The following article is from 清华五道口高管教育 Author 朱民
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编者按：
1月6日，清华大学国家金融研究院院长、中国国际经济交流中心副理事长、国际货币基金组织原副总裁朱民在"数据资本大时代"主题讲座中，分享了他对于如何抓住智能产业崛起带来的重大历史机遇，在全球竞争中率先建立数据资本化机制和建设相关产业链，提高数据资源的配置和使用效率，推动中国经济高质量发展的深入思考和判断。
序言
今天我想和大家分享的题目叫"数据资本大时代"，这里面包含几个概念：
第一个是数据；
第二个是数据要成为资本；
第三个是数据成为资本将是一个新时代，是一个大时代，而这个大时代正在到来。
从人工智能技术崛起开始，我们就能明显地察觉到，数据是特别重要的资源，数据代表了未来。而要用好数据资源，一个很重要的机制就要把它资本化，各界对此已经做了大量探讨，有很多尝试，也遇到很多挑战。一方面这涉及到技术层面的问题，如数据的安全问题和隐私保护问题；另一方面，数据资本化其实更多的是金融问题，包括数据的确权、数据的估值、数据的交易，以及数据的收益分配，这些都是经济问题。
过去一两年中发生了三件大事，使得数据的重要性更加凸显。第一件大事是ChatGPT迅速走红。去年我的讲座主要内容就是人工智能2.0的发展以及它的未来。ChatGPT很明显地告诉我们，未来的社会是个智能社会，其三大要素是算力、算法和数据，而数据是基础。
第二件大事是中美的科技战。美国搞"小院高墙"封锁了芯片，也影响了算法，那数据在战略上就变得更加重要。而且中国是个数据大国，推动数据资本化和构建数据产业，是发挥数据资源作用的关键，一定要让它资本化，让它流动起来，创造生产力和财富。
第三件大事，就是在上述大背景下，中央作出一系列重要的战略部署。2022年的12月，中共中央、国务院出台《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，就是为了鼓励更好更多地使用数据来赋能实体经济。"数据二十条"里特别重要的一点就是解决了数据的所有权问题，提出一个新的数据产权制度框架，给数据资本化打开了第一道大门。接着在2023年的8月，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，数据资产从此可以进入会计账目，在财务上可以进入公司、企业、个人的资产负债表，给数据资本化奠定了最重要的基石。
有了这两大政策，一个数据资本的大时代正在到来，这一定是一个巨大的大潮，而且应该是连绵不断、滔滔不绝。因为数据会跟着我们走向永远，它毫无疑义会变成最重要的资产，最重要的资本。
第四产业的崛起
我认为第四产业就是智能产业，它是以数据和人工智能技术为基石。现在经常讲数字经济，实际上数字经济有狭义和广义之分，狭义数字经济就是指智能产业，广义数字经济则是指数字技术和智能技术赋能的制造业、服务业、农业三大传统产业。我把狭义的数字产业称为第四产业，它的发展非常快。
一、我们正在离开信息时代，进入智能时代
信息时代是应用先行，信息可以在任何地点任何时间几乎零成本的获取，但是在信息时代，数据的使用者、决策者是人，而信息是副产品。进入智能时代以后，特别是人工智能技术进入以GPT为代表2.0阶段以来，信息被机器和计算机程序使用的频率呈增长趋势，数据让机器智能化，而智能化的系统能处理更多的数据，所以数据优先、数据先行是智能时代的一个最根本特征。
在智能时代，我们看到在人类智能之外产生了一种新的智能，那就是人工智能。人类智能的发展模式是始于观察，再从观察走向科学、科学走向技术、技术走向产品。人工智能的发展模式是始于数据，从数据中产生知识，再从知识到产品、产品产生新的数据进而驱动下一轮迭代，这是一个不断循环的过程，而且其运行的路径短，闭环效率高。这是人类有史以来第一次找到了第二个知识获取的平行途径——机器认知。机器认知与人类认知的途径不完全重合，它与人类的认知是平行的，从而扩大了知识的绝对空间。数据因此被赋予了新的、超越性的职责和地位，数据和知识形成一体两面的关系，数据就是知识的载体，数据的流通就是知识的流通，这是理解智能时代数据地位的一个重要框架。
