由DataCastle数据城堡联合电子科技大学大数据研究中心、北京航天计量测试技术研究所、福建大数据一级开发有限公司、福建省数据治理与数据流通工程研究院有限公司、山东数据交易有限公司、山东省数据要素创新创业共同体、移动云、卓望数码技术(深圳)有限公司、深圳国家基因库、亚马逊云科技 编写的《人工智能与数据要素竞赛白皮书2023》于7月29日正式发布。《白皮书2023》基于2022-2023年来国内办赛情况，聚焦政府、企业、科研机构各类赛事，分析竞赛业态发展，研判人工智能与数据要素竞赛未来趋势和发展方向。

人工智能与数据要素竞赛概述

在数字化浪潮的推动下，人工智能(ArtificialIntelligence.Al)正成为推动社会进步的关键力量，2023年，全球 A1产业迎来了历史性的转折点，生成式A技术成为新的希望。中国 A1产业规模在这一年达到了2137亿元，预计到2028年将增长至 8110亿元，五年复合增长率达到 30.6%。随着AI技术的不断进步，我们见证了其在多个领域的广泛应用。从医疗健康到金融服务，从智慧城市到自动驾驶，A1正以其独特的方式改变着世界。

人工智能(ArtificialIntelligence,Al)作为一门研究、 开发用于模拟、 延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新一代信息技术，已经从早期的符号主义、连接主义演变为如今的深度学习、神经网络、强化学习等多种范式的融合。现代人工智能涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能决策等多个子领域，不仅在理论上取得了诸多突破，而且在工业制造、医疗健康、金融服务、无人驾驶等众多行业中产生了深远影响。近年来，人工智能已从单一技术的追求发展为与实体经济深度融合的智能技术集群，正在全球范围内引发新一轮科技革命和产业变革。

数据要素(Data Element)是指在信息化时代，构成信息资源的基本单元，是信息杜会中生产、 流通和消费活动中必不可少的新型生产要素。随着大数据技术的飞速发展，数据要素的地位日益凸显，从最初作为业务运营的副产品，到如今成为驱动数字经济发展的核心资源。数据要素通盖了原始数据、处理后的有价值信息以及用于支撑人工智能算法的训练数据等多种形态。随着数据确权、数据流通、数据安全等相关法规的完善，数据委素的开发利用也经历了从无序到有序、从封闭到开放的历史进程。

人工智能与数据要素竟赛是以人工智能技术为基础，以数据为核心资源的创新性竟赛活动。这类竞赛旨在通过解决实际问题， 推动人工智能技术在处理和利用数据要素方面的创新应用。

近年来， 此类竟赛的内涵和形式都在不断拓展和深化，不仅涵盖了算法设计、 模型训练、数据分析等技术挑战，还包含了数据处理、数据治理、数据安全以及数据伦理等多个层面。竟赛题目越来越贴近实际业务场景，鼓励参赛者从数据获取、加工、分析到最终形成可行解决方案的全过程参与。

随着数据要素重要性的提升，人工智能与数据要素竞赛逐渐形成了产学研深度合作的新模式，主办方囊括了政府、企业、高校和科研机构等多个主体，共同推动人工智能技术与数据要素的融合发展。赛事中，参赛者不仅能够通过竞赛提升自身的数据处理和人工智能技术应用能力，还可以通过与企业合作，将创新成果转化为现实生产力，为推动数字经济的高质量发展贡献力量。同时，随着数据跨境流动、数据隐私保护等议题的日益紧迫，竞赛活动也越来越注重在合规前提下，探索数据要素的合理利用和有效保护，以此促进人工智能与数据科学领域的健康、可持续发展。

2023年10月25日，国家数据局正式挂牌成立。国家数据局的成立恰逢其时，意义深远。这将进一步加快全国统一、辐射全球的数据大市场的建设，推动数字经济加速发展。国家数据局统筹发展和安全，充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，不断做强做优做大数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，为构建新发展格局、建设现代化经济体系、构筑国家竞争新优势提供有力支撑。

人工智能与数据要素竞赛是在全球数字化转型和数据经济蓬勃发展的背景下，一种新兴的、旨在激发创新活力、培养高端人才、挖掘数据价值的新型竟赛模式。此类竞赛以其独特的优势和特点，已经成为推动人工智能技术进步和数据科学应用的关键驱动力。

人工智能与数据要素竟赛通常以公开或定向的数据集为基础，遭请全球范围内的学者研究人员、开发者以及学生等数字人才参与，围绕数据处理、机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别、数据挖掘等核心领域展开角逐。通过竞赛，参赛者在限定时间内完成算法设计、模型构建、数据分析等工作，以解决实际或模拟的复杂问题，展示其在人工智能和数据科学技术上的先进性和应用性。

人工智能与数据要素竞赛形式多样，既有线上云端环境下的算法比拼，也有线下实体空间里的技术展示与竞技。赛题设计紧跟技术前沿与行业热点，既可以是技术挑战赛，如算法优化、模型训练:也可以是场景应用赛，如智慧城市、智能制造、金融科技等领域的数据应用创新。此外，部分竟赛还配备了完善的评估体系，包括自动化的代码评审和数据结果评测，以及专家评审团的人工评定，确保了竞赛的公平性和权威性，

通过竞赛，能够快速集中和培养一批具有实战经验的高素质人才，通过高强度、实战性的竞赛过程，锻炼参赛者的跨学科综合能力。

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