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数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
全球消费市场竞争日益激烈，然而不论是品牌力还是业务发展，SHEIN为代表的国内跨境购物APP在海外的影响力和渗透仍在不断提升。Data.ai数据显示，SHEIN活跃用户持续上升，在2023年全球购物类APP活跃用户排名中，亚马逊仍居榜首，而SHEIN上升三名位列第四，Lazada和Aliexpress、Temu分别位第五、第七位和第十二位；在2023年全球购物类APP行为渗透率排名中，SHEIN上升四位名列第四，Lazada和Aliexpress、Temu分别位第五和第八位、第十二位。
长期以来，科学家在研究这个问题时，会在小鼠、鸡等模式动物上进行实验。一系列肢体形成的基本问题，如近远轴的几个关键决定基因、前后轴的基本细胞定位和信号通路等已经得到初步阐释。然而，囿于技术和伦理限制，人类肢体发育详细的细胞演变路径、决定细胞命运的关键基因与疾病的联系等尚未研究。更重要的是，模式动物中发现的肢体形成机制与人类有多大的相似性，以及有多大程度可以用于人类再生医学实践亦长期存疑。