新春伊始,中國(guó)各個(gè)行業(yè)、領(lǐng)域都在關(guān)注一個(gè)熱詞:新質(zhì)生產(chǎn)力。
新質(zhì)生產(chǎn)力代表著一種生產(chǎn)力的躍遷,意思是“以科技創(chuàng)新發(fā)揮主導(dǎo)作用的生產(chǎn)力”。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是新興科技催生而來(lái)的顛覆性發(fā)展引擎。尤其在這個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的數(shù)字時(shí)代,發(fā)展這種更具融合性、更體現(xiàn)革新內(nèi)涵的生產(chǎn)力質(zhì)態(tài),是企業(yè)與行業(yè)的微觀訴求,同時(shí)也是地區(qū)與國(guó)家的宏觀訴求。
如何才能獲得新質(zhì)生產(chǎn)力,是千行萬(wàn)業(yè)共同面對(duì)的時(shí)代考題。
想要回答這道考題,就需要認(rèn)識(shí)一個(gè)基本邏輯:生產(chǎn)力的迭代是人類(lèi)文明發(fā)展的內(nèi)生引擎,其來(lái)自對(duì)生產(chǎn)要素的有效激活,而新質(zhì)生產(chǎn)力的來(lái)源,就要依靠對(duì)新型生產(chǎn)要素的激活。
提到新生產(chǎn)要素,一個(gè)關(guān)鍵詞將映入眼簾,這就是“數(shù)據(jù)要素”。
與傳統(tǒng)生產(chǎn)活動(dòng)消耗自然資源不同,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展消耗的是“數(shù)據(jù)要素”。在2019年,相關(guān)政策明確指出了“健全勞動(dòng)、資本、土地、知識(shí)、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場(chǎng)評(píng)價(jià)貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報(bào)酬的機(jī)制”,標(biāo)志著數(shù)據(jù)要素正式投入到中國(guó)經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出與分配階段,成為繼勞動(dòng)力、土地、資本、技術(shù)之后的“第五生產(chǎn)要素”。
去年,國(guó)家數(shù)據(jù)局的成立受到全球矚目。隨后在年底,國(guó)家數(shù)據(jù)局等17部門(mén)聯(lián)合印發(fā)了《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動(dòng)計(jì)劃(2024—2026年)》,明確開(kāi)展“數(shù)據(jù)要素×科技創(chuàng)新”行動(dòng)。探索激活數(shù)據(jù)要素價(jià)值、獲得新質(zhì)生產(chǎn)力的方法,成為今年國(guó)民經(jīng)濟(jì)與企業(yè)發(fā)展最重要的議題之一。
然而在實(shí)踐中,企業(yè)經(jīng)常發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并不匱乏,缺乏的是管理、使用與流通。粗獷而富有生命力的數(shù)據(jù)散落在田野間蓄勢(shì)待發(fā),但想讓它們形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)、變成真實(shí)的生產(chǎn)力,還需要一座座現(xiàn)代化的“工廠”來(lái)完成。
2月20日,伴隨著萬(wàn)千企業(yè)新春開(kāi)工的音信,華為舉辦了2024數(shù)據(jù)存儲(chǔ)新春新品發(fā)布會(huì)。期間,華為率先發(fā)布了業(yè)界全新的數(shù)據(jù)湖解決方案。
這個(gè)解決方案,就是一座面向數(shù)據(jù)要素的超級(jí)工廠,它可以把大量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行智能加工,從而滿足數(shù)據(jù)產(chǎn)品的多樣化需求,解鎖了邁向數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程的層層桎梏,讓數(shù)據(jù)煥發(fā)出勃勃生機(jī)。
屬于中國(guó)大地的新質(zhì)生產(chǎn)力從何而來(lái)?在這個(gè)AI技術(shù)喚醒每一比特?cái)?shù)據(jù)的黃金年代,只要讓數(shù)據(jù)要素看得清、理得順、用得好、流通好,那么千行萬(wàn)業(yè)自然就有了蓬勃新生的信心與底氣。
從數(shù)據(jù)要素,到數(shù)據(jù)資產(chǎn):最壯闊的時(shí)代機(jī)遇
近幾年,全球范圍內(nèi)迎來(lái)了以AI大模型為代表的智能技術(shù)大爆發(fā)。智能的來(lái)源是對(duì)數(shù)據(jù)的洞察與學(xué)習(xí),因此數(shù)據(jù)要素的價(jià)值正在經(jīng)歷跨世代的升級(jí),各行業(yè)都在爆發(fā)出巨大的數(shù)據(jù)要素紅利。
