例如，柔性生産。從制造大國到制造強國，從傳統産業到數據業，中國經濟轉型的一個關鍵，就是如何從“剛性制造”轉向“柔性制造”。數據可以打破制造業和服務業的壁壘，對傳統的制造進行“軟化”，産生跳脫出既有産業模式的“新物種”。

　　例如新零售，是數據對傳統産業改造的生動案例。這是以消費者體驗爲中心，以數據爲驅動，對商品的生産與銷售過程進行優化，進而重塑業態結構，並對線上服務、線下體驗進行深度融合的零售新模式。

　　堅持審慎包容，對與數據要素流通相關的財政、稅收、金融、投資等方面的政策進行適配優化，建立與數字化生産力相匹配的數據要素流通分配政策。

　　凡事有利必有弊，算法的強大能力使其成爲芯片應用以及後摩爾時代芯片性能提升最重要的“催化劑”，彙集信息、精確匹配供給和需求不再是難事。

　　如前文所述，數據要素是基礎性戰略性資源，是未來國際競爭的“石油”，已經成爲國際社會的共識，世界各國圍繞數據的競爭與合作在持續深化。

　　算法的危險性來自縱向的自我強化和橫向的無限滲透。脫離算法的數據只是冷冰冰的數字，脫離數據的算法只是一個枯燥的方法論，如同無根之木、無源之水。二者結合，才能有效提高生産力。

　　數據本身具有商品和工具的雙重性質。正如恩格斯所言，“商品是通過交換進入社會消費的私人物品”，交易流動是其天然的內在屬性。在數據時代，只有在數據“動起來”的條件下，我們才能去談如何發揮數據作爲商品的價值。

　　但是數據業的快速發展爲數據權屬的界定帶來了新挑戰，大量的用戶交互和交易行爲發生在平台之上，爲平台沈澱了大量數據，平台也在利用其積累的數據提升業務效率，獲取經濟收益。

　　集成多種功能的數據通用算法模型和控件服務，可以應用于文化教育、輔助診斷、體育健身、文化旅遊、養老育幼等更廣泛的生活場景，滿足更多個性化、多層次服務的需求。

　　僅僅由平台掌握和使用數據，既不科學，也不合理。但是實踐中，廣泛存在實際占有狀態替代占有權，進而以占有權替代所有權，占有權決定處置權，使用權、收益權等衍生權利錯位的現象。

　　要讓數據動起來，關鍵還得“開好門”“鋪好路”“分好餅”，通過開放共享、交易流動、建立收益分配制度等方式拓展數據要素配置的範圍和邊界，打破“數據孤島”，促進數據要素“聚通用”，更大範圍、更深程度地釋放數據要素的潛在價值。

　　但不可忽視的是，盡管算法是中性的，但一旦被資本利用，算法的危險性也會體現出來，這一點我們將在下一節中重點闡釋。

　　因此，中國在數據業領域參與國際規則制定，謀求更多合作空間和更大話語權，將是在數據業的國際博弈中占據優勢地位的重要手段。

　　什麽是數據銀行？將數據按照所設置的規則劃定不同價值，存入“銀行”，“開放共享”，可換取獲得等價數據的使用權限。

　　隨著消費需求的變化倒逼生産商和服務商改變傳統模式，柔性、快速反應的供應鏈正成爲企業的核心競爭力，而這背後，正是數據的威力在發揮作用。

　　一是建立數據市場准入制度。深化數據領域“放管服”改革，破除各種不合理的准入技術限制和制度性隱形壁壘，對從事數據交易的平台實行持牌管理，探索建立正面引導清單、負面禁止清單和第三方機構認證評級相結合的數據市場准入管理制度。

　　數據的收集、控制、發布、解讀，是當今世界更爲隱蔽又更具有戰略意義的施加影響的方式，不同數據的構成和發布方式潛藏著不同的影響邏輯。

　　數字經濟是一場科技革命，隨著頂層設計逐步完成，必將迎來大發展，推動生産方式、生活方式等發生深刻變革。數據也隨之成爲了新的重要生産要素，成爲基礎性資源和戰略性資源。