熙菱信息携手北大、南大，共筑数据要素流通新生态：基于大模型的技术研究与应用探索

在数字经济时代，数据作为新的生产要素，其高效、安全、合规的流通对于推动产业升级、激发市场活力至关重要，近年来，随着人工智能、大数据技术的飞速发展，如何有效管理和利用海量数据，实现数据价值的最大化，成为业界关注的焦点，在此背景下，熙菱信息科技股份有限公司（以下简称“熙菱信息”）携手北京大学、南京大学，共同启动了“基于大模型的数据要素流通标签技术研究应用项目”，旨在通过技术创新，构建一套高效、安全的数据流通体系,为数据要素市场的高效运作提供坚实的技术支撑。

项目背景与意义

数据要素市场的新挑战

随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的出台，数据合规性要求日益严格，如何在保障数据安全与隐私的前提下，促进数据的高效流通与利用，成为亟待解决的问题，数据孤岛现象普遍存在,不同机构间的数据壁垒限制了数据的共享与价值挖掘。

大模型的潜力

大模型技术，尤其是预训练语言模型（如GPT系列）的兴起，为数据处理和分析提供了新的可能，通过大规模预训练模型，可以在不直接接触原始数据的情况下，进行特征提取、模式识别等任务，有效降低了数据泄露风险,同时提高了处理效率。

跨界合作的必要性

北京大学与南京大学的深厚学术底蕴，结合熙菱信息在大数据处理与流通领域的实践经验，形成了产学研用一体化的合作模式，能够加速技术创新与成果转化，为数据要素流通提供科学、可行的解决方案。

项目核心内容与目标

技术研发

项目将聚焦于基于大模型的标签技术，旨在通过深度学习算法，自动从海量数据中提取关键信息，生成精准的数据标签，这不仅将极大提升数据处理的效率与准确性，还能在保护隐私的前提下,实现数据的深度挖掘与价值发现。

数据流通框架构建

基于大模型技术，构建一套安全、高效的数据流通框架，该框架将包括数据加密传输、访问控制、权限管理、审计追踪等模块，确保数据在流通过程中的安全性与合规性，通过智能合约等技术，实现数据的自动化处理与交易,降低交易成本与时间成本。

应用场景探索

项目将围绕金融、医疗、教育等多个行业，探索数据标签技术在风险管理、疾病预测、个性化教育等方面的应用，通过实际案例验证技术的可行性与有效性,推动数据要素在各行业的广泛应用。

项目实施路径与预期成果

阶段性任务

• 第一阶段（2023年Q1-Q2）：项目启动与需求分析，组建跨学科研究团队,完成技术原型设计与初步测试。
• 第二阶段（2023年Q3-Q4）：技术迭代与优化，开展大规模实验验证,构建初步的数据流通平台。
• 第三阶段（2024年Q1-Q2）：行业应用试点，选取典型行业进行应用示范,收集反馈并优化系统。
• 第四阶段（2024年Q3-Q4）：全面推广与商业化，根据试点经验完善产品,推向市场。

预期成果

• 开发出具有自主知识产权的基于大模型的数据标签技术,显著提升数据处理的效率与安全性。
• 构建起一套完整的数据流通体系，实现数据的高效、合规流通。
• 在多个行业形成示范应用案例,推动数据要素市场的健康发展。
• 发表多篇高水平学术论文,培养一批跨学科研究人才。

结语与展望

“基于大模型的数据要素流通标签技术研究应用项目”的启动，标志着在数据要素流通领域的一次重要探索与创新，通过熙菱信息、北京大学与南京大学的紧密合作，我们有信心在保障数据安全与隐私的前提下，推动数据价值的最大化释放，随着技术的不断成熟与应用场景的拓展，该项目有望为数字经济的高质量发展注入新的动力,开启数据驱动的新时代。