舉例來(lái)看,華為盤(pán)古大模型通過(guò)對(duì)超過(guò)300PB全球天氣歷史數(shù)據(jù),以及近10年超過(guò)70PB的衛(wèi)星降水歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)了降雨預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升20%,從而將實(shí)現(xiàn)在全國(guó)范圍內(nèi)每年減少百億元的暴雨經(jīng)濟(jì)損失。
某大型銀行,通過(guò)將53年內(nèi)積累的超100PB數(shù)據(jù),以及每天實(shí)時(shí)產(chǎn)生的300TB數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,實(shí)現(xiàn)了降低約5%的不良貸款率,每年減少直接損失約5億元。
這些數(shù)據(jù)要素帶來(lái)的直觀紅利,意味著巨大的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇。這也讓數(shù)據(jù)要素開(kāi)始向數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行升級(jí),成為企業(yè)核心資產(chǎn)的組成部分。同時(shí)我們知道,一種生產(chǎn)要素的資產(chǎn)化,要求其具備可量化、可估值、可流通的特性。但在數(shù)據(jù)要素的生產(chǎn)與流通實(shí)踐里,企業(yè)還是需要大量面對(duì)諸如數(shù)據(jù)管理困難、認(rèn)證授權(quán)復(fù)雜、流通安全難以保障等問(wèn)題。
簡(jiǎn)言之,高速成長(zhǎng)的數(shù)據(jù)要素,正在成為這個(gè)時(shí)代機(jī)遇最大、價(jià)值提升最為迅猛的生產(chǎn)要素。數(shù)據(jù)資產(chǎn)化,是每家企業(yè)都必須關(guān)注的方向,而讓這一切機(jī)遇成真的前提,是掃清數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程中的挑戰(zhàn)。
只有數(shù)據(jù)無(wú)礙,企業(yè)無(wú)憂,數(shù)據(jù)要素才能真正變?yōu)閿?shù)據(jù)資產(chǎn)。
從野蠻生長(zhǎng),到工業(yè)化體系:建立數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)面臨的挑戰(zhàn)
為什么提起數(shù)據(jù)資產(chǎn)化時(shí),很多企業(yè)會(huì)覺(jué)得為時(shí)過(guò)早,或者障礙重重?
根據(jù)國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心發(fā)布的數(shù)據(jù),在2022年至2025年,中國(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)復(fù)合增速將達(dá)到28.99%,全國(guó)數(shù)據(jù)產(chǎn)量將達(dá)到8.1ZB,位居全球第二。中國(guó)已經(jīng)成為名副其實(shí)的“數(shù)據(jù)大國(guó)”,但從數(shù)據(jù)大國(guó)到數(shù)據(jù)強(qiáng)國(guó),是千行萬(wàn)業(yè)普遍面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、流通機(jī)制不暢、應(yīng)用潛力釋放不足等問(wèn)題。
在企業(yè)的實(shí)踐中,很容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并不像土地、資金、技術(shù)專(zhuān)利等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素那樣清晰和標(biāo)準(zhǔn)化。絕大多數(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù),都是企業(yè)在生產(chǎn)實(shí)踐中自然形成的,從收集到加工、流通都處于野蠻生長(zhǎng)狀態(tài)。具體表現(xiàn)為數(shù)據(jù)要素的權(quán)屬判斷更為復(fù)雜,聚集和歸檔非常困難,價(jià)值密度難有標(biāo)準(zhǔn),甚至隱私泄露、數(shù)據(jù)錯(cuò)用等問(wèn)題可能會(huì)給企業(yè)帶來(lái)負(fù)面影響。將這些直觀的挑戰(zhàn)歸類(lèi)整理,華為在發(fā)布會(huì)中提到,當(dāng)前在建立數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)體系過(guò)程中,主要需面對(duì)四大難點(diǎn):
1.數(shù)據(jù)看不清。
大中型企業(yè)、連鎖企業(yè)、跨國(guó)企業(yè)經(jīng)常會(huì)面對(duì)分散在各地的海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一、格式多樣、源頭散落各地,從而導(dǎo)致企業(yè)事實(shí)上很難全盤(pán)縱覽整體性數(shù)據(jù)。與此同時(shí),數(shù)據(jù)盤(pán)點(diǎn)依賴(lài)人工操作,導(dǎo)致盤(pán)點(diǎn)成本大、訛誤多,進(jìn)一步加重了數(shù)據(jù)“看不清”的問(wèn)題。
