数据

AI侧重数据，AI+关注使用数据及其衍生品-信息、知识与逻辑，数据是原始的、未经处理的事实，信息是能够“修正观察者的期望”的、有价值的数据，知识是观察者在接收信息之前的“期望的集合”，是行动的倾向，是已存在的认知框架，逻辑是“期望的共识与惯性”。

ECMWF开放数据路线图

动物测试曾被认为极具可靠性，以至于FDA在紧急情况下（如天花和炭疽疫苗研发），有时仅依据动物数据就批准药物上市。

相比之下，基于大量古菌基因组数据的系统发育基因组分析可以弥补这些不足[12]。

通过对这个扩展的基因组数据集进行复杂的系统发育基因组分析（涉及多个标记集），我们推断真核生物在所有采样的海姆达尔古菌多样化之前就已经进化，而非与海姆达尔古菌中的霍达古菌目分支在一起。

关注真实病患的单细胞基因表达数据；

参赛者需用其中150个基因的数据（以及他们能找到的其他同类细胞数据）训练模型；

最终排名则取决于模型对剩余100个基因数据的预测表现。

且从那时起，ECMWF就开始采取积极措施，逐渐开始提供更多的共享数据。

2019年12月，ECMWF理事会及其成员国和合作国批准了从2020年开始从受限数据政策分阶段过渡到完全开放数据政策，并设定在2026年实现这一目标。

ECMWF开放数据路线图2019年12月，ECMWF理事会及其成员国和合作国批准了从2020年开始从受限数据政策分阶段过渡到完全开放数据政策，并设定在2026年实现这一目标。

例如，大数据分析平台可以将多个传感器收集的交通流量“态”数据进行整合，通过机器学习算法预测交通拥堵的发展趋势（势），帮助交通管理部门提前制定疏导方案。

而势态知感则聚焦于对“势”的认知，它是建立在对大量“态”数据的深度分析、挖掘、建模和推理之上的。

这些丰富的“态”数据构成了决策的基础素材库，为后续的分析和判断提供了原始依据，没有准确且全面的态势感知，就如同决策者失去了对现实情况的洞察之眼，决策将变成无源之水、无本之木。

这通常需要更高级的处理和分析能力，如利用人工智能算法、数据挖掘技术等，对感知到的大量“态”的数据进行融合、分析和推理，从而挖掘出事物发展的“势”。

1、数据层：多源异构数据采集与融合输入端：传感器数据（雷达、摄像头）、文本/日志（社交媒体、系统日志）、人类行为数据（操作记录、指令）等。

该模型适用于高动态、高不确定性、人机必须协作的复杂系统，典型场景包括军事指挥，融合战场传感器数据与指挥官经验，预测敌方行动并优化己方部署；

实时数据处理：构建高效的计算系统，能够实时处理来自各种传感器的数据。

环境建模与理解：利用传感器数据构建周围环境的三维模型。

一些事件的发生，如交通事故的发生是一个客观事件，其发生的时间、地点和原因可以通过监控视频和传感器数据来确定。

态势感知的主客观性是同时存在的，这种融合使得态势感知成为一个动态的、适应性强的过程，在现代军事和安全领域，态势感知系统通常结合了传感器数据（客观）和人工智能算法（部分主观，因为算法的设计和训练受到人类经验的影响），这些系统能够实时处理大量数据，并提供决策支持。

“人工智能﹢医疗管理”是医疗管理的发展趋势，而人工智能依赖于数据的准确性、标准化、结构化程度，这需要医疗管理数据从量变到质变的积累。

医疗质量安全核心制度的数据化监测，通过建立统一规范的监测指标体系，推动医疗管理数据完成从规模积累到质量提升的关键转变，为人工智能在医疗管理领域的深度应用提供必要的数据支撑。

医疗质量安全核心制度的数据化监测，通过实时数据采集、动态分析和持续反馈，为构建智能闭环管理体系奠定基础，推动医疗质量管理从经验驱动向数据驱动转变。

同时，加强对医务人员的培训宣传，将医疗质量安全核心制度的数据化监测与日常医疗管理工作结合起来，形成常态化工作模式。

此次18项医疗质量安全核心制度的数据化监测，其核心逻辑在于通过数据测量医疗质量安全核心制度的落实情况，将测量结果作为制度推行的客观依据，实现用数据反映医疗行为、用数据指导质量改进，具有多重效益。

