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在他看来，新质生产力就是“Datafication”，即利用数字化技术，对所有行业进行转型升级，通过数据资产的累积，以及用数据资产取代传统资产，催生新的生产力和生命力。通过对数据的有效采集与利用，数字化技术能够帮助企业更精准地把握市场脉搏，优化生产流程，提高产品质量。在未来的发展道路上，如何将这些宝贵的数据资产转化为实际的价值，将是企业和个人都需要不断探索和实践的方向。

郭为还在书中重点强调了信息化与数字化的区别：信息化主要聚焦于提升企业运营效率，而数字化则更进一步，旨在通过持续积累和构建企业的数据资产，以此作为推动企业实现新增长的关键动力。数据资产的形成是企业追求业务敏捷化、快速迭代以及开拓业务第二曲线的基础。在数字化转型的整个过程中，第一步要实现业务的数据化，第二步要实现数据的业务化，完成这样的循环将推动企业进入增长飞轮。

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会议首先宣布了新增的45家联盟会员名单，随后中国科大罗毅教授发布联盟行动纲领——《智能科学家生态联盟宣言》。智能科学家生态联盟将在全国共建智能科学家基础设施，旨在提供随时随地调用的“科学认知力、精准实验与计算能力、数据分析能力”，将帮助人类突破体力、算力、脑力、学科认知力的个体局限。正如电力基础设施提供随时随地可调用的“电力”，帮助人类突破了个体体力极限，智能科学家基础设施将成为智能新质生产力的基础“电网”。

随后与会嘉宾围绕“智能科基，范式革命之火”“数据智能时代的人才培养”“智能科基，助推新质生产力”“智能科学家的标准建设与推广”四个主题展开了深入讨论。“AI for Science智能科学家如何预见未来？”与会嘉宾共同分析智能科技在化学合成、材料创制以及科学方法论等领域的最新进展与未来趋势，交流理实交融的科学方法论和数据智能时代的人才培养方案。

中国科学院前沿科学与基础研究局副局长沈毅认为，构筑智能科学家基础设施，是实现范式变革的关键一步。他说：“我们不仅要加强人工智能在各学科领域的应用、推动科研范式的创新、提高科研效率和质量、推动重大原创成果的产出，还需要加强人才培养和引进，团结院内外相关优势力量，建设一支具有创新精神和实践能力的AI for Science跨学科交叉研究团队。”(完)