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数据资产“入表”和数据资产评估则是推进数据资产化的两项重要前置性工作。目前，企业数据资源相关会计处理规定已明确，这有利于准确反映出企业数据资源价值。企业应当严格按照有关要求，结合企业数据资源的实际情况，进行相应的会计处理。数据资产评估对激活数据资产价值有着重要作用，但与传统资产评估相比具有特殊性和复杂性。中国资产评估协会已发布了数据资产评估指导意见，确定数据资产价值的评估方法包括收益法、成本法和市场法3种基本方法及其衍生方法。无论是数据资产“入表”还是数据资产评估，都有待持续完善和提升，以更好适应数据要素合规高效、安全有序流通和交易需要。
“我们近期正在给智能驾驶相关的部门招人，但是由于近两年业务压力较大，公司原则上不同意在北京、上海等高人力成本的城市招人，这个部门只能设立在华北的一个三线城市，毗邻我们一家工厂。”张杰克告诉记者，虽然用人成本会下降很多，公司给出的薪酬在当地也很有竞争力，但是当地相关的人才供应较少，即便有候选人，条件也难以符合公司的要求。
的确，人类社会发展到今天，市场成为世界市场，历史成为世界历史，国际社会成为“地球村”。当前，全球地缘冲突加剧，热点问题频发，经济复苏乏力，发展鸿沟拉大，人类文明发展面临诸多问题和挑战。世纪疫情、气候变化、核污染水扩散等全球性危机一再警示我们，世界各国不是乘坐在190多条小船上，而是乘坐在一条命运与共的大船上。小船经不起风浪，巨舰才能顶住惊涛骇浪。没有哪个国家能成为独立封闭的孤岛，也没有哪个国家能够独自应对人类面临的各种挑战。宇宙只有一个地球，人类共有一个家园，也只有一个共同的未来。
为了满足各专业学生未来工作、生活和发展的需要，学校要引导学生将人工智能技术内化为通识技能。在日常教学中宣讲人工智能技术发展态势和趋势，国家有关法律规范和人工智能技术应用道德准则，引导学生正确认识、应用人工智能技术服务个人发展进步，免受其负面影响。还要将人工智能通识课程纳入课程体系，组织学生学习人工智能基础概念、应用案例、前沿技术、伦理风险和社会责任、生成式人工智能工具及技术应用等内容，系统培养学生的高阶思维能力，让人工智能思维融合到不同的专业问题处理中，让不同专业的学生从自身视角了解人工智能理论研究、应用开发等，引导学生积极面对人工智能带来的技术挑战和伦理困境，启发学生积极拥抱人工智能，培养职业通用能力，提升面对未来职场挑战的能力。