人工智能技术也经历了从以模型为中心到以数据为中心的转变。AI1.0是以模型和编程为中心，到AI2.0就是以数据为中心，模型可以相对固定，更重要的是关注数据的定义、管理、切割、扩充、增加、修正。数据的规模、质量，以及在数据基础上的训练，是人工智能发展的重要基础，所以对数据进行有计划的标注、分类和迭代是关键。这是一个很大的变化。
GPT的发展再次确认未来世界将构建在数据基础上。GPT的核心是FoundationModel，其整个发展过程都离不开数据——从设计开发阶段到大规模训练，再到评测、仿真、迭代，都需要持续的数据输入。从这个意义上来说，未来科技的基础是数据科学，进而还会催生出一个规模庞大的数据服务业，也就是我们今天要讨论的数据产业。
数据的规模也变得越来越重要。GPT的一个重要能力是涌现，而涌现能力有赖于足够丰富的数据、数据的表征、数据的交互。在数据规模小的时候，GPT的表现提升是一个线性过程，只有在足够大规模的数据基础上，它才能具备涌现能力，实现更陡峭的曲线上升，而这需要数据产业化来满足其庞大的数据要求。
二、数据正在变成特别重要的基础产业
首先，数据科学正在推动科研走入"第四范式"，也就是数据领先和主导的科研模式。1998年的图灵奖获得者吉姆·格雷曾将科学技术发展史总结为四个范式。第一范式是通过实验归纳，第二范式是模型推演，第三范式是仿真模拟，第四范式就是数据密集型的科学发现。以数据为基础的大模型科研具有非常宽阔的前景，包括生命科学领域的药物研发、合成生物学，材料科学领域的金属材料、高分子材料、陶瓷和无机材料，能源领域的石化能源、电池、新能源、核能、热能，电子工程领域的半导体材料、信息储存，地质和环境科学等等。
数据也是物理世界运营和优化的基础。大家都知道可控核聚变的托科马克实验装置，在其内部运行的极高温等离子体非常不稳定，一旦等离子体碰到装置内壁就会快速衰退，需要通过动态调整电磁线圈对其进行约束，这就像是不让一个喝醉酒的人碰到墙壁，我们控制不了这个喝醉的人，只好让墙壁不断地移动。以前的软件程序很难完成这项工作，现用数据的办法，用人工智能解决了这一问题，这是一个了不得的巨大发展。
再看制造业，数据现在可以把制造业从生产层面的实体制造层，一直到OT层、IT层、云平台打通，并与供应链打通。与此同时，在这两个维度之外的第三个维度，数据还可以在生产过程中不断催生新的产品设计和工艺设计，这是一个完全数字化的过程。
在服务业，ChatGPT通过Plugins插件构成一个新的生态，把智能和网络广泛地连接起来，形成一个超级应用生态。平台的数据和GPT的数据不断地交互、重叠、学习、反馈，使得新的数据服务生态越来越好。
我最近读了一本书叫《第四产业：数据业的未来图景》，作者是一个叫"娄攴手居"的小组，其实就是把"数据"两个字拆开来变成四个字，我觉得这个小组有很大的想象力和创造力。这本书提出数据是第四产业，但我认为第四产业应该比数据业更宽广，应该叫智能产业。它也是个赋能产业，不断地赋能传统的农业、工业、服务业。所以我觉得未来将只有智能产业和广义的数字经济。而第四产业的核心是数据，所以数据的重要性再怎么强调都不过分。
三、全球数字经济发展速度持续高于世界经济的整体发展速度
按照联合国发布的数据，2017年中国狭义数字经济的GDP占比为6%，美国是6.9%；我们广义数字经济的GDP占比为30%，美国为21.6%，全球只有15.5%，所以中国的数字经济是走在前面的。按照中国信息通信研究院的统计，2021年中国的数字经济占GDP比重已经达到40%左右。从2016到2022年，中国数字经济规模的年均复合增长率达到14.2%，而且数字经济在我国农业、工业、服务业的比重都在快速上升，其中服务业走得最快。
