在数字化转型的深水区，领先的企业已不再满足于数据的简单呈现，而是追求更深层次的业务洞察与自动化决策能力。将数据资产转化为持续竞争优势的核心闭环，已成为管理层的关键战略议题。

在此背景下，清华大学数据库组李国良教授团队正在开展一项前瞻性的探索：自主数据科学系统。该研究旨在突破传统分析工具的限制，构建能够自主理解任务、规划分析路径并进行反思优化的智能体，最终迈向 “让机器理解数据，让分析自动发生” 的未来。这项研究的突破，亟需源于真实商业环境的复杂场景与深邃思考来驱动。

为了让“自主数据科学系统”更贴近应用场景、关注核心难点，和鲸社区与清华大学数据库组共同发起自主数据科学系统生态共建计划。我们诚挚邀请走在行业前列的机构，分享那些在您业务中 “有价值、有挑战、有故事” 的数据分析场景。无论是精准营销中的归因难题、供应链的风险预测瓶颈，还是产品体验的深度量化分析，通过校企双方的深度探讨，每一个真实的挑战都有可能成为推动技术边界拓展的宝贵契机。

具体而言，您可以三种方式这场深度交流：

1. 分享“考题”（任务定义包）：定义一项来自您真实业务如金融风控、用户行为建模、交通预测、智能 BI 等实际业务领域的数据分析任务，阐明其场景、目标与评价标准。任务设计需基于通用技术栈，规避与私有平台的强耦合性，确保开源生态下的可复现性与推广性。

2. 分享“燃料”（数据集资源包）：在符合法律法规与合规要求的前提下，上传与之配套的、经脱敏合规处理的数据。同步提交完整元信息，包括字段含义、数据血缘、指标计算规则、数据分布特征等，支持 CSV、Parquet、JSON 等主流存储格式。

3. 分享“参考答案”（解决方案基准包）：提交任务对应的标准化解决方案，包含可执行核心代码、自动化评估脚本及完整技术文档。技术文档需系统阐述方案设计思路、技术选型依据、实验流程与结果分析，为系统性能评估建立权威基线。

参与此项计划，意味着公司将获得与中国数据系统研究的最前沿团队进行交流合作的机会，并获得以下实质权益：

1. 前沿技术接触：优先获得与清华大学李国良教授团队的直接交流机会，了解数据智能体领域的最前沿动态与研究思路，为您企业的长期技术战略提供参考。

2. 学术认可机会：高质量、创新性的贡献者（尤其是提供完整的“任务-数据-方案”闭环内容）将有机会获得联合署名，共同发表高水平学术论文。

3. 深度合作邀约：本次交流旨在识别具有高度研究价值与商业潜力的真实问题。对于在此过程中涌现出的高质量场景与思路，发起方团队将优先考虑发出深度合作邀约，共同申请技术专利、进行产品集成与试用、联合申请科研及产业项目。

4. 优秀合作方有前往清华大学深造的机会：取得优异合作成果的学生和参与者经过评估认可后，可获得攻读清华计算机系博士、硕士、在职工程博士的机会。

5. 社区影响力与认证：对于提供关键性场景输入与洞见的伙伴，将获得由清华大学数据库组与和鲸社区联合颁发的“自主数据科学系统生态共建者”认证，您提供的资源将在和鲸社区及项目官方主页获得展示，并标注您的贡献。标志着贵机构在探索数据智能前沿领域的积极参与。

6. 生态发展红利：作为核心交流伙伴，将有机会优先接触并体验基于本生态研究成果孵化的原型工具与系统，成为首批感受下一代数据分析生产力的实践者。

关于数据安全与知识产权：我们承诺，您保留所贡献内容的所有权。所有数据与研究仅在获得明确授权的范围内，用于非商业性的研究与系统评测，对敏感信息将执行严格的保密协议。

我们邀请有数据分析需求的企业，不再仅仅作为数据技术的应用者，而是成为下一代自主数据科学系统的共同定义者。提交一个任务，贡献一个场景，实质是启动一场以您独特业务智慧驱动、由顶尖学术力量支撑的深度共建。

我们珍视每一位行业先行者的实践经验。期待您的分享，能成为照亮自主数据科学前路的一束光，共同绘制数据智能应用的未来蓝图。

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