互联网时代数据就已经算海量生产了，但也只是物联网时代的百分之一。以智能电表为例，一台智能电表每隔15分钟采集一次数据，每天自动生成96条记录，全国就有接近5亿台智能电表，每天光智能电表就生成近500亿条记录。管中窥豹，可见其速度产生之快总量之大。而且在数据驱动业务替代流程驱动业务的时候，它更强调的是在“数据不出门，可用不可见”的情况下，最大化利用行业跨机构数据价值，充分发挥数据价值。
二是关注标准。分级分类等传统信息学方法是否还能满足数据定义？这个需要整个行业一起推动。
主
持
人
就本次圆桌会议主题“构建数据基础制度 促进数字经济发展”，请每位专家发表一句感言。
雷
涛
数字经济让人类经历第二次文艺复兴，祛魅去神秘化，是—次人类知觉唤醒。今天，从数据中学习生成知识，面向答案的学习将洗牌我们习以为常的经验、规则、流程，所有的商业流程将被解构和重构。
写在最后：
天云数据建设全球领先的数据资产平台，发布对前沿科技发展创新有关键价值的数据产品，面向产业和行业提供数据资源服务的发布推理订阅，打造数字化产业领域内明星级数件产品(Dataware)。
数据资产平台不同于数据湖、大数据资源等信息存储类型数据中心建设，而是存算一体的数据资产建设，面向数据产品登记上市定价流通的技术支撑营运平台。数据资源的抽象封装和使用，不同于大数据采集、加工处理、分析的传统数据处理流程，数据消费端不仅是报表管理驾驶舱等数据可视化，而是面向人工智能算法训练，构建新一代数件产品的DaaS基础设施。
