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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。
值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。
《行动计划》提出一个引人瞩目的表述——“数据要素×”，大力部署实施“数据要素×”行动并列出重点推进的12个领域，要求充分利用中国海量数据资源、丰富应用场景等优势，以数据流引领技术流、人才流、物资流等，实现知识扩散、价值倍增，催生新产业、新模式，为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。《行动计划》明确提出到2026年底数据要素应用总体目标，其中包括打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%。
“我一直给公司和董事会建议，不要小瞧中国的本土供应商，一定要认真对待。如果我们的某一个产品在中国市场上争不过国内供应商的话，那么五年以后这家供应商会在全球市场给我们造成很大的麻烦。”陈玉东说到，现在汽车行业已经在迈入智能化时代，大家都在一个起跑线上，中国的零部件厂商未来在全球也会有一席之地，十年内中国有可能会诞生本土的“博世”。