构建可信数据生态体系激活我国数据资源价值

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<article><section data-type="rtext">数据要素是建设数字中国、实现数字化转型升级的战略性资源。摸清我国数据资源的规模、结构与发展趋势等基本盘，剖析数据在生产、存储、计算、流通和应用等各环节的基本面，对于我国进一步推动数据价值释放、形成数据产业具有重要作用。今年是国家数据局第二次组织开展全国数据资源统计调查工作，有效样本数量1.44万个，覆盖除国际组织外的所有国民经济行业门类，调查的科学性、权威性和指导性显著增强。《全国数据资源调查报告（2024年）》（以下简称“报告”）对数据总体情况、区域行业领域分布等进行了系统分析，为我国数据要素市场建设提供了科学量化的评估基础，也为政策制定者和市场主体提供了重要参考。一、对2024年度我国数据资源调查指标的解读（一）数据资源规模优势持续扩大，数据资源质量逐步提升报告显示，2024年全国数据生产量41.06 ZB，存储总量2.09 ZB，活跃总量1.3 ZB。我国数据资源规模优势进一步在智能家居、智能网联汽车等智能设备，以及无人机、机器人等战略性新兴产业的快速发展中得到巩固，尤其是计算数据与合成数据增速已超过传统影音视听数据，反映出我国数据资源从“规模扩张”向“质量提升”的转变。（二）算力基础设施加速布局，智能算力发展潜力巨大2024年我国算力总规模达280 EFLOPS，其中智能算力占比提升至32%，发展潜力巨大。“东数西算”工程推动算力资源跨区域协同。尽管高端算力仍依赖进口，国产芯片在适配性与生态建设上正在突破。值得注意的是，AI大模型尤其是DeepSeek的应用爆发，将进一步加快算力基础设施自主可控进程。（三）数据与AI形成良性互动，垂直领域应用加速渗透一方面，人工智能与大模型的发展为数据要素市场注入新动能。报告显示，已有约10%的企业开展了大模型应用，同比增长超37%。另一方面，随着人工智能向垂直领域发展，数据产业发展进入快车道。报告显示，高质量数据集增速达27.4%，利用大模型的数据技术企业数量同比增长57.21%，数据应用企业增长37.14%。随着我国数据要素市场的建设完善，数据流通交易方式逐渐发展成熟，去年约有66%的行业龙头企业，以及30%的数据技术企业购买过数据。（四）数据要素市场建设初显成效，政策框架逐步完善公共数据方面，全国一体化政务数据共享枢纽累计支撑调用超5400亿次，“1+3”政策体系推动授权运营规范化，超六成省（自治区、直辖市）和计划单列市启动了公共数据授权运营工作，公共数据服务产品数量同比增长40%。企业数据方面，数据总量中被至少使用一次的活跃数据占比提升至62.04%，平台企业成为数据流通枢纽，制造业、金融业、交通物流业数据生产总量居行业前列。二、对我国数据资源发展的未来展望（一）提升数据资源质量，促进可信数据空间建设一要深化数据质量提升工程。加快建立统一的数据标准体系，重点完善数据资源、流通交易、安全保障等关键标准，增强跨行业、跨领域数据互操作性。推广首席数据官制度，强化数据分类分级管理，通过数据登记、授权运营等机制，激活数据市场价值。鼓励行业龙头企业开放脱敏数据，支持开源社区建设垂直领域数据集，如医疗影像、智能制造等，填补AI训练数据缺口。
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 二要促进可信数据空间建设。国资央企应在可信数据空间建设上发挥主力作用，依托隐私计算、区块链、数据沙箱等技术构建可信管控能力，分类推进企业、行业、城市、个人、跨境五类可信数据空间建设，实现数据“可用不可见”的安全流通，形成可复制的标杆案例。三要谋划跨境可信数据空间建设。积极参与数据跨境流动国际规则和标准制定，推动我国可信数据空间技术标准与认证体系、数据分级分类体系等全球适用。探索自贸试验区负面清单管理，优化数据出境安全评估流程，促进跨境数据有序流动。（二）加速AI与数据融合，构建良性产业生态一是支持大模型与实体产业紧密结合。聚焦实体产业核心场景需求，以场景驱动为牵引，依托算力支撑、数据赋能、算法模型创新三大基础力量，创建AI与数据融合使用的“无感化”工具，降低中小企业数字化和智能化转型升级门槛。二是支持数据要素商业模式创新。引导市场开展数据保险业务，建立数据安全风险基金，鼓励探索数据安全风险分配方式，以减轻数据持有者未来的数据安全责任，确保其在数据交易、开发和利用中“轻装上阵”。三是支持数据产业生态主体发展。培育数据商、第三方服务机构等生态主体，建立收益分配与风险防控机制。培育数据安全服务型企业，推进数据安全服务行业发展，为数据产业生态保驾护航。（三）优化数据政策环境，释放各方协同潜力一要优化数据要素发展环境。出台以发展促安全的系列政策措施。例如，将损害发生作为追责的触发机制，构建“无损害不追责”的底线追责逻辑，保证底线安全的同时，卸下数据持有者的“未来责任”包袱，激励其探索数据开发利用的新模式、新业态。二要促进数据要素综合试验区建设。鼓励各试验区立足数字生态环境，科学谋划差异化发展定位，构建“基础建设—能力创新—应用落地”的全链条推进体系，打造具有区域辨识度的标志性成果。通过分类指导、动态评估，确保试验区建设既体现地方特色，又符合国家数据要素市场发展总体方向。三要强化区域协调发展。创建多类数据合作专区。促进京津冀、长三角、成渝、中部城市群探索数据跨省协同机制，构建区域数据合作专区。鼓励粤港澳探索数据跨境协同机制，构建跨境数据合作专区。鼓励垂直领域头部企业数据协同创新，构建跨行业数据合作专区。内容来源：张平文 武汉大学校长、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任</section></article>

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