人工智能行业：数据要素与先进存储融合发展研究报告

　　发展建议

    　　（一）推进高质量数据集建设，强化新型人工智能存储创新应用

    　　发挥人工智能技术优势，对大量文本、图像、音频等数据进行自动标注和分类，批量构建高质量数据集。加强各方协作，探索面向人工智能大模型的先进存储技术产品标准建设。以市场侧实际需求为牵引，加快推进先进存储技术在更多人工智能应用场景中落地，引导制造、能源、交通等领域的大型企业加快打造一批“经济效益好、社会影响大、示范效应强”的新型人工智能存储应用。

    　　（二）完善数据资产评估体系，增加数据资产的存储安全性评估

    　　推动企事业和行政单位数据资产化，在数据资产评估中纳入数据资产安全可靠存储、风险管理等指标。优先推动企业开展数据资产入　　表与登记，遵循《企业数据资源相关会计处理暂行规定》等政策要求，确保数据资产入表的合规性和准确性。逐步推动行政事业单位将公共数据资产纳入资产管理范畴，建立健全公共数据资产入表与登记的相关制度。优化数据资产评估体系，强化针对数据资产存储安全性、可靠性的考量，加强数据风险管理，防止数据泄露或被篡改。

    　　（三）加快建设先进存储设施，优化我国数据基础设施建设布局

    　　进一步优化完善我国数据基础设施建设布局，将存储基础设施纳入我国数据基础设施的关键组成部分，明确其在数据存储、处理、分析及应用中的关键作用，促进存储与算力等其他数据基础设施协同发展。制定国家层面的存储基础设施建设规划，确保存储基础设施建设的系统性和前瞻性。根据区域经济发展需求、产业布局及数据流量特征，合理规划并适度超前建设我国存储基础设施。在重点行业、关键领域和示范区部署先进存储基础设施应用示范项目，推动技术成果的转化和应用推广。强化存储基础设施的安全保障，加强存储基础设施的物理安全、网络安全和运维安全，提升设施的安全防护能力和应急响应能力。加强数据加密、访问控制、安全审计等安全措施，确保存储数据的安全性、完整性和可用性。

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