基于真实患者的单细胞基因表达数据，她和团队从1300种已被开发的药物中，成功锁定了两种原本用于抗癌的药物——来曲唑和伊立替康，证实它们有望治疗阿尔茨海默病。

得益于最新的患者大脑神经元和神经胶质细胞的基因表达数据，他们从1300种药物中，层层筛选出能够改变相关基因异常的25种药物。

大脑与计算机有很大不同，其中一个重要方面在于大脑具备复杂的思维和心理活动能力，包括算计这种涉及思考、谋划、权衡等诸多因素的行为，而计算机主要侧重于执行程序指令进行计算和处理数据。

而人机环境智能系统的核心突破，在于通过AI算法对学习数据的实时采集与分析（如认知速度、知识薄弱点、兴趣偏好、情绪状态等），动态生成“一人一案”的学习路径。

企业可通过员工的“持续学习数据”，制定个性化的职业发展路径。

传统教育的评价高度依赖“结果指标”（如考试分数、升学率），导致学习过程被异化为“刷题-应试”的循环。

系统可记录的学习数据包括：

而人机环境系统通过全量学习数据的采集与多维分析，实现了从“结果评价”到“过程评价”、从“单一标准”到“多元能力”的转变。

本质：学习数据的生成预测，新样本=从预测模型采样。

及时学习和处理数据是必要的，有的人拿到数据以后没有马上处理和分析，过一段时间许多细节就忘记了，实验数据不全也不知道。

在复杂环境中，人类的主观判断和机器的客观数据分析可以相互补充。

态势感知不仅依赖于客观数据，还依赖于个体的感知和判断，如对危险的评估，即使传感器提供了关于物体位置和速度的客观数据，但对这些数据的解读和对危险的评估是主观的。

这既需要客观的数据分析，也需要专家的经验和直觉。

开放数据

现在OA已成为一种出版常态，并发展至接纳开放数据、提早共享和透明方法等。

数据开放方面，落实《意见》“丰富医疗数据供给”要求，美年健康依托累计服务近3亿人次的基础，构建覆盖全年龄段、全地域的真实世界健康数据平台，沉淀百万级肿瘤早筛、千万级慢病、亿级影像诊断数据。

数据崇拜正在重塑科研生态，而那些真正具有颠覆性的思想—就像爱因斯坦1905年发表相对论时几乎无人问津的处境—可能在萌芽阶段就被埋没。

数据层面

建立健全的数据安全和隐私保护机制，强化隐私和安全保障，采用加密技术、访问控制技术和数据匿名化技术等，保护用户数据不被泄露和滥用，如在智慧城市建设中，对涉及公民个人隐私的物联网数据进行严格的加密存储和访问控制，确保数据安全。

更重要的是，人机融合系统通常需要收集大量的个人和组织数据，这些数据的安全和隐私保护是一个重要问题。

图灵机的数据处理方式是基于状态转移的，它根据预设的程序（状态转移函数）来处理数据。

图灵通过图灵机模型，将符号、数据和行为紧密联系，图灵机的指令集和状态转换体现了符号操作与行为的对应，其输入输出则关联数据处理，明确了计算的可实现性边界，为智能的计算基础奠定框架。

在现代计算机中，程序的行为也是通过一系列的指令来控制数据的处理，这些指令就像图灵机的状态转移函数一样，规定了计算机在不同状态下的操作行为。

这种数据处理方式是现代计算机数据处理的原型，它体现了数据在计算过程中的可操作性和动态性。

（2）图灵的数据处理

1、计算：规则或统计定量数据处理

3、计算与算计方法为体系提供“数据处理与策略生成能力”，解决具体问题；

（2）机：系统的“计算载体与执行终端”，包括智能硬件（传感器、机器人、工业设备）与软件（算法模型、数据库、控制程序），承担结构化数据处理、重复性任务执行、高精度操作等功能。

AI作为人类的智能助手，提供数据处理和分析能力。

AI在这一过程中的作用主要体现在数据的处理和模型的训练上。

而在“垃圾数据”与高质量数据混合的数据集里，随着垃圾数据占比升高，模型推理能力受到的负面影响会进一步加剧。

但团队发现，对于完全由垃圾数据训练的Llama模型，调整提示词仅能使其性能得到部分提升——增加高质量训练数据的占比也仅能达到类似效果。

Perplexity20美元的月费，50次Labs使用配额，对于需要频繁进行文献调研、数据分析的研究者来说，价格还是相当有吸引力的。

从搜集资料到编写代码，从数据分析到报告生成，整个流程一气呵成。

具体流程为：机通过传感器采集环境/自身数据（如设备温度、工程进度）→计算模型（如大数据分析）对数据降噪、整合→向人输出“结构化态势报告”（如“设备A温度超出阈值10%，可能导致停机”）→人结合经验理解态势本质（如“并非设备故障，而是环境温度过高导致”）。

