數據科技具有處理能力強、協同要求高、應用范圍廣等特點，是促進數據安全高效流通、推進數據要素化價值化的關鍵。近日，國家數據局印發了《關於加強數據科技創新的實施意見》（以下簡稱《意見》），准確把握數據科技領域存在的技術難度大、產業組織弱、應用場景少等突出問題，提出加強技術攻關與高水平應用、培育數據科技創新產業生態、夯實數據科技創新基礎支撐等重大舉措，從突破關鍵技術、建設產業體系、形成應用創新、夯實基礎支撐等方面，構建起“技術－產業－應用－保障”協同融合的數據科技創新體系。

突破數據關鍵技術，實現數據安全流通

數據技術是數據科技創新的核心。長期以來，數據流通和安全不能兼顧已成為全球范圍內普遍存在的問題，造成絕大部分數據特別是價值密度高的私域數據很難流通，極大阻礙了數據要素化價值化進程。當前，人工智能大模型技術水平不斷提高，在各行業領域的應用不斷深化，對高價值私域數據的大規模安全流通提出了剛性需求，突破既能促進數據流通又能確保安全的數據領域關鍵技術，已成為全社會的迫切需要。

集中力量辦大事，是我國新型舉國體制的獨有優勢。《意見》明確提出將通過國家科技計劃、國家自然科學基金等重要渠道，建設數據國家重點實驗室和協同創新中心等重大舉措，開展數據領域關鍵技術攻關研發。這將有利於調動全社會優勢力量，盡快厘清重大科技問題，縮短研發周期，明晰技術路線，實現數據領域關鍵技術的快速突破和迭代升級。

培育壯大創新主體，構建產業創新體系

數據企業是數據科技創新的載體。長期以來，我國在數據領域一直沒有培育形成獨立的產業主體，造成數據領域缺乏專業的組織和平台，數據科技沒有專業力量去攻關突破。當前，數據的要素價值已經被越來越多的企業認識到，許多企業已經將數據作為第二業務增長曲線，企業在數據科技創新中的重要作用日益凸顯。

企業不僅是我國市場經濟的主體，更是科技創新的主力軍。《意見》明確提出通過組建創新聯合體、強化企業創新主體地位、支持民營企業承擔數據科技攻關任務等方式，構建數據領域產業創新體系。這將一方面有利於數據科技企業的培育成長，推動數據產業發展壯大，另一方面有利於激發國家實驗室、企業、高校、科研院所、科技型企業、民營企業等各類經營主體的積極性，吸引更多企業加入數據領域產業創新體系中來。

強化技術成果轉化，形成應用創新生態

場景應用是數據科技創新的目標。長期以來，我國數據“採存算管用”全生命周期各環節處於相互分割狀態，造成數據採而不存、存而不治、治而不用現象普遍存在，數據不僅沒有為企業帶來價值增值，反而增加了成本，形成了負擔。當前，場景驅動、應用牽引已成為數據要素化價值化的共識，技術創新和應用推廣雙向驅動的數據應用生態正在形成。

普及應用不僅能促進新興技術盡快成熟，也能大規模降低技術研發成本。《意見》明確提出通過加強試驗驗証和規模化應用、推動數據科技創新成果高效轉化等舉措，打通數據從技術攻關、產品研發、驗証測試、場景應用全流程。這將促進數據領域技術創新和應用普及相互促進的飛輪效應形成，加快數據領域應用創新生態的形成和迭代升級。

打造數據科技基礎，夯實數據創新支撐

數據科技創新離不開設施、人才、資金和標准等基礎支撐。我國在信息和數字科技等領域的基礎支撐已初具規模並發揮了重要作用，但是經濟社會進入數智化發展新階段后，數據科技領域的設施、人才、資金和標准等基礎支撐還很不健全，有些方面還處於空白狀態，極大地制約了數據科技創新生態的形成和發展。

設施、人才、資金和標准等不僅是創新的軟環境，也是發展的硬實力。《意見》明確提出通過夯實數據科技創新設施底座、加大人才培養力度、加大財稅金融支持力度、提升數據標准支撐水平等措施，為數據科技創新提供堅實基礎。這將一方面為數據科技創新提供良好環境和堅實基礎，另一方面也推動數據領域基礎設施、科技人才隊伍、財稅金融制度、標准體系等領域的形成和完善。（作者張向宏系北京交通大學教授）

（人民網記者許維娜 整理）

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