创新模式催化遥感AI产业发展，如何探索国土资源数字经济新范式？业务能力实现的方法和过程在自然资源领域该如何进行？IBM这些年又提出了哪些数据治理方法和实践？自然资源数据治理路径是什么？深圳市自然资源领域在数据治理方面有何实践进展？数据要素繁多背景下，数据质量问题如何治理解决？

昨天给大家分享了2月17日上午场嘉宾们的精彩观点，相信大家对下午场的更迫不及待了～今天就随小编一同来回顾2月17日下午场六位嘉宾的精彩时刻！

共同繁荣自主可控AI遥感产业

探索国土资源数字经济新范式

数字经济时代，AI算力就如同水和电一样，将成为一种新型公共资源，让智能触手可及。如何利用AI赋能产业发展？首先将数据、模型、资源、场景这四大要素拉在一起，然后朝着这四个方向要聚合产业的资源；第二要打破数据的封闭性，让它变的开放起来，能够发挥出它的产业价值。第三点是要结合强大的科研团队所创造出来的模型成果和算法成果，来进行场景化落地，来突破科研和应用之间的鸿沟；第四点产业要想良好的发展，一定走商业化和创投的道路。AI+遥感数据+泛国土场景，是繁荣数字经济的一条路径。

自然资源现在处在高速的发展和重塑阶段。当前自然资源信息化能力积累的普遍状况是多种技术架构并存，业务的执行思维、监管思维和决策思维与IT能力未能有效持续对齐，数字化支撑能力的积累以技术能力为主。业务能力作为支撑管理要求和深化改革要求的服务能力，需要在业务分析设计过程中专项分析、持续沉淀。通过从决策、监管、执行三个层次针对自然资源不同的业务域的业务能力分析和设计，构筑业务能力模型框架，以快速响应业务改革和业务变化。业务能力的设计和持续沉淀，解译管理要义的，在管理和IT能力之间建立桥梁和枢纽，牵引技术能力和技术平台的建设与业务要求对齐。业务能力作为一项专项能力，持续沉淀的过程中，需要有持续管理、持续治理的手段和技术平台。

数据治理这几年最常见的数据治理把手，数据资产目录可以帮助企业构建全局数据资产地图，把后续数据使用效率大大提升。数据都是延续，有依据可查，可控，可管理。2022年12月，国务院发布 “数据二十条”，对构建数据产权、数据要素流通和交易、数据要素收益分配等制度建设提出重要意见。数据资产化是前提条件，数据复杂性是创新和增长的主要障碍。数据治理是一个理解数据——信任数据——保护数据——监管数据——应用数据的过程。2020年4月正式把数据作为一个生产力，跟土地、能源、石油这些资源作为生产要素，从数据到生产力之间有一个路径，首先是业务要进行数据化，然后将数据再进行资产化，资产产品化，最后再达到数据的要素。

自然资源要素是全域、全空间、全要素、全过程，由此造成的信息量非常庞大，是一个巨量的信息来源，也是困扰大家很重点的问题。目标不一样，导致数据治理程度、工艺和流程也不一样。数据治理和业务治理是一个事物的正反面，业务运转本身也带来了数据，数据的质量某种程度上也决定了业务的质量，业务的改革同时又驱动数据管理方式的变革，整个过程当中这两个事情互为阴阳，互为驱动的状态。数据治理一定是全生命周期，单独治理某个环节没问题，但是从全局视角来看一定要关注全过程，刚才提到时间维度，管理维度，规则维度是需要从不同的维度来反应和谋划一张蓝图。数据治理需要有配套措施，大家都比较熟悉，有企业级工具、规范和组织。