要想进一步激活数据要素的潜能，就要发挥数字资本在数字经济中发展中的乘数作用。国家工业信息安全发展研究中心发布的《中国数据要素市场发展报告》，从宏观经济增长、行业发展、企业绩效三个层面对数据要素的经济价值贡献做了评估。从宏观层面看，截至2021年，数据要素对中国GDP增长的贡献度达到了14.7%，可以说是相当重要。从行业层面看，信息传输、软件和信息技术服务等产业对数据要素最为敏感。数据要素对提升企业效益也有明显作用，工业企业的生产效率可以提高42%左右，产品的研发周期缩短15%。所以，提高数据的使用规模和使用效率将变得极为关键，进而也凸显出数据资本化的迫切性。
国际数据资产化发展和中国战略
世界各国都意识到了数据的重要性和战略性，因此纷纷出台数据政策，从宏观、中观、微观三个层面，构建自己的数据资产管理政策框架。宏观层面主要是制定整体的国家战略，中观层面主要是建立标准和市场，微观层面主要是明确参与者的能力和具体的技术举措。
一、数据资产化的各国竞争
先看宏观层面。美国在2013年提出了《开放数据政策》，强调信息是政府、合作伙伴和公众的战略资产；2019年美国发布《联邦数据战略与2020年行动计划》，明确提出要建立使用公共数据的长期框架，着力培育数据市场，激活企业数据价值。
英国更多地关注数据的价值生态系统，强调将数据权益、数据质量和数据治理活动与数据价值创造相结合。英国也制定了自己的国家数据战略，把数据基础设施、数据技能、数据可用性、负责任的数据利用作为激活数据机遇的核心能力，并以这四个方面来加强建设。
欧盟早在2010年就出台了《欧洲数字化议程》，明确必须建立统一的欧盟数据市场。2022年，欧盟提出《数据法案》，紧接着在2023年批准实施《数据治理法案》，对保障政府、企业和个人数据的安全以及促进合理使用作出了明确的规定。2023年11月，欧盟《数据法案》正式通过，其核心目标就是支持建立欧盟的单一数据市场，因为欧盟也意识到，数据是未来的资产，欧盟在这个方面必须统一起来。
各国在中观层面上主要是聚焦数据资产的价值实现路线图，加强政府对数据资产关键环节的管理。要把数据作为资本，那么就必须对其进行估值、定价、审计、核准，中观就是建立整个的制度和标准。微观层面的政策则主要聚焦市场的主体、技术与能力，激活政府数据资产。欧洲的数据战略特别明确，要发展数据处理技术、能力和数据利用效率，加大对基础核心技术的研发投入，减少核心技术的对外依存度。为此，欧盟决定投资40亿欧元用于开发数据分析、数据基础设施、数据共享工具等关键技术与应用。
可见各个国家都在从战略维度、市场维度、标准维度、监管维度和运营实施维度构建自己的数据资源体系。因为大家都看到数据的重要性。
二、中国的数据战略布局
我国最早是在2016年颁布了《网络安全法》和《国家信息发展战略纲要》，2020年，提出了《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》。2022年12月，中共中央、国务院发布构建数据基础制度的"二十条意见"，建立数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四项制度。
2023年2月，中央发布《数字中国建设整体布局规划》，提出数字中国整体建设的"两个环境""两大能力""五位一体""两大基础"等概念。"两个环境"一个是国内的数字治理生态，一个是数字领域的国际合作；"两大能力"一个是数字技术的创新能力，一个是数字安全的屏障，意味着需要不断创新，但又要保障安全；"五位一体"的深度融合，就是指融合数字经济、数字政务、数字文化、数字社会、数字生态文明，含括了经济、社会、科研的方方面面；"两大基础"一个是数字基础设施，一个是数据资源体系。当政策框架已经到位的时候，推动整个政策落地的关键其实就是数据的资本化，用市场的力量来推动数字中国建设。
三、详解数据二十条
"数据二十条"的主线是坚持促进数据合规高效流通使用，赋能实体经济，充分实现数据要素价值，促进全体人民共享数字经济发展红利。它的出台可以说的全球领先的，是一个了不起的举措。
