我國是全球首個將數據確立為生產要素的國家，是重大的理論創新。近日，國家數據局出台《關於加強數據科技創新的實施意見》（以下簡稱《實施意見》），為數據要素化時代的數據科技創新提供了重要指引，為數據要素價值釋放提供了數據理論、技術、工程體系和產業生態等方面全方位、系統性的支撐保障。

數據要素價值釋放，加速推動數據組織的新范式演進

數據的組織架構已歷經數十年演進。早期是以關系型數據庫為中心、數據與應用緊耦合的“第一范式”﹔隨后是以“湖倉一體”為代表、實現多源異構數據集中存儲與彈性計算的“第二范式”﹔當前，面向數據要素價值釋放，正邁向以“數據空間”為核心，向分布式、可組合、權屬內嵌等方向加速演進的“第三范式”。

在這一全新范式下，數據不再是孤立沉澱、被動調用的靜態資源，而是具有內在動力學特性、可自主關聯與演進的“活性單元”，打破了傳統范式下的物理和權限壁壘，能夠在保障數據權屬、數據安全的前提下，實現數據跨主體、跨領域、跨層級的跨域可信交互與價值協同，支撐數據確權、流通、交易、增值等核心環節，助力數據要素價值釋放。

《實施意見》提出加快攻關數據供給、流通、利用、安全等關鍵技術，為數據空間等新型數據組織架構的快速發展完善提供了技術支撐，進而為數據要素市場化配置筑牢技術底座。

人工智能與數據科技融合創新，催生出數據價值的聚變效應

隨著以深度學習為代表的人工智能技術的突破性進展，對高質量訓練數據提出了新的要求。數據的規模和質量決定了人工智能技術所能達到的高度和深度。

《實施意見》提出，促進人工智能、具身智能等技術創新發展，構建高質量數據集並進行評測等技術，為人工智能提供處理海量數據的底層支撐，通過輸出權屬清晰、異構多源的高質量數據，為人工智能模型訓練與推理源源不斷供給“燃料”。我國擁有完整的工業門類與豐富的應用場景，制造業、醫療、金融等重點領域沉澱了海量數據，為數據的多元應用場景高效耦合、價值釋放提供了基礎，進而助力新質生產力的形成，將我國特有的數據資源稟賦與場景創新優勢轉化為核心科技競爭優勢。

另一方面，人工智能的廣泛應用為海量復雜、多源異構數據的分析處理提供了更高效的手段。利用人工智能的語義理解、關聯挖掘與自動化建模能力，構建行業、企業數據的本體、知識圖譜等語義化數據資產，反哺數據治理和高質量數據集構建。AI通過串聯分散的數據實體，構建動態語義網絡，實現“孤立數據點→關聯數據網絡→可推理知識體系”的價值淬煉，將零散數據升華為蘊含行業邏輯、可支持深度推理的結構化知識體系，建立行業數據領域統一認知框架與語義標准。從原始數據構建語義一致、關聯清晰的高質量數據集，高效供給模型訓練及推理應用，實現智能時代數據價值的高效釋放。

構建數據驅動的科技創新發展路徑

數據要素化背景下，數據與技術等要素深度重組驅動科技創新的底層邏輯、演進路徑與發展模式正在發生深刻變革。《實施意見》構建了一個從技術源頭創新到產業生態繁榮的完整閉環，為構建具有自主創新能力和國際競爭力的數據科技創新體系錨定了方向。

一是強化源頭創新，打好數據領域關鍵核心技術攻堅戰。《實施意見》提出將數據科技全面納入國家科技計劃體系，強化數據基礎理論研究、關鍵技術和設備研發等本源研究，系統性、常態化推進數據領域前沿攻關，推動原創性、引領性數據科技創新成果不斷涌現。強調以DataforScience等科研范式創新為引領，推動數據領域自主前沿科技創新和跨行業數據融合應用創新，為數據賦能科技創新、激活全要素創新活力提供源源不斷的新動能。

二是突出應用牽引，將數據科技創新轉化為現實生產力。《實施意見》特別強調“試驗驗証”和“規模化應用”。通過布局概念驗証、中試基地等平台，推動技術加快從實驗室走向市場。結合“人工智能+”“數據要素×”、數據流通利用基礎設施建設等重點應用和工程，打造多層級、廣覆蓋的場景矩陣，建設開放場景“試驗田”，促進數據技術創新成果的規模化應用，推動區域特色技術在更大范圍內復制推廣。

三是打通轉化鏈條，健全數據科技成果轉化機制。《實施意見》明確提出，探索建立數據科技成果轉移轉化體系，打通“技術攻關－產品研發－驗証測試－場景應用”全流程，健全產學研用深度融合機制，通過高校、科研機構與企業的協同聯動，推動數據科技的創新鏈、產業鏈、人才鏈等各環節的優化配置，讓實驗室裡的技術成果快速適配場景需求，轉化為可落地、可商用的產品與解決方案，破解科技成果轉化“最后一公裡”的難題。

四是培育多元生態，構建數據科技協同創新網絡。《實施意見》立足“需求導向、開放協同、安全可靠”的生態發展目標，從平台布局、主體培育、開源建設、科研革新、國際合作5個維度構建起全方位支撐體系，為數據科技創新筑牢發展底座，形成上下聯動、全域覆蓋的創新網絡。（作者王佐成系合肥綜合性國家科學中心數據空間研究院執行院長）

（人民網記者許維娜 整理）

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