國家數據局黨組書記、局長 劉烈宏

黨的十八大以來，習近平總書記深刻洞察數字時代發展大勢和科技創新趨勢，歷史性提出將數據作為生產要素的重要論斷，就建設數字中國提出一系列新思想新觀點新論述，作出一系列戰略部署，推動數字中國建設取得重要進展和顯著成效。今年是推進數字中國建設10周年，也是“十五五”規劃謀篇布局的關鍵時期。黨的二十屆四中全會對“十五五”時期“突出科技創新的引領作用”“深入推進數字中國建設”提出了新的要求，為我們以數字變革驅動科技跨越、以科技不斷催生新質生產力，指明了前進方向、提供了根本遵循。我們要深入學習貫徹習近平總書記重要指示精神，落實黨中央、國務院決策部署，多措并舉激發數據要素潛能，凝心聚力推動各領域數字化發展，以數字中國建設有力支撐強國建設，賦能中國式現代化。

一、深刻認識加快數據科技創新的重大意義

科技自立自強是國家強盛之基、安全之要。習近平總書記指出：“科技是國之利器，國家賴之以強，企業賴之以贏，人民生活賴之以好。”當前，新一輪科技革命和產業變革已進入到深化演進階段。數據作為關鍵生產要素，能不能有效供得出、流得動、用得好、保安全，對于我國搶抓數字經濟時代機遇，加快形成新質生產力至關重要。數據科技創新是支撐數據要素化的關鍵舉措，是在新時期、新形勢下，我國科技發展新的歷史使命。

從國際競爭看，數據科技創新是打造國際競爭新優勢、搶占主動權的“關鍵舉措”。數據作為生產要素是人類社會發展史的重大命題，是全球競爭的新角力點。數據的開發和應用能力是衡量一個國家和地區綜合競爭力的關鍵指標，世界各國紛紛圍繞數據技術作出一系列戰略性部署，力爭贏得未來發展和國際競爭主動權。我國工業門類全、應用場景多，制造業、醫療、金融等領域積累了大量的高價值數據。加快推進數據科技創新，將我國海量數據資源、豐富應用場景、超大規模市場等優勢轉化為國際競爭優勢，意義重大、時間緊迫。

從經濟發展看，數據科技創新是發展新質生產力、培育發展新動能的“硬核支撐”。新質生產力由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生。區別于傳統依靠大量資源投入、高度資源消耗的發展方式，強化數據科技創新，加快推進產業轉型升級，是符合高質量發展要求的生產力發展新路。有關研究表明，云服務、數據分析等技術的應用使我國工業領域的勞動生產率提升23.3%。無論是數字經濟，還是其他戰略性新興產業與未來產業領域，數據技術均已成為新產業、新模式、新動能的催化劑，為新質生產力布局搶占先機、贏得優勢提供強大支撐。

從科技賦能看，數據科技創新為科研突破帶來“范式變革”。通過海量數據的收集、存儲、處理和分析來進行科學研究，從而發現新的科學規律和現象已成為科學研究的“第四范式”。數據技術的發展，可以為各個科學技術領域提供更強有力的數據、工具和方法支撐，極大促進了科學技術發展。例如，2024年諾貝爾化學獎獲得者基于全球范圍內長期積累并開放共享的蛋白質結構與序列數據，運用AlphaFold2算法以超過90%的正確率預測了人類所知的2億種蛋白質結構，破解了解析蛋白質結構這一困擾科學家50年的難題。加快數據科技創新，形成具有我國特色、自主可控的現代科技體系，是把握時代發展大勢和科技革命趨勢的必然選擇。

二、切實把握數字中國建設的技術需求

2023年，中共中央、國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》，提出“2522”整體框架，即夯實數字基礎設施和數據資源體系“兩大基礎”，推進數字技術與經濟、政治、文化、社會、生態文明建設“五位一體”深度融合，強化數字技術創新體系和數字安全屏障“兩大能力”，優化數字化發展國內國際“兩個環境”。這一系列前瞻部署為我們加快數據科技創新，充分發揮數據要素的放大疊加倍增作用，更好賦能數字中國建設指明了方向、明確了實施路徑。

數據具有區別于傳統生產要素的特征，呈現高度復雜性。對于數據的治理和發展需要攻關一批能用好用的“馭數”手段，以滿足未來超大規模數據處理、流通和開發利用的需求。同時，產業數字化、智能化發展對數據技術的性能、安全性和可持續性提出了更高的要求。

數據要素價值釋放，驅動數據技術將進一步向跨域流通、高效低耗、智能可用發展。隨著我國經濟社會數字化轉型發展，數據管理和處理從傳統的單域模式發展到跨空間域、管轄域和信任域的流通利用。數據技術加快向支撐數據供給、匯聚、流通、安全的全鏈路技術體系發展。新型分布式存儲技術、軟硬協同和云邊端協同的分布式高性能數據處理架構等不斷創新，低資源消耗的數據流通和分析利用等技術持續演進，數據和人工智能相互促進、數據先行、數智共生的局面正在加快形成，引領信息技術體系加快從“以計算為中心”向“以數據為中心”轉型發展。