2.數(shù)據(jù)理不順。
數(shù)據(jù)收集之后,需要整理分類(lèi)。但目前大量企業(yè)的數(shù)據(jù)分類(lèi)依賴(lài)人工,這就導(dǎo)致分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一,數(shù)據(jù)容易變得雜亂無(wú)章。當(dāng)前階段,中國(guó)企業(yè)數(shù)據(jù)分類(lèi)依賴(lài)人工比例超過(guò)了60%,在海量數(shù)據(jù)時(shí)代,提升數(shù)據(jù)分類(lèi)自動(dòng)化水平迫在眉睫。
3.數(shù)據(jù)用不好。
在收集與分類(lèi)之后,數(shù)據(jù)需要真正加工成數(shù)據(jù)產(chǎn)品才能發(fā)揮其價(jià)值。但在這個(gè)階段,企業(yè)往往面臨數(shù)據(jù)應(yīng)用方式較為傳統(tǒng),數(shù)據(jù)加工成本過(guò)大等問(wèn)題。比如說(shuō),用自身數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI大模型是企業(yè)非常關(guān)注的領(lǐng)域。但在AI訓(xùn)練之前,需要大量時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注,這個(gè)成本是很多企業(yè)難以承受的。
4.數(shù)據(jù)流不動(dòng)。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的最后一環(huán)在于數(shù)據(jù)的高效流通。但在這個(gè)階段,企業(yè)一方面是“不敢流”,需要承擔(dān)安全與合規(guī)方面的風(fēng)險(xiǎn),一旦流通起來(lái)就可能面臨“隱私裸奔”的危機(jī)。另一方面是“流得慢”,數(shù)據(jù)流通過(guò)程中所需的存、算、網(wǎng)等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)支也是擋在企業(yè)面前的一座大山。這導(dǎo)致很多企業(yè)在數(shù)據(jù)流通時(shí),還在選擇快遞硬盤(pán)這種原始且不安全的方法。
這四大挑戰(zhàn),關(guān)注到了數(shù)據(jù)從生成、管理到流通的每一個(gè)環(huán)節(jié),可以說(shuō)是所有企業(yè)都將面對(duì)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化難題。如何才能把千行萬(wàn)業(yè)野蠻生長(zhǎng)的數(shù)據(jù),變成精密、可靠、標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)品,是數(shù)據(jù)要素時(shí)代的核心考題。
為此,華為希望搭建一座“超級(jí)工廠”,來(lái)幫助海量數(shù)據(jù)走向工業(yè)化的全新時(shí)代。
從千行萬(wàn)業(yè),到一座“超級(jí)工廠”:華為數(shù)據(jù)湖解決方案
千行萬(wàn)業(yè),都需要加速數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程。這也意味著千行萬(wàn)業(yè)的數(shù)據(jù),也都需要這樣一座“超級(jí)工廠”。它像流水線一樣完成原始數(shù)據(jù)的加工、盤(pán)點(diǎn)、分類(lèi),完成一站式處理,并且構(gòu)建可靠的流通傳輸環(huán)境,讓數(shù)據(jù)要素從野蠻粗放走向清晰規(guī)整。
這座工廠,就是華為基于GFS打造的數(shù)據(jù)湖解決方案。GFS(Global File System)是指全局文件系統(tǒng),它作為整個(gè)方案的靈魂組件與驅(qū)動(dòng)引擎,與上層的數(shù)據(jù)服務(wù)層和下層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層協(xié)同,構(gòu)筑了一個(gè)完善而高效的數(shù)據(jù)編織層,以全局命名空間,幫助數(shù)據(jù)資產(chǎn)實(shí)現(xiàn)可視、可管、可用。
(華為分布式存儲(chǔ)領(lǐng)域總裁袁遠(yuǎn))
具體而言,為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程中的四大挑戰(zhàn),華為數(shù)據(jù)湖解決方案包含這樣一些技術(shù)創(chuàng)新特性:
首先,是數(shù)據(jù)資產(chǎn)一張圖。
華為數(shù)據(jù)湖解決方案可以實(shí)現(xiàn)跨地域、跨站點(diǎn)、跨廠家的統(tǒng)一元數(shù)據(jù)納管,同時(shí)實(shí)現(xiàn)不同格式、協(xié)議的數(shù)據(jù)均無(wú)損地統(tǒng)一入湖。除此之外,為了應(yīng)對(duì)遠(yuǎn)數(shù)據(jù)掃描上報(bào)過(guò)程中的低效率、重人工問(wèn)題,數(shù)據(jù)湖解決方案還能將增量數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)側(cè)無(wú)感知地實(shí)時(shí)更新,從而橫跨時(shí)間、空間的限制,幫助企業(yè)將所有數(shù)據(jù)盡收眼底。
