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该研究由韩国(🥟)晋(👗)州国立(🥄)教育大学科学教育部金景洙、美(🔳)国(📍)科罗(😏)拉多大学足迹博物馆馆长马丁·(🤓)洛(😪)克利教(🗺)授、韩国国家文(wén )化遗(yí )产研(yá(🐣)n )究(🍲)所(suǒ )负责(zé )人林(lín )钟悳(dé )博士(shì )和邢(🐫)(xí(💬)ng )立达(dá(🕑) )等学(xué )者(zhě )共(gòng )同(tóng )完(wán )成(chéng )。

中(🌩)(zhō(✔)ng )国的(de )优(🎺)势(shì )在于(yú )，拥有庞大的数据资源(⛏)。

(刘翰伦(🍰) 北京人工智能专利产业创新中心(🐚)总(🚄)经理)

军(📥)民融合，往往需要在“高精尖”技术和(🤝)“颠(🍜)覆性(💖)”产业处着力。

首当其冲的是体制机(🐡)制(📺)改革相(🕉)对滞后，自提出军工科研院所分类(🗄)改(🎏)革、军(jun1 )工企(qǐ )业混(hún )合所(suǒ )有制(zhì )改(🈲)革(💻)(gé )的要(👇)(yào )求以(yǐ )来，由于(yú )情况(kuàng )复(fù )杂(🏿)(zá(🖌) )，改革(gé(👣) )迟迟(chí )未能(néng )全面(miàn )开展，体制机(🚍)制的束(📨)缚制约着军民融合的深度发展。

蔡(🌵)成(💙)维指出(🥤)，在军工企业开发民品方面虽然取(🥐)得(💓)了探(🎪)月工程、应用卫星、高技术船舶(😠)等(🚏)标志性(🆓)成果，但从宏观数据上看，军工单位(🐠)民(🈂)品科技开发投入经费多年(nián )徘徊(huái )，民(🐍)(mí(🍢)n )品科(kē(🛋) )技成(chéng )果数(shù )量有(yǒu )所下(xià )降，产(😤)值(🧞)(zhí )增长(➡)(zhǎng )幅(fú )度(dù )不(bú )大。

但需(xū )要注(zhù(🐅) )意的(de )是(📂)，军工单位民品科研开发经费、民(🕟)品(🌄)科技成(⬛)果量、民品科技成果产值都有所(🌛)下降。

因(💞)为中国的互联网产业十分发达，积(😃)累(🐀)了大量(🏌)数据，而数据量越大，则越有利于人(🏬)工(🐤)智能的应用。

其中包括，探索数据共享框(📵)(kuà(💎)ng )架，建立(👟)(lì )数据(jù )信任(rèn )机制(zhì )使多(duō )方(🐆)在(📻)(zài )共享(❗)(xiǎng )数据(jù )时明(míng )确(què )各(gè )自(zì )的(🔽)权(quán )利(🎐)和(hé )责任(rèn )，从(cóng )而保(bǎo )护敏感信(💪)息(😂)，使数据(👊)的获得更为便捷，并保证各环节可(🎐)问责。

辗(🍱)转走上职业“寻龙”路