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一方面，安全是数据要素进入流通领域的基础性条件，缺乏安全保障的数据开放往往难以持续，通过建立系统性的风险识别与管控机制，将不可控的安全隐患转化为可预期的风险，能够为数据要素在大范围、高频次场景中的流动提供信任基础，确保价值释放的第一步走得稳健。
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在 AI 场景中，Apache Spark 凭借其强大的批处理能力与 Python 生态兼容性，广泛用于大模型训练前的数据清洗、特征工程与推理任务。而 Ray 因其低延迟、高并发特性，被 OpenAI 等头部机构用于分布式训练与强化学习。两者共同构成 Data + AI 的核心计算底座，支持从数据准备到模型推理的全流程高效执行。
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