蚂蚁摩斯入选波士顿《数据价值网络》白皮书

蚂蚁摩斯隐私计算论坛 2024-05-07 16:46:06

数据已成为数字经济时代的重要生产要素。随着《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》的发布以及数据资产入表正式落地,数据要素市场发展正驶入快车道。

“数据作为新型生产要素,是发展‘新质生产力’的重要组成,已成为优化资源配置、提高生产效率、驱动创新发展的关键。”22日,在信百会“数据要素X”论坛上,信百会学术委员、中国电子信息行业联合会常务副会长周子学如是说。

会上,信百会研究院与波士顿咨询(BCG)联合发布的《数据价值网络》白皮书(下称“白皮书”)指出,受益于政策积极推动和AI大模型等前沿科技革新,整个数据市场正处于重要变革期,数据流通链路正在被重塑,将在新应用、新供给和新基建方面催生三大千亿级市场。

波士顿咨询全球合伙人於晨表示,中国企业越来越重视数据资产,对数据的充分开发和高效利用,尤其是通过发掘数据价值,产生新的应用和服务,已成为企业竞争力的重要体现。

白皮书认为,传统应用场景升级叠加AI大模型发展带来的新需求,正在催生千亿级数据应用与解决方案市场,其中,营销、风控和交易决策等场景是目前最主要、也是市场规模最大的需求场景。比如,在营销领域,蚂蚁数科旗下摩斯平台通过隐私计算技术实现多方数据联合建模,为某消费品牌制定智能营销解决方案,有效提高营销精准度,在成本降低80%的同时实现效果提升50%以上。

除了新应用带来的市场机会外,白皮书认为,由AI、云和安全合规驱动的数据技术创新升级将在未来五年迎来巨大增长,并带来千亿级市场。此外,公共机构、运营商等存量数据合规开放以及其他行业的新数据供给涌现,预计推动供给侧千亿数据价值释放。

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内容概要:本文介绍了一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的微电网优化调度模型,综合考虑风能、光伏、储能系统、柴油发电机、燃气轮机以及与主电网之间的能量交互等多种分布式能源的协同运行。通过构建以运行成本最小化、碳排放最低化和系统可靠性最优化为目标的多目标优化模型,利用Matlab平台实现MOPSO算法求解,完成对微电网在不同运行场景下的能量管理与调度方案优化。该模型能够有效平衡经济性与环保性之间的关系,适用于含多类型分布式电源的复杂微电网系统,具有较强的工程应用价值和科研参考意义; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事微电网、智能电网、综合能源系统、可再生能源集成与优化调度等领域研究的专业人士; 使用场景及目标:①用于多能源耦合微电网系统的协同优化调度研究;②支持多目标智能优化算法在能源系统中的建模与求解实践,帮助用户掌握MOPSO在实际工程问题中的应用方法;③为学术论文复现、毕业设计、科研项目开发提供完整的代码实例与技术支撑; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与理论文档,深入理解目标函数构建、约束条件处理及Pareto最优解集生成机制,重点关注算法参数设置、多目标权衡分析与结果可视化,并可通过调整能源配置或引入新约束进行二次开发与创新研究。

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