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应该注意的是，数据资产有别于数据本身，是专指能够为企业带来经济利益的数据资源。作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，数据资产被认为是数字时代最重要的资产形式之一。有序推进数据资产化，加强数据资产全过程管理，有利于更好释放数据资产价值。尽管对数据资产的重要性已形成共识，但在现实运用中还存在不少难点堵点，特别是法律权属模糊、供给质量不高、流通机制不畅等问题亟需解决。
国家邮政局数据显示，2023年，国家邮政局加快农村寄递物流体系建设，联合中央财办等部门印发指导意见，启动农村寄递物流体系建设三年行动，实施“一村一站”工程，累计建成1267个县级公共寄递配送中心、28.9万个村级寄递物流综合服务站和19万个村邮站。邮快合作和农村客货邮融合发展，邮快合作建制村覆盖率超70%，新增交邮联运邮路1300余条，农村邮路汽车化率同比提升9个百分点。
同时，记者发现，在各大购物平台上，凡士林都有官方旗舰店，名称为“Vaseline凡士林官方旗舰店”，两款瓶身设计颜色类似，功效介绍也基本相同，就连护肤品最重要的原料成分也相同，最大的差别就是价格，正规旗舰店里的Vaseline凡士林身体乳220ml售价109.9元，是“×××凡士林果酸柔滑身体乳”的几倍。
虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。