"数据二十条"建立了四项基本制度。第一个是数据产权制度，建立数据产权结构分置制度，明确了数据的持有权、加工使用权和产品经营权"三权分置"的数据产权制度框架；明确了数据分类分级确权授权机制，包括公共数据的授权使用，企业数据供给的激励，以及个人数据的受托。这是世界范围内第一次把公共数据、企业数据和个人数据的机制给确立下来。三权的分置以及三个不同主体的数据使用和运用框架，这个是一个很重要的突破和创新。
第二个就是数据交易制度，包括监管、准入、流通、标准、定价等等，推动开放合作。这个也是现在是讨论很多的。
第三条是也是重大突破，就是收益分配权。这是国际上第一次有政策明确提出数据要素收益分配框架。在初次分配阶段，健全由市场评估贡献、按贡献大小决定报酬的机制，"谁投入、谁贡献、谁受益"，推动数据要素收益向数据价值、使用价值的创造者倾斜，这就激励了大家有积极性去创造数据使用价值。在此基础上还有二次和三次分配，因为数据可以不断地重复使用，它有无限的未来，这就要发挥政府的引导作用，关注公共利益。
第四个是安全治理制度。
为什么说"数据二十条"很重要？因为它的政策指向非常明确。第一就是充分发挥数据要素的作用，赋能实体经济。第二是做强做优做大数字经济，以应对科技变革和产业变革，构筑中国的国际竞争新优势。第三是全民共享数字经济发展红利，统筹分配效率和公平。因为数据的生产成本很高，边际成本为零，收益期限可以无限长，所以这需要很特殊的分配公式。然后要提高数据要素的治理效能。
中国突破：数据入表和数据金融化
2023年8月1号，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对数企业数据资源的确认、计量和披露进行了规范。2023年8月15号，上海市印发《立足数据经济新赛道推进数据要素产业创新发展行动方案》，指出了推动数据资产化评估试点交易行为等等。第一个文件在会计处理规则中赋予了数据资源明确的财务属性，第二个文件则明确了整个的交易制度框架。
传统的资产入表，要么是把土地房屋计入固定资产，要么是将股票期权计入长期的股权投资，近几十年以来又逐渐引入了知识产权，就是无形资产也可以入表。而这一次数据资产的入表，原来费用化的、但是满足资产确认条件的数据资源，能计入资产负债表的无形资产或者存货两个科目，使得数据资源在财务报表内有了表达。这是一个非常关键的突破，因为只有进入财务报表才能走向资本化。所以数据入表不是简单地把数据资源纳入资产负债表，而是一整套包括强化数据合规意识、打造数据治理体系、挖掘数据资源潜力，追踪数据成本、开展数据质量评价等在内的系统性工程。最重要的是，我们会逐渐建立数据产权登记制度，有了产权就可以交易，就可以变成资产，所以"数据二十条"和财政部的数据资源入表规定奠定了两个特别重要的基础，推开了数据资本化的大门。
一、数据资产化的区域试点
在顶层设计逐渐清晰完善的背景下，各个地方都在积极开展数据资产化的试点工作。北京在2020年就开始提出建设金融公共数据专区。2023年又有几个重大的突破，提出了发挥数据要素作用的战略，对数据的登记、评估和入表、金融创新进行详细规划。紧接着又提出了北京市公共数据专区的建设意见，并出台公共数据专区的授权运营管理办法。所以北京的试点是聚焦于开放公共数据，先把政府的资源放进去，让企业和个人可以使用和交易，从而逐渐激活市场。
上海也在积极开展数据资产化试点。上海在2019年就发布公共数据开放的暂行办法，率先开放了公共数据。2021年发布上海市数据条例，健全了公共数据的管理制度。接着在2022年，又出台了上海市公共数据开放实施细则，规范了开放机制，细化了数据获取流程和平台等等。更重要的是，2023年上海市发布了促进浦东新区数据流通交易的规定，明确"数据三权"的主体、客体、内涵和权能，为数据产权的统一登记提供了基础。这是上海完成的一个重大突破，是走在很前面的。
深圳2020年开始提出构建示范区，2021年出台深圳经济特区数据条例，2022年出台支持探索创新管理体制的意见，提出要推进数据资产管理研究，探索试点数据资产的确权、估值、管理及市场化利用。2023年，颁布了深圳市数据产权登记管理暂行办法。产权登记是数据资源进行市场流通很重要的一个前置条件。
二、数据资产金融化创新
