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　　数据交易平台化。在数据产品化方面，我们要将原始数据进行深度加工与整合，依据不同行业、不同场景的需求，开发出具有针对性、实用性的数据产品。比如，精准营销数据包、行业分析报告等，让数据以更直观、便捷的形式服务于各类主体。在数据资产化方面，我们要明确数据的产权归属，建立科学合理的数据价值评估体系，通过确权与评估，使数据成为可计量、可交易、可抵押的资产，充分彰显其经济价值。在数据交易平台化方面，我们需搭建安全、高效、规范的数据交易平台，制定完善的交易规则与流程，保障数据交易的合法合规与安全有序，促进数据在不同主体间的流通与共享，进一步释放商业数据的巨大潜能。

　　在数字中国建设进程中，虽已取得诸多令人瞩目的成就，但也面临着一些不容小觑的挑战，具体如下：一是数字领域竞争渐趋激烈；二是人工智能产业竞争白热化；三是全球数字治理体系亟待完善；四是核心自主技术创新仍需强化；五是算力设施布局、算力生态以及算力与场景融合方面尚需加强；六是数据要素价值有待进一步挖掘；七是人工智能技术引发网络综合治理、数据治理、算法治理等新挑战；八是数据安全风险增大；九是数字社会发展的区域差距扩大。

　　如何应对这些挑战？《建议》提出了五个方案。第一，健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场。一是健全数据要素基础制度。建立保障权益、合规使用的数据产权制度，完善持有权、使用权、经营权的制度框架。完善数据要素流通交易制度和收益分配制度。二是优化数据要素市场化配置。加快培育全国一体化数据市场，规范数据流通交易行为，降低流通交易成本，提高流通交易效率。三是深化数据资源开发利用。加强公共数据资源的汇聚和治理，推动建立企业行业数据共享平台，促进产业链上下游数据流通。

　　第二，促进实体经济和数字经济深度融合，实施工业互联网创新发展工程。一是深入实施产业数字化转型。加快推进农业、工业、服务业等领域的数字化转型，推动产业迭代升级和提质增效。二是培育国际一流的数字产业集群。重点培育国际一流数字标杆企业，促进相关企业“串珠成链”，形成全方位协同的利益共同体，打造具有国际竞争力和影响力的集群品牌。三是实施工业互联网创新发展工程。加快实现工业数据的汇聚、分析和应用。四是推动平台经济创新和健康发展。