某世界500強(qiáng)企業(yè),需要面對(duì)來(lái)自全球超過(guò)200家子公司,130多家全球代表處的數(shù)據(jù)匯總,導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)報(bào)告變成了巨大工程。通過(guò)應(yīng)用全局資產(chǎn)一張圖,這家公司將超過(guò)100萬(wàn)張表格進(jìn)行了高效地盤(pán)點(diǎn)、注冊(cè),從而使月度報(bào)告生成時(shí)間從18天縮短為3天,年度報(bào)告生成時(shí)間從三周縮短至一周,大幅提升了經(jīng)營(yíng)決策效率,真正做到了全球數(shù)據(jù)一覽無(wú)遺。
其次,是智能數(shù)據(jù)目錄。
面對(duì)數(shù)據(jù)的整理、分類(lèi)難題,華為數(shù)據(jù)湖解決方案提供智能數(shù)據(jù)目錄能力,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)標(biāo)簽與聚合,滿足數(shù)據(jù)的高效檢索與呈現(xiàn)。從應(yīng)用場(chǎng)景上看,智能數(shù)據(jù)目錄有兩類(lèi)應(yīng)用。一是進(jìn)行數(shù)據(jù)合規(guī)的自動(dòng)分級(jí),對(duì)敏感數(shù)據(jù)、隱私信息進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。二是數(shù)據(jù)內(nèi)容的自動(dòng)分類(lèi),將數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)需求進(jìn)行智能的屬性化標(biāo)簽處理。
某海外企業(yè)在進(jìn)行AI質(zhì)檢實(shí)踐中,就應(yīng)用了智能數(shù)據(jù)目錄能力。通過(guò)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)標(biāo)簽與數(shù)據(jù)處理,將需要數(shù)天完成的數(shù)據(jù)處理時(shí)長(zhǎng)縮短到了18分鐘,相關(guān)服務(wù)器數(shù)量也減少了一半,全方位提升了數(shù)據(jù)整理效率,降低了相關(guān)成本。
最后,是通過(guò)構(gòu)建可信的數(shù)據(jù)交換空間,讓數(shù)據(jù)真正安全高效地流通。
華為數(shù)據(jù)湖解決方案提出了可信數(shù)據(jù)空間的概念。在這個(gè)空間里,企業(yè)可以通過(guò)合法性認(rèn)證、安全管控策略、全鏈路加解密、日志留痕等能力,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可信、可控和可追溯流轉(zhuǎn),并支持第三方監(jiān)管與運(yùn)營(yíng),從而在數(shù)據(jù)流通雙方或者多方之間搭建了安全可信的數(shù)據(jù)要素通道。
針對(duì)數(shù)據(jù)流通效率低、成本高的問(wèn)題,華為數(shù)據(jù)湖解決方案也提供了面向跨域訪問(wèn)的數(shù)據(jù)智能緩存能力,訪問(wèn)任何地域的數(shù)據(jù)都像訪問(wèn)本地一樣高效。此外,在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中提供2:1的無(wú)損壓縮能力,從而降低數(shù)據(jù)傳輸壓力,節(jié)省相關(guān)成本。
總之,華為數(shù)據(jù)湖解決方案這座為數(shù)據(jù)要素而生的“超級(jí)工廠”,蘊(yùn)含了針對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化過(guò)程中每項(xiàng)挑戰(zhàn)的解題思路。
踏著數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的腳步,一場(chǎng)引爆數(shù)字時(shí)代的熊熊烈火便至此燃燒起來(lái),迸發(fā)出超乎想象的巨大能量。
從實(shí)踐,到未來(lái):讓中國(guó)沒(méi)有流不通的數(shù)據(jù)
從當(dāng)前階段企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化實(shí)踐,到未來(lái)更廣闊的數(shù)據(jù)市場(chǎng)構(gòu)建,可以看到華為數(shù)據(jù)湖解決方案將展現(xiàn)巨大的潛力,最終推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力在每個(gè)行業(yè)、每家企業(yè)中涌現(xiàn)出來(lái)。事實(shí)上,在當(dāng)前的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化實(shí)踐中,先行一步的數(shù)字化、智能化探索者們已從中獲益。
舉例來(lái)說(shuō),在某家大型銀行中,原本需要面對(duì)總行與分行之間、銀行同業(yè)之間缺乏安全、高效數(shù)據(jù)流通手段,導(dǎo)致業(yè)務(wù)上線慢,安全顧慮大的問(wèn)題。
