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      【專家觀點】深化數據資源開發利用 促進數據資源價值釋放
      發布時間：2025-07-01 閱讀次數： 151 次

      近期，在第八屆數字中國建設峰會上，《全國數據資源調查報告（2024年）》（以下簡稱“報告”）正式發布。調查顯示，我國數據開發利用更加活躍，創新引擎作用更加凸顯。2024年，我國公共數據開放程度逐漸提升，企業加快應用大模型，高質量數據集建設進入加速期。

      01
      數據資源開發利用活躍度保持上升態勢



      公共數據供數動力穩步提升。隨著系列數據政策密集出臺和加速落地，我國數據資源開發利用進入加速期。一方面，“供數”能力不斷增強。政務數據共享持續深化，超六成省（自治區、直轄市）、計劃單列市啟動授權運營，服務場景從政務服務、社會治理不斷延伸到交通、環保、醫療等各領域。另一方面，政務數據開發利用步伐加快。公共服務領域行業主管部門委托第三方建設公共數據管理平臺，匯聚了本行業、領域的全國性數據，激活了多元應用場景，催生出更具活力的市場生態。如天地圖匯聚遙感影像、矢量地圖等地理測繪數據，航旅縱橫匯聚航班信息、旅客服務等數據，新能源汽車國家監測與管理平臺匯聚新能源汽車檢測、里程核查等數據，通過分析用戶偏好數據，優化服務流程與體驗。

      企業用數活力持續高漲。企業數據應用需求逐步釋放，“用數”熱情高漲。2024年存儲數據中，活躍數據總量持續上漲，海量“沉睡”數據被喚醒，不斷激發新的價值潛能。約66%的行業龍頭企業和30%的數據技術企業購買過數據。企業的數據應用已從基礎統計分析轉向智能決策，賦能產品研發、精準營銷、風險評估等關鍵業務環節優化。比如材料企業通過購買整合多源市場數據，包括鐵礦石價格指數、期貨交易數據及行業供需情報等，構建基于實時原材料成本波動與終端市場需求預測的生產調度模型，實現數據驅動的產能動態優化。零售企業通過購買消費者行為數據，構建需求預測模型，提升供應鏈響應效率。

      AI與數據開發利用互相促進。隨著大模型推理、多模態生成、智能體等創新技術的發展，人工智能賦能數據開發利用進一步提速。一是人工智能發展帶動高質量數據集需求激增，企業數據集建設潛力空間巨大。2024年，數據技術企業積極推動數據集建設，高質量數據集數量增速達27.4%。二是人工智能加快向各領域融合發展，各類主體加快AI布局，推動數據開發利用提檔加速。比如政府部門廣泛應用人工智能，政務服務跑出“智能加速度”，智能政務服務、熱線問答、政策咨詢等成為重要應用場景。三是大模型在各行業中的應用潛力和市場需求正在加速釋放，利用大模型的企業數量實現高速增長，占比提升至約10%。

      02
      加快推動數據資源開發利用的四大舉措



      隨著人工智能賦能千行百業，大模型在各領域加速滲透，數據資源開發利用模式和數據要素價值機理正在發生深刻變革，預計2025年，全國數據生產總量將突破50澤字節。為驅動數據資源價值加速釋放，建議從四個方面推動數據資源開發利用：

      一是擴大公共數據資源供給，激發用數活力。鼓勵政府開展公共數據授權運營，探索“政府監管+市場化運營”模式，明確權屬及收益規則，推進標準化、規范化以提升供給質量。謀劃高價值公共數據開發，編制開放目錄及產品清單，暢通獲取渠道。引導社會參與公共數據開發，協同挖掘其在治理、經濟、科技等領域的價值。

      二是提高企業數據應用能力，賦能產業轉型。引導企業向數據驅動模式轉型，打通生產、流通、供應鏈數據。重點提升數據開發應用能力，鼓勵開發高質量數據集，深化AI應用，打造大模型應用場景，賦能千行百業數字化轉型。完善數據資產化及流通交易機制，推動數據資產入表全國推廣，激活數據流通交易動力。

      三是聚焦數據產業發展需求，加速融合創新。繁榮數據產業發展生態，支持數據采集標注等技術創新應用。加強企業數據服務能力，創新運營模式，開發多種數據產品和服務。聚焦無人駕駛、低空經濟等數據密集型產業的需求，鼓勵前沿產業技術融合創新，推動數據要素與硬科技產業深度耦合，加速形成新質生產力。

      四是建設可信數據流通環境，促進共享共用。聚焦重大戰略需求和優勢特色領域，布局建設可信數據空間。發揮行業龍頭企業、行業協會等組織作用，帶動上下游企業共建場景驅動、技術兼容、標準互通的行業可信數據空間。鼓勵企業參與城市可信數據空間建設，圍繞智慧交通等重點場景，深化公共數據和企業數據融合應用。

      數據作為數字時代的核心生產要素，其開發利用已成為驅動經濟社會變革的關鍵引擎。我國數據資源正以更開放的姿態、更創新的模式釋放著巨大價值潛能。展望未來，隨著數據要素市場化配置機制的不斷完善、技術創新與產業應用的深度耦合，數據資源必將為數字中國建設注入更強動能，在推動高質量發展、提升社會治理效能、賦能千行百業轉型中，書寫出更精彩的“數智”篇章。

      （來源：國家數據局）

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