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报名|央企助力“区域公共数据开发利用”工作坊

为您赋能的 数据要素社
2024-11-17
11月2日,由中国经济改革研究基金会、联通智能研究院、中交投资、国网北京朝阳供电公司联合主办,中国信通院产业与规划研究所、数据要素社协办的央企助力“区域公共数据资源开发利用”论坛暨央企与地方园区“AI+数据资产”产业对接工作坊将在北京举办工作坊现已开放报名,欢迎大家参与,一起推动央地“AI+数据资产”产业合作,促进区域公共数据资源开发利用。(数据要素社将带来工作坊直播,可直接预约!

2024年9月,中共中央办公厅 国务院办公厅发布《关于加快公共数据资源开发利用的意见》,要求“坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神,以促进公共数据合规高效流通使用为主线,以提高资源开发利用水平为目标,优化公共数据资源配置,释放市场创新活力,充分发挥数据要素放大、叠加、倍增效应。”2024年2月,国务院国资委在“AI赋能 产业焕新”中央企业人工智能专题推进会中强调,开展AI+专项行动,推动央国企在人工智能领域发挥更大作用。

国家发改委致力于推动数据要素市场化改革与全国统一大市场建设,发改委主管的中国经济改革研究基金会,承担了部委关于“AI+数据资产”相关政策课题研究和推动产业实践工作。

11月2日,中央企业助力“区域公共数据资源开发利用”论坛暨中央企业与地方园区“AI+数据资产”产业对接系列工作坊将在北京举办。

工作坊在中国经济改革研究基金会的指导下,由中国联通智能城市研究院、中交投资有限公司、国网北京朝阳供电公司等央企与地方政府及行业机构联合举办,中国信息通信研究院产业与规划研究所、数据要素社等协办

工作坊将邀请来自中国经济改革研究基金会、中国联通智能城市研究院、中交投资有限公司、国网北京朝阳供电公司、中航信数智(北京)有限公司、中国电子云、中国司法大数据研究院企业科技中心、中国社会科学院的专家学者以及各行业的代表分享和讨论,共同推动央地“AI+数据资产”产业合作,促进区域公共数据资源开发利用。


央企助力“区域公共数据资源开发利用”论坛暨央企与地方园区“AI+数据资产”产业对接工作坊

主办单位:中国经济改革研究基金会中国联通智能城市研究院、国网北京朝阳供电公司、中交投资有限公司

协办单位:中国信息通信研究院产业与规划研究所、数据要素社

举办时间:2024年11月02日(周六)9:30-17:00

举办地点:北京




工作坊议程

上午(在线直播)


中央企业助力“区域公共数据资源开发利用”论坛

时间

议程

9:30 - 9:40

主持人开场

领导致辞

9:40-10:00

国家政策背景介绍

肖  云 中国经济改革研究基金会数字经济专委会主任助理

10:00-10:20

加快公共数据资源开发利用探索与实践

  鹏 联通智研院数字政府研究中心主任

10:20-10:40

北京朝阳电力数据要素生态构建

王泽黎 国网北京朝阳供电公司科技数字化中心助理,二级专家

10:40-11:00

AI+数据资产化赋能产业园

张  颋 中航信数智(北京)有限公司总经理

11:00-11:20

数据要素与人工智能双轮驱动下的地方数据经济发展机遇

   中国信息通信研究院产业与规划研究所副总工程师

11:20-11:40

公共数据运营与数据资产化模式

赵  烁 中国电子云数据运营事业部副总经理

11:40-12:00

司法大数据运营与智能化  

秦立兴 中国司法大数据研究院企业科技中心首席合规研究员

下午(闭门对接会)

中央企业与地方园区“AI+数据资产”产业对接工作坊

时间

议程

13:30-13:40

主持人开场


领导致辞

第一部分:专题分享

13:40-14:00

央国企“AI+数据资产”赋能产业焕新模式

清华大学技术创新研究中心专家

14:00-14:20

央地“AI+数据资产”生态实验室共建机制

中交投资专家

14:20-14:40

“AI+数据资产”信贷试点赋能地方数智经济

中国社会科学院专家

第二部分:央地产业合作交流

14:40-14:50

 

央地合作交流介绍

中国经济改革研究基金会专家

14:50-15:50

 

 

分组交流: 

主题1:央地共建“AI+数据资产”产业生态(中交投资、联通智研院)

主题2:十五五如何规划区域数据要素与人工智能产业发展(信通院产规所)

主题3:“AI+数据资产”地方信贷试点(基金会、中国社科院)

15:50-16:50

集中交流

16:50-17:00

合影,工作坊结束




工作坊报名

欢迎来自数据要素领域的专家学者、企业负责人以及在该领域展开前沿探索的实践者们报名!

联系人:肖老师(基金会)18515556968

▲ 欢迎加入《“数据要素×”工作坊》系列活动 ▲



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