通過(guò)在總行、分行統(tǒng)一部署華為數(shù)據(jù)湖解決方案,該銀行實(shí)現(xiàn)了一系列數(shù)據(jù)要素的價(jià)值躍升。比如,通過(guò)可信數(shù)據(jù)空間與GFS的結(jié)合,銀行數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)高效流通,并且全行數(shù)據(jù)使用違規(guī)的次數(shù)降低了80%,再比如,通過(guò)全局?jǐn)?shù)據(jù)可視、可管,這家銀行實(shí)現(xiàn)了全行一張圖,從而加速數(shù)據(jù)報(bào)表生產(chǎn),并讓產(chǎn)品開(kāi)發(fā)更加敏捷,新業(yè)務(wù)上線時(shí)間從1月縮短到1周。此外,通過(guò)GFS與華為OceanStor分布式存儲(chǔ)的結(jié)合,這家銀行在滿足多樣化業(yè)務(wù)負(fù)載、協(xié)議訴求的同時(shí),通過(guò)熱、溫、冷數(shù)據(jù)智能分級(jí)實(shí)現(xiàn)了TCO下降30%。
這一案例不僅對(duì)金融行業(yè)具有參考價(jià)值,對(duì)于各個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化來(lái)說(shuō),都有積極的借鑒意義。
而望向更遠(yuǎn)的未來(lái),華為將推動(dòng)open-GFS開(kāi)源計(jì)劃,面向伙伴及用戶開(kāi)放包括異構(gòu)接入框架、全局視圖管理以及數(shù)據(jù)流動(dòng)引擎等核心能力,從而完成更貼近行業(yè)的數(shù)據(jù)流通能力、加速數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程,讓用戶免除后顧之憂。
如果說(shuō),農(nóng)業(yè)時(shí)代比拼土地,工業(yè)時(shí)代比拼勞動(dòng)力和資本,信息時(shí)代比拼技術(shù),那么未來(lái)企業(yè)邁出的每一個(gè)腳步、登上的每一層樓、跨過(guò)的每一座山峰,都嵌在那一次次數(shù)據(jù)涌動(dòng)之中。誰(shuí)能率先將數(shù)據(jù)納為生產(chǎn)要素,能從數(shù)據(jù)中汲取資產(chǎn)化價(jià)值,誰(shuí)就能率先獲得智能時(shí)代的船票,激發(fā)出面向未來(lái)的新質(zhì)生產(chǎn)力。
而這一切的開(kāi)端與前提,是數(shù)據(jù)要素走進(jìn)“工廠”。
在這座工廠的宏偉藍(lán)圖里,每一條歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)都有其價(jià)值,每一個(gè)智能體都能被數(shù)據(jù)點(diǎn)燃。無(wú)垠的中國(guó)大地之上,將沒(méi)有流不通的數(shù)據(jù)。
免責(zé)聲明:此文內(nèi)容為第三方自媒體作者發(fā)布的觀察或評(píng)論性文章,所有文字和圖片版權(quán)歸作者所有,且僅代表作者個(gè)人觀點(diǎn),與極客網(wǎng)無(wú)關(guān)。文章僅供讀者參考,并請(qǐng)自行核實(shí)相關(guān)內(nèi)容。投訴郵箱:editor@fromgeek.com。
- 蜜度索驥:以跨模態(tài)檢索技術(shù)助力“企宣”向上生長(zhǎng)
- 騰訊隱身,令人生畏
- 迪卡儂的價(jià)格、lululemon的品質(zhì),平替正成為年輕消費(fèi)者的心頭好
- 三場(chǎng)與AI有關(guān)的死亡
- 100億美元史上最大融資的背后,國(guó)內(nèi)外巨頭齊瞄準(zhǔn)Data+AI
- 有一種羨慕叫“別人家的年終獎(jiǎng)”:京東采銷(xiāo)平均23薪,全網(wǎng)熱議“人的價(jià)值”
- 行業(yè)首個(gè)“人機(jī)大戰(zhàn)”對(duì)壘!AI翻譯已媲美人工
- 蘋(píng)果開(kāi)啟年終大促,降價(jià)1200元,被國(guó)產(chǎn)手機(jī)嚇怕了?
- 1999 元起,OPPO A5 Pro 超防水、超抗摔、超耐用
- 長(zhǎng)三角,如何把數(shù)據(jù)要素變成新長(zhǎng)江?
- 大模型,在內(nèi)卷中尋找出口
免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來(lái)自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí),并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏,概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁(yè)或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí),應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書(shū)面權(quán)利通知或不實(shí)情況說(shuō)明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí),溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開(kāi)相關(guān)鏈接。