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              政策工具箱逐步完備 數據要素市場化建設將加碼

              2026-03-25 來源:新華網
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              關鍵詞: 數據要素 數據產權 數據市場 數據 市場化

              記者從3月24日國新辦舉行的新聞發布會上獲悉,我國數據要素市場化配置改革政策工具箱逐步完備。下一步相關部門將更大力度推進數據要素市場化、價值化,包括將加快建立全國統一的數據產權登記制度,抓緊出臺建設全國一體化數據市場的政策文件等,進一步推動數據資源的開發利用。

              據介紹,國家數據局自成立以來探索形成了數據要素市場化配置改革“5+3+1”的工作體系。“5”是指健全數據基礎制度、建設和運營數據基礎設施、場景培育和數據融合應用、建設全國一體化數據市場以及壯大數據產業5方面內容;“3”是指夯實數據領域核心技術攻關,數據標準化以及數字人才培養3個基礎;“1”是指數據賦能人工智能創新發展1個重點。

              “總的來看,數據要素市場化配置改革政策工具箱逐步完備,工作路線圖逐步清晰,推動數據要素價值跑出了‘加速度’。”國家數據局局長劉烈宏說,今年是數據要素價值釋放年,將更大力度推進數據要素市場化、價值化,重點抓制度落實、場景培育和數據供給。

              具體而言,國家數據局將加快建立全國統一的數據產權登記制度,抓緊出臺建設全國一體化數據市場的政策文件,一體推進數據基礎制度和數據基礎設施建設,破解數據安全合規高效流通的“不可能三角”難題,為數據要素價值釋放提供有力保障。

              會同有關部門更大力度培育高價值場景,更好發揮數據要素的乘數效應。此外,今年將會同10多個公共數據資源富集的部門,讓更多的公共數據供出來,以公共數據牽引推動數據要素更好地賦能經濟社會的高質量發展。

              賽智產業研究院院長趙剛對《經濟參考報》記者表示,相關部署舉措將進一步破解數據流通利用中“確權難”的問題,幫助各方明確數據“持有權、使用權、經營權”的具體配置方案,讓各類主體敢于供數、放心用數,促進數據資源流通利用、價值釋放和收益分配。此外,將促進建設開放、共享、安全的全國一體化數據市場,打破地域、行業和部門間的數據壁壘,實現數據要素在全國范圍內自由流通和高效配置,推動數據資源深度賦能千行百業。

              值得一提的是,數據也是智能經濟的關鍵生產要素。今年政府工作報告提出,“打造智能經濟新形態”,并明確“深化數據資源開發利用,健全數據要素基礎制度,建設高質量數據集”。

              記者獲悉,截至2025年底,全國已建成的高質量數據集超過了10萬個,總體量超過了890PB。到今年3月,我國日均Token(詞元)的調用量已經超過140萬億,相比2024年初的1000億增長了1000多倍,相比2025年底的100萬億,三個月時間又增長了40%多。

              “日均Token調用量的大幅增加,充分表明中國的人工智能發展進入了快速增長階段,應用場景在不斷深化。從數據的維度來看,這標志著數據集的供給在大量增加,數據要素的價值在不斷釋放,數據要素賦能人工智能創新發展進入了良性互動的階段。”劉烈宏表示。

              下一步,國家數據局將持續推進數據賦能人工智能創新發展,協同各方深入實施新一輪高質量數據集建設行動計劃,包括強基擴容、標注攻堅、提質增效、應用賦能、管理服務、價值釋放六大專項行動,以場景需求為牽引,加快推進先行先試的工作,打造技術可行、實用便捷、質量保障的AI-Ready(AI就緒度)高質量數據集,實現高質量數據集供給的量質提升。

              在制造業領域,隨著以人工智能為代表的新一代信息技術深度融入制造業的全過程各環節,數據日益成為工業的重要生產要素和寶貴的戰略資源。到2025年末,我國重點行業企業的關鍵工序數控化率達到68.6%。近日,工業和信息化部啟動工業數據筑基行動,開展面向人工智能賦能的高質量行業數據集建設先行先試。

              “要通過先行先試,著力突破工業數據采、集、用這三個方面的瓶頸。”工業和信息化部信息技術發展司司長王彥青表示,下一步將加強支撐保障、強化政策引導以及培育良好的生態。其中將推動出臺數據要素賦能新型工業化的政策文件,印發工業場景數據要素應用參考指引,加強發展的引導和模式的宣介。加快推動工業數據標準研制,發展壯大數據咨詢、數據治理、數據標注等數據服務企業,做強做優人工智能開源社區,打造高質量開源數據資源聚集的高地。

              “未來要持續推動高質量數據集在行業大模型和智能體應用場景中應用賦能。”趙剛說,特別是需要在工業制造、自動駕駛、低空經濟、醫療健康、科學研究等重點領域,推動打造“數據-模型-應用”或“Token(詞元)-智能體-Skills(技巧)”的閉環,推動數據價值在AI應用中加快釋放。




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