當前，數據科技創新的價值和作用日益顯現，特別是在推動數字經濟和數字社會高質量發展的過程中，高質量數據的需求呈現爆發式增長，數據已成為發展新質生產力的關鍵力量。中央經濟工作會議提出“堅持創新驅動，加緊培育壯大新動能”，為我國科技自立自強指明了方向，也為推動數據要素市場建設、提升數據科技創新和促進數據產業高質量發展指明了方向。在此背景下，推動數據科技創新、釋放數據要素價值，已成為發展的必然趨勢。

加強數據科技創新的必要性

一是數據科技是驅動數字中國建設的關鍵支撐。數據科技是以發揮數據疊加倍增作用，釋放數據要素價值為目標，系統性構建的數據科學、技術和工程體系。當前，數據領域競爭正由單純的資源規模比拼，向以技術能力和應用水平為核心的深層次競爭轉變，數據科技創新能力已成為影響數字經濟高質量發展的關鍵因素。隨著人工智能等前沿技術加速演進，高質量數據集的構建與評測，以及數據領域關鍵軟硬件設備的研發尤為迫切。數據科技創新已從單一科研任務拓展為支撐科技創新和產業升級的重要基礎條件。傳統數據處理和利用方式難以適應數據跨領域流通和安全高效利用的新要求，亟須通過數據科技創新，系統提升數據供給能力、流通效率和安全保障水平，為數據要素價值充分釋放提供堅實支撐。

二是數據科技創新體系是數據要素價值釋放的內在動力。推動數據科技創新，是激發數據要素價值創造潛能的重要途徑。數據科技創新具有投入周期長、協同程度高、系統性強等特點，離不開高水平創新平台的支撐和多元主體協同參與。通過統籌布局重點實驗室、創新平台和創新聯合體，有利於集聚產業鏈上下游創新資源，提升關鍵核心技術攻關能力。良好的數據科技創新生態，能夠有效銜接技術研發、中試驗証和場景應用，推動科技成果加快向現實生產力轉化，逐步形成以技術創新帶動產業發展、以產業應用反哺技術進步的良性循環。這不僅有助於破解數據流通和利用過程中的安全與信任問題，也為數據要素市場化配置和價值化實現提供持續穩定的創新動力，對推動數字經濟高質量發展具有重要意義。

三是數據安全技術是數據要素市場體系建設的重要支撐。數據安全是數據科技創新中的重要組成部分，保障數據安全不僅是技術創新的基礎，更是數據要素市場體系建設的重要支撐。隨著數據的規模化使用與跨域流通，數據泄露、濫用和隱私侵犯等問題日益凸顯。數據安全作為數字經濟高質量發展的底線保障，貫穿數據供給、流通、利用等全過程，然而其內在風險和防護措施在交易前往往難以被准確評估，容易導致安全隱患未被充分重視。缺乏有效的數據安全保障機制容易導致數據流通中的隱私泄露、濫用等問題，影響數據的可信流通和規模化應用，甚至影響到國際合作與市場信任的建立。因此，推動數據安全保障機制的建設，不僅能夠確保數據安全防護的合理投入和回報，更能夠通過價格信號引導市場注重數據的安全保障，提升數據在各個環節中的安全性，從而為數據要素市場的高效流通、科技創新成果的轉化應用以及人工智能等產業的可持續發展提供堅實基礎。

數據科技創新面臨的問題和挑戰

一是數據科技攻關滯后導致應用落地緩慢。盡管我國數據科技領域有進展，但技術突破滯后，尤其在數據存儲、流通、計算等核心技術上。數據隱私保護、安全性和跨域可信流通等領域仍有較大技術挑戰。比如，跨域數據可信共享和隱私保護計算技術上，我國尚未實現尖端科技自主可控核心突破，由數據驅動的產業創新潛力未充分釋放。

二是數據科技創新應用生態單一。盡管數據科技創新應用潛力巨大，但我國數據科技的應用生態較為單一，缺乏與產業核心需求深度融合的場景。很多數據未能有效流通或被高效利用，數據未被充分開發和應用，無法帶來預期的經濟和社會效益。例如，工業數據應用長期停留在可視化監控層面，與核心工藝流程脫節，限制了工業智能分析與決策優化算法的技術迭代，導致我國工業互聯網平台陷入“有數據、無智能”的同質化競爭，難以向“工藝模型庫”“AI優化套件”等高價值層級演進，制約了制造業全要素生產率的實質性提升。

