当前人工智能本质上是基于数据的“数据智能”。人工智能三大流派中，数据智能属数学基础最薄弱的联结主义，这启发我们重新思考对科学与数据的理解。人工智能本身就是一场科技革命，当前AI实质上是经验主义的胜利，人类正处在新科学诞生前夜。大语言模型掀起新一波热潮，源于其在自然语言层面实现了John McCarthy于1966年提出的智能自动化。数据如电力般提供动力，人工智能就是像电动机一样的由数据驱动的数动机。

大数据、人工智能与区块链等新型信息技术被视为颠覆性技术。颠覆性技术源于颠覆性思想，突破认知是关键。本教程旨在从专业视角，用缜密逻辑与翔实案例，提升人们对数据智能、数据及模型及其关系的认知。

1. 数据要素化治理方法体系

我国从战略高度重视数据发展，明确提出把数据作为第五大生产要素。数据正在成为经济社会发展的核心引擎。然而，数据复杂的属性使其在流通利用过程中面临确权难、定价难、计量难、安全风险等诸多难题。报告从基本概念、特征与属性入手，分析数据要素市场化的一般规律，从确立数据要素形态、构建兼顾流通与安全的数据要素化治理模型框架、形成制度、技术、市场“三位一体”的解决方案等方面提出数据要素化治理的总体思路。

2. 复杂系统数据治理的范式演进与探索

数据作为新型生产要素，其基础性、系统性和活跃性对传统治理体系提出了挑战，尤其面对数源巨量分散、数据异质敏感、关系隐性多变等的超大城市复杂系统，需要新的技术框架来解决数据与场景之间的感知、连接、控制、计算和保护问题。本报告分析数据跨域流通的形态、路径和语义，介绍数据治理的范式演进，阐述以数据共生为特征的数据治理5.0框架。

3.数据库 vs. 数据赋能平台

互联网出现之前，数据库被公认为是管理数据的基础设施。数据库与人工智能作为计算机学科的独立分支历史上多次交汇。现在的人工智能是数据智能，没有计算机就没有互联网，没有互联网就没有大数据，没有大数据就没有现在的人工智能。数据智能的热潮带来数据库和人工智能更深层次的碰撞交融。在我国，数据被定义为第五生产要素，它不同于传统的生产要素，它是像电力一样的能源动力，数据库的未来发展方向是像电网一样的数据赋能平台。

4.数据智能 vs. 模型智能

当前的人工智能是数据智能，其本质是智能的自动化。自动化是人类由来已久的追求，以前的机械自动化、电气自动化都是在有了物理模型以后，通过对物理模型的编程来实现用机器代替人类来完成特定的任务。LLM是在没有物理模型的情况下实现了语言的自动化，它的成功是以神经网络为代表的联结主义的胜利。深度神经网络本质上是人工大脑，其数学基础尚未构建，还属于经验主义的范畴。数据智能对应的是模型智能，它是属于未来的技术。