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在中国工程院院士王坚看来，以“数据要素×”实现科技创新效能倍增，与当今时代“数据驱动型创新”特点高度契合。王坚把20世纪形成的传统创新模式称为“电气化驱动创新”。正是在电气化的强有力推动下，与激光、互联网、计算机等有关的科技发明不断涌现，塑造了人们的生产生活方式和社会面貌，可以说20世纪是电气化驱动科技创新的世纪。进入21世纪，以美国数据科学专家、图灵奖得主詹姆斯·格雷为代表的科学家提出“数据密集型科学发现”，凸显数据对科技创新的重大价值。
人工智能技术可以将海量学习资源、虚拟实训场景通过平台提供给各地各类学习者，并可以通过动态追踪监测记录不同学习群体的学习过程轨迹，采集、分析和处理相关数据生成专属的个性化“数字画像”，从而为不同学习需求的学生提供最适合的优质职业教育。人工智能技术赋能职业学校成为校园无限开放、服务对象和功能更加多元、便捷高效的技术学习中心，是职业学校未来应然态势。
记者注意到，在亿航智能EH216-S无人驾驶载人航空器全球商业首飞演示当天，合肥正式发布《合肥市低空经济发展行动计划(2023-2025年)》，聚焦“空间保障、产业集聚、场景示范、设施建设”四大领域，计划在2024年基本建成骆岗低空融合飞行试验片区，2025年基本建成具有国际影响力的“低空之城”。
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。