央视网消息 （记者刘海林） 12月8日，在第二届数字政府建设峰会暨数字湾区发展论坛期间，由广州市政府主办的数据要素论坛暨首届广州数据交易会于当日下午举办。与会嘉宾围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等热点难点问题展开深入研讨，为更好激活数据要素潜能凝聚共识、指明方向、提供路径。中国科学院院士、琶洲实验室（黄埔）主任徐宗本以“大数据科学、技术与应用的一些发展趋势”为题作主旨发言。

　　徐宗本认为，数据作为一种要素，作用日趋明显。要把这个要素作用发挥好，不仅仅要解决流通问题、配置问题、生产过程问题，还需关注最根本的赋能问题。

　　他解释说，数字经济的基本要素和基本元素来自虚拟空间的数据，所以数据是要素。这个过程有三个最基本的事情：一是数字化，二是网络化，三是智能化。

　　大数据何时或者如何变得有用？徐宗本认为有三个基本原理。

　　第一是量变质变原理。量变产生质变是大数据的价值来源。数据只有积累到一定量、足够大的时候才有用，才能从杂乱无章的数据本身展现出背后的故事。

　　第二是关联聚合原理。数据产生价值，前提是数据必须是聚合的。换句话说，它本身能够实现全要素、全周期的反应。数据只有汇聚才产生价值，只有共享才发生价值。

　　第三是分析致用原理。数据是冰冷的数字，存在于计算机中间。大数据真正有用是要靠分析，而分析是要靠方法。人工智能技术、网络化技术、数字化技术的一体化，可以解决分析的问题。

　　以深度学习为代表的模型算法，已经能比较完整或比较高效地总结数据蕴含的规律。徐宗本认为，大模型的出现，使数据赋能技术产生了一个革命性的改变。以ChatGPT为代表的大模型，开辟了一个新的时代。“不仅仅标志着大模型能从数据中总结经验，而且标志着它能够像人类一样总结浩瀚的知识。紧紧抓住大模型的浪潮，将是当前我们给数据赋能的最重要抓手。”徐宗本说。