第一，数据增信。传统增信要第三方担保，要信用评级等等，现在企业可以用确认的数据资产价值和运营产品的能力，来作为企业申请贷款的增信工具。
第二，数据质押。以前都是拿动产或者权利来质押，比如说股权、债权、商品、版权来作为质押品，现在可以把数据资产质押给银行来获得贷款。
第三，数据保理。银行通常可以对应收账款进行保理，沿用同样的原理，企业也可以将数据交易合约的应收账款进行保理。我在中国银行工作多年，保理是中国银行的长项，所以对保理业务也有较多了解。数据产品具有合约多样、收费模式灵活、收益期限长等特点，我认为数据保理具备非常广阔的前景。
第四，数据资产证券化。以前是以金融资产为支持的债券或票据融资，现在可以将数据作为基础资产进行证券化发行交易，从ABS变成D-ABS。
第五，数据入股。这对数据企业来说具有特别重要的意义。以前投资入股要么是出钱、出实物资产，要么是出知识产权，现在可以把企业拥有的数据资产作为投资资本。
一些金融机构已经在开展数据资产金融化的区域试点，比如光大银行在深圳做增信试点，北京银行在做数据资产质押融资，贵阳农商银行做了质押，青岛做数据资产入股，香港做了数据资产证券化。可见数据金融化试点走得非常快。
需要强调的是，数据的金融化是数据资本化的一个必要阶段，但是不能停在那里。因为数据资本化的核心目标是让数据得到使用，创造更多的价值，而不只是用来质押或者入股的金融产品。
数据资本化推进
我国具有全球竞争能力的新型数据产业
数据具有特别明确的特征和资本属性。数据具有质量层次不齐，非标准化、非结构、相互隔离等基本特征。它也具有非常独特的经济学特征：它是虚拟的，可重复使用；它有高昂的固定成本，但是复制成本几乎为零；它具有非竞争性和非排他性。它还有时效性，需要应用场景、应用算法、网络来配合。数据生成本身没价值，其价值是在使用时产生。它还有非经济学维度的属性，比如隐私、合规、机密、安全等等，都需要予以处理。所以从经济学角度来看，数据是一种非常优质的资源，对它的加工和场景应用能带来巨大的附加值，是一种收益递增的资产。
一、从数据资源到数据资本
数据的价值实现路径，要经过资源化、产品化、资产化和资产应用四个阶段，使之变成一种可以自由流动、产生增值的资本。现在如火如荼的各种试点，就是集中在数据资产化阶段，把一些小规模的数据经过确认，尝试着做抵押、投资、债券等等金融化创新。但是，我们要营造大规模的数字生态，还是要从资源化开始，建立覆盖四个阶段的完整产业链。
第一个模块是构建数据资源平台。这首先需要明确数据的产权，并做好保护隐私与数据安全工作，这是最重要的事情。因为在当今的法律环境下，数据的所有权模糊不清，使得它不能用于交易；数据经济学特征和非经济学特决定了它的所有权交易很困难，而且也是不宜交易、不应交易的。中央"数据二十条"提出的"三权分置"数据产权制度，明确了数据资源的持有权、加工使用权和产品经营权，对于释放数据要素价值具有明显的激励作用。三权明确之后，下一步就是隐私安全计算提供保护。现在看来同态加密、联邦学习、安全沙箱计算等技术基本上可以满足需要，其基本原则就是原始数据不动，经过隐私安全计算后的数据可以放到公共平台来使用。
完成数据资源化之后，数据从持有方输送给产品研发，同时进行数据资源登记，数据产品开始挂牌、交易、交付，最后产生数据资产的凭证。这就使得数据资本化的确权阶段逐渐明确。在这个阶段会出现大规模的数据资产商业平台，可以是交易平台，可以是数据银行，也可以是数据信托。在我的设想中还可以建立数据公社，所有人把自己的数据放进公社，以共治的形式，共同分享数据收益。
在这个情况下，数据资产的金融化也会随之繁荣起来，并形成特定的市场，因此还要制定完整的交易市场制度，覆盖价值评估、产品交付结算、交易凭证、资金监察等环节，来建设数据市场的框架体系，并以规范细则进行指引，培育相关的服务生态。我能想象，未来会出现一大批数据资产交易市场服务商，因为企业和个人虽然持有数据，并不知道怎么把它资本化，所以从原始数据到资本化的过程，除了要有数据产业之外，还需要大量的市场服务商，来完成战略规划、价值挖掘、产品细分、估值定价等工作，这个也是未来服务业的一个重大发展方向，服务的是第四产业。
