深化数据科技体系建设 赋能数字中国高质量发展

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近日，国家数据局发布《关于加强数据科技创新的实施意见》（以下简称《意见》），系统部署了数据科技创新的战略路径与实施举措。文件首次明确界定“数据科技”概念，即以发挥数据叠加倍增作用、释放数据要素价值为目标，系统性构建的数据科学、技术与工程体系。这一定义的提出，标志着我国数据技术发展迈向以自主创新为导向的新阶段。

在人工智能与大数据相得益彰的发展态势下，构建“以数据为中心”的技术体系具有重要战略意义。一是深化数据要素市场化配置。《意见》围绕数据供给、流通、利用、安全等全生命周期，着力破解数据“供不出、流不动、用不好、保不住”的技术薄弱环节。二是加快培育数字经济新质生产力。《意见》推动数据科技创新与产业创新深度融合，加快科技成果向现实生产力转化，赋能经济社会高质量发展。三是构筑数字经济国际竞争新优势。《意见》明确提出到2030年数据领域关键技术达到国际领先水平的目标，推动我国从数据资源规模优势向技术创新优势转变。

锚定技术演进方向，构建“以数据为中心”的技术体系

《意见》立足数据要素市场化配置改革需求，将构建“以数据为中心”的技术体系作为贯穿数据科技创新的主线，明确了面向数据全生命周期的能力建设路径。

让数据“供得出”，关键在于夯实数据资源底座。随着大模型技术快速发展，人工智能研发重点正由“重点优化模型架构”转向“模型与数据协同优化”，高质量数据的基础性作用日益凸显。高质量数据集供给需围绕采集、加工、标注、评测、更新等环节建立工程化治理机制：一是提升多模态、异构数据的统一组织与管理能力，完善元数据、标准规范与质量控制体系，确保数据可理解、可复用、可追溯；二是面向重点行业与典型场景，形成“数据集建设—质量评测—应用验证”的闭环能力，推动数据质量从静态指标向应用效果动态验证转变；三是针对高质量语料不足等问题，探索数据合成与增强等技术路径，在合规边界内提升数据供给的多样性与可获得性。

让数据“流得动”，核心在于构建跨域可信协同机制。数据流通面临跨空间域、跨管辖域、跨信任域等挑战。《意见》强调攻关数据流通关键技术，加快数据流通利用基础设施建设，推动跨地域、跨领域、跨主体数据资源可信流通与高效利用。发展跨域数据语义融合、跨域协同数据保护、跨域查询性能优化等技术，破解隐私合规约束下“难融合、难共享、难协作”的问题；同时，通过精准需求挖掘、场景化定价、定制化供需匹配技术，提升数据流通效率，释放数据要素价值。

让数据“用得好”，重点在于以应用牵引释放数据潜能。数据要素的价值最终体现在对经济社会发展的支撑效能上，特别是在人工智能快速演进背景下，高质量数据已成为模型能力提升和行业智能化落地的关键要素。《意见》提出攻关支撑人工智能、具身智能等发展的高质量数据集构建和评测技术，加快多模态数据合成等突破。围绕大模型训练与行业应用需求，建设高质量、大规模、多样化的基础语料库与行业数据集；同时发挥模型在数据治理、智能标注、异常检测等方面的赋能作用，形成“数据驱动模型、模型反哺数据”的良性循环，促进技术应用与产业创新深度融合。

让数据“保安全”，关键在于统筹安全与利用的动态平衡。《意见》强调攻关数据安全关键技术，布局隐私保护计算等方向的概念验证和中试平台。通过发展覆盖数据采集、存储、传输、使用全流程的使用控制与高性能隐私保护计算技术，实现数据“可用不可见、可控可计量”，缓解“不敢共享”的安全顾虑；同时构建融合区块链存证、数字水印和智能合约的可信审计体系，实现数据操作可记录、责任可追溯。

重塑创新组织模式，打造全链条协同的创新生态

数据科技创新需要多主体协同和全链条贯通。《意见》系统部署平台建设、主体培育、开源创新、国际合作等任务，推动创新要素高效配置。

一是打造分层分类的创新平台体系。加强数据领域创新能力建设，支持国家级科技创新平台基地发展，布局数据领域部级重点实验室等创新平台和“Data for Science”协同创新中心，促进科学数据高效流通和开发利用。

二是培育壮大多元化创新主体。强化企业创新主体地位，培育壮大一批数据领域科技领军企业，鼓励企业、高校和科研院所组建创新联合体，牵头或参与国家数据科技攻关任务，突破关键核心技术。

三是推动技术成果规模化。构建“验证平台—公共能力—示范推广”的工程化能力，依托概念验证和中试平台，加快技术成果向工程化产品转化，并通过重大示范工程等方式推动规模化应用，促进数据科技与产业创新深度融合。

强化体系支撑能力，夯实数据科技创新基础底座

夯实算力与数据流通基础设施底座。加快全国一体化算力网建设，推动多元算力并网池化和智能调度，为数据科技研发提供算力支撑；完善数据流通利用基础设施体系，构建基于统一标准的国家数据基础设施，融合可信数据空间和隐私保护计算等技术，保障数据在可控边界内安全高效流通。同时布局原型验证平台和技术试验场，完善自动化评测与数据治理配套机制，支撑新技术快速应用。

提升数据标准支撑水平。标准是技术创新成果推广的重要抓手。《意见》强调加强数据领域关键技术标准体系建设，在数据基础设施、高质量数据集等方面协同推进技术研发、标准研制和产业应用。完善数据技术与数据安全相关标准，建立重大科技项目与标准工作联动机制，加强知识产权保护，推动创新成果向标准转化。

今年是“十五五”开局之年，良好的开局是成功的一半。《意见》的出台为“十五五”时期数据科技创新提供了系统指引。各地数据管理部门应细化实施方案，各类创新主体要在关键技术攻关、平台建设和成果转化中发挥积极作用，通过多方协同，加快构建自主可控的数据科技体系，为数字中国建设提供坚实技术支撑，推动我国从数据资源大国迈向数据科技强国。（作者洪日昌系合肥工业大学副校长、教授，吴乐系合肥工业大学人工智能创新学院副院长、教授）

（人民网记者夏晓伦 整理）

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之二：数据要素化时代的数据科技创新

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之八：加强数据科技创新 促进数字中国高质量建设

之九：数据科技创新是驱动业务创新和决策的活水

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