本期嘉宾：王晨 清华大学大数据系统软件国家工程研究中心总工程师

主持人：岳禺宁 人民网·人民数据

人民数据：今年是“数据要素×”三年行动计划的收官之年。您如何看待这三年？最大的变化是什么？

王晨：第一届大赛时，我们看到大量企业做的还是企业内部数字化应用，即“自己的数自己用”。到这一届，企业已开始广泛思考数据如何要素化、如何进入数据市场，如何把自己的数据供出去、把别人的数据拿来用，对此有了较为深刻的认识。很多问题的分解，也能够清晰地把业务问题定位到数据层面的问题与挑战，进而通过解决数据问题，最终发挥应用的乘数效应。第一届大赛时，很多应用还停留在信息化层面，或仅仅是单点的人工智能应用；到这一届，很多应用已经完全基于数据。可以说，无论是社会认知还是实际效果都在不断提升，达到了“以赛促产”的效果。

人民数据：今年很多项目都融入了高质量数据集、大模型、智能体等要素。在您看来这是实质性突破还是“新瓶装旧酒”？

王晨：我认为不能称之为“新瓶装旧酒”。智能体带来的重大改变，首先是一种人工智能开发模式的转变——让业务人员可以通过对话式或拖拽式的简单方式开发人工智能应用，这大大降低了人工智能应用开发的门槛。同时，大家也清楚地知道该如何构建好一个智能体。

在数据治理方面，对水平的要求很高。过去是人用数，到了智能体阶段则是机器用数，人在全过程中不再有机会进行干预、判断或反馈，因此对数据治理水平的要求变得更高。虽然目前智能体应用的广度和深度仍在发展中，但其发展对于数据自身管理水平、治理水平的提升，将是有力的促进手段和驱动力。

人民数据：今年现代农业赛道上，在数据汇聚治理方面有何突破？

王晨：确有不少惊喜。我们看到一个有代表性的项目，即如何做专家知识分享。人的知识数字化，不仅存在于农业，也存在于各个行业——如何把人脑中的知识数字化出来，再把这些数字化的知识汇聚起来，真正变成可以对外使用的数据产品，这可能是最难的。机器数据采集，可以通过安装传感器、投入一定成本把数据采回来；信息化系统的数据，可以通过打通系统获得，这些通过投入成本与人力均可获取。但人的知识是价值密度最高的，且由于个人意愿问题，如何让人愿意把知识分享出来，无论是在业务上还是技术上，都颇具挑战。

这一项目颇具巧思：它依托科技部，先搭建了一个农技问答热线，随后把数据变成一个问答智能体。在问答智能体的运行过程中，不断有专家介入——人工智能回答后如不满意，可申请专家介入；专家回答后农户如不满意，还可申请其他专家。由此形成了一个数据飞轮，不断收集知识，且知识在过程中不断迭代反馈。同时，该项目有效利用了财政资金——本身就有农业帮扶的要求，通过财政资金为专家付费，解决了专家愿意分享知识、数据采集的问题；对普通民众而言，则是一项免费的公益服务。由此，数据得以自然汇聚，形成了知识库。

还有一个海洋牧场项目，既打通了公共数据的授权运营，包括自然资源部数据的授权运营、青岛市本地数据的授权运营，还向许多科研机构采购数据，加上自有自测数据，整个体系相当全面，公共数据、企业数据的问题在这里都有涉及。可以说，有惊喜、有亮点，让大家看到了农业行业整体的变化，确实不同以往。

人民数据：如果用两三个关键词概括未来优秀项目应具备的能力，您会如何概括？

王晨：第一，“供得出”——自身的数据治理体系、数据资源管理体系要做得足够好；第二，“流得动”——既要有相应的基础设施，更要有相应的机制，让数据在多方之间、在安全的环境下有意愿地流动起来；第三，“用得好”——最终要找到一个好的场景，让数据真正改变今天的业务、满足实际需求。