21世纪以来，以互联网、大数据、人工智能等为代表的数字技术，使创新呈现出数据驱动的新形态。
数据驱动创新主要有3个方向。一是解决已知复杂问题，揭示以往人们已知方向却难以及时证实的复杂关联；二是揭示未知复杂关系，利用海量数据和高效计算能力，在不依靠假设的前提下发现数据间隐藏的复杂关联；三是洞察颗粒化场景，实现个性化赋能。数据对于场景刻画的颗粒度更加细微、覆盖面更加广阔，能为更精确的场景洞察提供助力。
同时，创新范式的改变带来了创新主体地位的变化。产学研一般是指大学和科研机构进行原始创新、技术开发、产业化转换。但在数据推动的情况下，企业有数据和算法，能够准确感知市场需求和应用场景，其重要性得到极大提升。大型数字企业还能汇聚大量人才，进行大规模投入，如在自动驾驶领域，头部企业、平台企业不需要等待原始创新，他们可以实现创新、产业和用户的一体化，这将开拓一个“齐步走”的研发新模式。
要推动更多的数据开放共享和开发利用。数据复用才能最大程度发挥数据的作用，拥有海量数据的传统机构可以加快数据开放共享的步伐，推动其他主体进一步创新。在数字经济方面，我国最大的优势是数据量大，要发挥我国海量数据的作用，加快推进科技创新，为高质量发展提供强大动能。
（本文来源：经济日报 作者：中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长 江小涓 本报记者 李和风整理）
（责任编辑：朱晓倩）
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