工具有机器学习（如预测性维护模型）、大数据分析（如设备运行规律挖掘）、数字孪生（如场景仿真）等。

AI技术的发展，特别是其在数据分析、模型建立和预测方面的优势，为环境监测渐渐注入了新的活力。

也正是在这次会议期间，安排了一场公私对话高级别圆桌会议，来自公共、私营以及学术部门的170多位代表围绕预报、数据、服务供求等问题展开了坦诚交流，并通过了《日内瓦宣言：推进天气、气候、水和相关环境服务领域的公私合作》，其中特别强调了数据共享与可及性，公共部门应继续提供基础观测数据和核心服务，推动全球数据自由交换，鼓励私营部门与学术界在不削弱公共利益的前提下参与数据创新。

2024年，在二十届三中全会上通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》中指出要“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享。

在2021年人大常委会修订通过的《中华人民共和国科学技术进步法》中也提出要“建立健全科研数据开放共享制度”。

同时，积极参与国际合作，推动形成公平、互惠的全球气象数据共享格局的构建，这也将为应对气候变化、全民预警、防灾减灾、实现可持续发展做出更多贡献。

”相关的重要法规政策和文件还有不少，可以从中明确看到党中央、国务院及各部门为推进数据开放共享工作所制定的总体方针和明确的方向。

另一个视角是2022年11月，在埃及沙姆沙伊赫（SharmEl-Sheikh）举行的联合国气候变化大会COP27上，，联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯正式发布了联合国《全面早期预警行动计划（2023–2027）》，其中也对全球数据共享提出了明确意见，“数据必须是开放、可获取、跨境共享的，尤其是观测和预报数据，以确保所有国家都能受益于全球预测能力。

相信这也应是ECMWF加快推进数据共享进程的一个重要因素，体现了国际气象界关于数据政策从理念到行动上的新变化，并在落实联合国和WMO的倡议方面有了切实行动。

2、数据共享

但医疗数据涉及隐私和安全问题，不同医院之间的数据格式、存储标准不统一，数据共享面临技术和制度的双重障碍。

而人机环境协同，面临技术交互、数据共享，认知思维差异、理解能力不同，伦理责任归属、隐私保护，社会就业影响、信任问题等诸多挑战，这不仅比实现超级智能更难，更是当下社会发展需重视的关键，因为人机协同能融合人类与AI的优势推动社会进步。

加大在数据标准化、数据清洗和数据转换等技术方面的投入，在气象监测人机融合系统中，开发通用的数据接口标准，使得各种气象观测设备的数据能够无缝整合到系统中，实现高效的数据共享和利用。

这就导致了数据共享的延迟和不完整性，影响系统的决策效率。

将人类核心价值（如公平、透明）写入算法，如《新一代人工智能伦理规范》要求避免数据偏见。

数据作为AI的“燃料”，其价值在于准确性、完整性和时效性。

这意味着数据的价值不再局限于人类能够理解的表象，而是极大可能蕴藏着超越我们认知的复杂性。

离开AI的行业往往低效跛脚，像制造业生产周期长、互联网难挖掘数据价值。

通过数据交易、算法共享和算力租赁等方式，推动资源的高效利用，促进AI技术的普及和应用。

2019年，在WMO第18次气象大会上审议批准了“向更综合的‘地球系统’方法进行战略转变”的计划，所谓“地球系统”是涵盖了大气、水、陆地、冰冻和生物圈层的整体，极大拓展了WMO的工作领域，但这显然不可能由WMO单独承担，需要推进地球科学领域更广泛的合作，包括数据交换与共享。

ECMWF采取这一行动，也可以追溯到2019年的WMO第18次气象大会，在那次会议上，大会通过了《构建天气、气候和水行动共同体》的宣言，其中对于数据交换提出了一个双向性原则，即不能仅要求各国单向提供观测资料，技术发达国家通过获取资料加工而成的高质量产品也应对资料提供方予以反馈，这显然是一个合理的机制设计。

这个悖论的核心在于诺贝尔奖评选机制与量化数据之间的本质冲突。