二、中国是数据大国，数据交易市场潜力巨大
我国的数据交易市场发展潜力很大。上海数据交易所有个统计，2022年中国数据市场交易行业的规模为876亿元，占全球市场比重为13%；预计2025年可以达到2046亿元，全球占比上升到20%；2030年将达到5155亿元，全球占比进一步上升至24%，这大致上也超过了中国经济占全球GDP的比重，意味着中国的数据产业会走在世界的前列。
在活跃国内数据交易市场的同时，也要让数据跨境流动，CPTTP谈判里很重要的一条就是数据的治理和数据的跨境流动。根据麦肯锡的分析，过去10年里数据跨境流动使全球GDP增长了3%。2014年数据流动直接创造的价值达到了2.3万亿美元。而且从2009年到2018年，依靠数据跨境流动的经济活动对全球GDP增长的总贡献度达到10%，所以数据的全球流动也是数据资本化的一个特别重要的方面。
从全球数据交易市场的规模来看，按照上海数据交易所的测算，2022年全球数据交易规模为906亿美元，预测2025年市场规模将达到1445亿美元，2030年为3011亿美元。再看全球主要的数据交易市场，2017年中国还只有17亿美元左右，美国是122亿；到2021年美国是300多亿，涨了不到两倍，中国是72亿，涨了三倍多，年平均增长率是35.1%，可见中国数据的增长速度是非常快的，而且潜力巨大。
中国是世界数据大国，数据的规模快速增长。国际数据公司预测，2025年全球数据总规模将达到175个ZB，其中90个ZB来自物联网设备，80%的数据是非结构化的，30%的数据在实时消耗中完成迭代。如果比较中美两国，2018年中国的数据只有2.76个ZB，美国是6.9，但是到2025年预计中国的数据会达到48.6个ZB，美国只有30.6，所以中国会成为世界第一数据大国。这首先是因为中国的人口多，14亿人里有10亿人上网，这个数据量不得了；其次，中国的物联网发展走在全球最前列，国家一直在推动建设物联网，这是未来中国在数据方面一个很重要的优势。
所以中国是一个数据大国，那么剩下的就是要把我们的数据优势利用好。
三、构建数据资本生态
中国的数据产业走在世界前沿，促使我们一定要构建好数据的资本生态。
要发展计算技术的内生安全性和向善性，这个是现在强调特别多的；
要把三权分置，定义所有权，以及将所有权与使用权、经营权和分配权分离；
平衡隐私保护和共享使用，即数据不动，让数据的价值流动；
构建市场激励机制和分配函数，这是一个学术上和技术上的挑战；
建立法律框架和监管框架；
明确政府的作用和地位；
参与全球数字资产的治理机制，包括监管和法律，以及数据资产的流动和交易。
我们当前还要继续努力，"数据二十条"和数据要素入表新规打开了大门，剩下的就是通过各级政府来依据国家政策采取行动，构建生态和市场，让越来越多的企业、越来越多数据进入这个市场，以市场为基础设施带动整个数据产业，推动中国的第四产业发展走在世界的前列，使得中国的核心竞争力不断提高。
总结
世界正在离开信息时代，进入智能时代，整个物理世界、经济和社会生活都在被数字化，以数据和AI为基础的第四产业正在崛起。数据是未来一切经济和社会活动的起点和终点。数据资本化是工业经济走向数字经济的重要的转折点。
数据资本化时代将对人类生活、工作、社会和思维带来重大的影响，它改变了市场与金钱、公司与金融，重新定位数字化与数据等问题。数据资本化还将改变企业模式，产生新的产权和新的激励机制，企业决策变得更加自动化和智能化，使得市场机制更加有效。数据的资本化使得数据能参与分配，成为个人、企业和社会未来最重要的财富，而且是不断增长、持续回报的财富。
中国是世界的数据大国，推动数据资产化对中国的科技创新、经济增长、财富扩大和社会发展意义非常重大，所以要迎接挑战，继续改革开放，推进数据资本化，让数据成为资产、资本和财富，助力中国经济走向高收入发展阶段，走向新世界的前沿。希望大家都来参与数据资本化和第四产业的塑造，成为其中的赢家，推动国家的经济和科技进一步发展。
END
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