1月9日，四川眉山，盾构机刀盘破壁而出瞬间。中新社记者 刘忠俊 摄 

1月9日，四川眉山，建设中的市域(郊)铁路眉山北站，远处高架桥上一动车组快速驶过。(无人机照片)中新社记者 刘忠俊 摄 

1月9日，四川眉山，大型吊车将隧道挖掘的渣土吊出洞口。(无人机照片)中新社记者 刘忠俊 摄 

1月9日，四川眉山，隧道内工人师傅正在吊运钢轨。中新社记者 刘忠俊 摄 

1月9日，四川眉山，隧道内工人师傅紧固隧道管片螺母。中新社记者 刘忠俊 摄 

1月9日，四川眉山，一列渣土运输轨道车驶过眉山北站隧道井口(上方洞口)。(无人机照片)中新社记者 刘忠俊 摄 

1月9日，四川眉山，音乐广场至眉山东站右线隧道内9号盾构机正在吊运管片。中新社记者 刘忠俊 摄 

　　肖光睿认为，为应对这些风险，地方政府需要建立健全的数据资产管理框架，包括安全协议、合规监控、技术维护、专业人才培养和应急预案等。同时，应加强对数据资产价值评估和风险管理的研究，确保数据资产的稳健运营和价值最大化。此外，为了应对数据资产运营中的确权、交易、安全等问题，预计将有更多相关法律法规和标准出台，为数据资产运营提供规范和指导。

　　经济观察报在采访中发现，数据资产管理公司基本以省属和市属为主，区县一级相对较少。一位区县财政部门负责资产管理的人士对经济观察报表示，数据资产入表要求很高，区县一级政府的信息化程度较低，需要进行系统接口和数据资源汇总。“我们曾经邀请专业人士来局里讲课，讲‘数据如何作为资产入表’，开始他们还能听懂，后面讲到如何进行数据确权、收集数据、如何接入各种接口，很多人就听不懂了，这么专业的事情，对管理部门来说还是很大的考验。”上述人士说。

　　自动驾驶技术的普及，遵循从低速到高速，从固定路线到区域，从运货到运人，从公共交通、货运等场景开始，最终到私家车市场的转变。“整个行业离最终‘完全自动驾驶’的愿景依然存在一定距离，规模化商用仍需时日，但现有落地场景已十分丰富。”IDC中国研究经理王博称。