三是數據科技創新基礎設施薄弱。我國數據科技創新的基礎設施建設仍處於初步階段，尤其在數據流通與安全防護方面。缺乏完善的數據基礎設施，導致數據的流通效率低、跨地域和跨部門的數據共享困難，尤其在涉及數據隱私保護和跨域協作時，會面臨諸多挑戰。此外，數據創新應用的基礎平台建設相對薄弱，在智能網聯汽車、工業互聯網等重點領域，缺乏覆蓋“車－路－雲”和“研－產－供－銷”等全鏈條、高保真、大規模數據仿真與測試平台和實驗基地，限制了自動駕駛算法、工業智能體、數字孿生模型等復雜數據智能產品的快速迭代與安全驗証，削弱了相關產業在國際市場上的快速迭代競爭力與創新速度，制約了數據技術創新成果的轉化。

技術與政策並行推動數據科技創新

一是加強技術攻關與高水平應用。為了促進數據科技的創新突破，首先要將數據科技的研發納入國家科技計劃體系，加大對數據供給、流通、利用、安全等技術的攻關力度。研發融合安全多方計算與可信執行環境的隱私計算技術，確保數據“可用不可見”，破解“不敢共享”的安全顧慮﹔發展基於生成式人工智能的多模態數據合成與增強技術，高效產出符合質量要求的訓練數據，緩解高質量數據“不願流通”導致的供給短缺﹔構建融合區塊鏈存証與去中心化標識符的跨域可信溯源體系，實現數據來源可查、流向可追、權責可定，治理“不易復用”的信任缺失問題。在此基礎上，通過構建國家級的技術攻關平台和實驗基地，提供集成測試、標准互認和性能評估的公共環境，加快各項技術從實驗室原型轉化為穩定、可互操作的產業解決方案的速度。同時，政府應設立專項資金並優化投入機制，重點支持隱私計算、數據合成、區塊鏈溯源等可信流通技術的底層基礎研究與共性技術突破，支持數據領域的基礎研究與應用研究，確保技術攻關的有效推進。

二是培育數據科技創新產業生態。打造健康、可持續的數據科技創新產業生態是推動數據科技高質量發展的核心保障。通過建設國家級科技創新平台、重點實驗室、研發中心等基礎設施，構建覆蓋數據融合合規性、模型效能與場景適配度的多層次評測驗証體系，推動各方資源集聚和協同創新。構建深度整合算力、模型、數據、實驗四大要素的一站式雲上科研平台，並研發基於多智能體系統的科研全鏈路自動化閉環，以促進科學數據高效流通和開發利用。同時，通過政策激勵，鼓勵企業、高校、科研院所聯合攻關，增強整個數據科技領域的創新能力。特別要強化企業創新主體的地位，扶持數據領域的科技領軍企業，並通過“揭榜挂帥、賽馬競爭”等方式，支持科技型企業承擔重點技術任務，推動技術快速應用和產業升級。加速構建以數據為基礎的智能化產業鏈，實現從傳統制造到數字經濟的轉型，提升我國在全球經濟中的競爭力。

三是夯實數據科技創新基礎支撐。基礎設施建設是數據科技創新的根基。要加快建設全國一體化算力網，為數據科技研發提供強有力的算力支撐。重點要推動數據流通利用基礎設施體系建設，構建數據安全防護平台，其核心是構建基於統一標准要求的國家數據基礎設施參考架構，並融合可信數據空間、隱私保護計算平台等技術設施，確保跨地域、跨領域的數據能夠安全、高效地流通和利用。同時，建設面向數據科技前沿的原型驗証平台和技術試驗場，需集成覆蓋准確性、魯棒性、公平性等多維度的自動化模型評估能力，並採用人工智能數據平台等新型存儲體系來管理海量試驗數據，為新技術、新模型提供可靠的技術支撐，確保創新成果能夠快速應用並促進產業升級。（作者姚海鵬系北京郵電大學教授 ）

（人民網記者許維娜 整理）

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之二：數據要素化時代的數據科技創新

之三：加強數據科技關鍵技術研發 支撐我國數據事業可持續發展

之四：構建“技術－產業－應用－保障”相互促進的數據科技創新體系

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