人工智能技術的快速發展對高質量數據供給提出新的要求，數據技術加快向多模態融合、虛實混合發展。數據是人工智能技術發展的基礎燃料，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。過去4年，大模型每年訓練數據量的增速超過50%，超過數據生產量的增速的2倍。根據《自然》雜志研究顯示，互聯網公開數據將在2028年耗盡，未來面向行業的多模態數據開發利用以及面向場景的合成數據變得愈加重要，推動數據加工和標注、數據合成等技術加速向智能化、精細化發展，真實數據與合成數據混合使用將為人工智能發展提供“不竭動力”。

數據要素化發展催生了新的數據安全問題，亟需構建新形勢下的數據安全保障體系。數據大規模、跨主體、跨境的流通利用帶來隱私泄露、數據竊取等一系列安全問題，數據安全從傳統的網絡和信息系統安全延伸至流通利用安全，需要轉變數據安全理念，創新數據安全技術架構，提升數據安全保障能力。一方面，數據全生命周期各環節面臨有組織、高危害、隱匿態的數據威脅。數據領域情況新、變化快，數據流通安全合規操作性指引嚴重不足，亟需研究數據安全流通利用的落地細則，打造“事前—事中—事后”一體化防護能力。另一方面，人工智能技術快速發展將數據安全對抗從“人機對抗”推向更加廣泛的“機機對抗”，亟需構建新的數據安全保障體系。

三、綜合施策推進數據科技創新，支撐數字中國建設

習近平總書記指出：“當今時代，數字技術作為世界科技革命和產業變革的先導力量，日益融入經濟社會發展各領域全過程，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式。”數據作為新型生產要素，是驅動全球變革的關鍵變量，以數據科技創新促進數據要素價值釋放是建設數字中國的重要抓手。我們要認真貫徹落實習近平總書記的重要指示，進一步強化數據科技創新頂層設計，加快關鍵數據技術攻關和高水平應用，在推動創新資源集聚，完善基礎制度保障、夯實科技創新基礎支撐等方面協同發力，以高水平數據科技創新推動數字中國建設再上新臺階。

強化數據科技頂層設計。習近平總書記指出，要“加強戰略規劃、政策措施、重大任務、科研力量、資源平臺、區域創新等方面的統籌，構建協同高效的決策指揮體系和組織實施體系，凝聚推動科技創新的強大合力”。今年是“十四五”規劃的收官之年，也是“十五五”規劃的謀篇布局之年，我們要進一步加強數據科技創新頂層設計，緊跟全球數據科技發展趨勢，圍繞數據要素市場建設和人工智能發展的迫切需求，做好數據領域中長期科技攻關規劃，擘畫數據科技創新工作藍圖。

加快數據關鍵技術攻關。習近平總書記強調，要“充分發揮新型舉國體制優勢，打好關鍵核心技術攻堅戰，使原創性、顛覆性科技創新成果競相涌現”。我們要面向世界科技前沿、面向經濟主戰場、面向國家重大需求，加強基礎研究和應用研究，加快數據供給、流通、利用、安全等關鍵技術攻關，推動解決當前數據要素流通利用效率不高、人工智能高質量數據集供給不足、數據安全難以保障等制約數據要素化的問題，為數字中國建設提供高質量科技供給。

推動數據科技成果應用。今年的政府工作報告將“激發數字經濟創新活力”列入重點任務。落實好相關部署，我們要以解決未來應用需求為導向，著力加強數據科技研發、產品迭代升級、應用場景建設等環節融通創新，加快推進“數實融合”，協同推進數字產業化和產業數字化，促進數據科技創新與產業創新深度融合，將數據科技創新成果轉化為現實生產力。

推動創新資源集聚。企業具有連接科技、市場、產業、經濟的天然屬性，是產業發展的基本單元和創新創造的主力軍。我們要加強企業主導的產學研融合，積極引導企業、高校和科研院所等創新主體組建創新聯合體，推動資金、人才、技術、數據等創新要素集聚，增強體系化攻關能力和場景創新能力，推動企業成為技術創新決策、研發投入、科研組織、成果轉化的主體。支持企業國際化發展，深度參與全球創新鏈供應鏈。

完善數據基礎制度保障。數據技術的落地應用離不開數據基礎制度保障。今年政府工作報告提出要“加快完善數據基礎制度，深化數據資源開發利用，促進和規范數據跨境流動”。2022年，中共中央、國務院印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，為數據基礎制度構筑“四梁八柱”。國家數據局加快推進數據產權歸屬認定、市場交易、安全治理等制度規則建立，組織北京、山東等10個數據要素綜合試驗區積極探索，取得積極進展。同時，數據基礎制度建設具備復雜性、長期性，我們要堅持問題導向，大膽探索、先行先試，加快形成有利于數據“供得出、流得動、用得好、保安全”的數據基礎制度體系，有力推進數據要素市場化配置改革。

夯實數據科技創新基礎支撐。習近平總書記提出，要“夯實科技基礎，在重要科技領域躋身世界領先行列”。歷史經驗表明，科技創新基礎雄厚，才能牢牢抓住科技革命機遇。加快數據科技創新，要在“基礎設施、標準體系、人才教育”等方面持續發力，為新理論、新技術、新應用提供基礎支撐。為此，我們要加快國家數據基礎設施建設，為數據技術應用和持續迭代提供設施承載。要加快數據標準體系建設，在“十四五”期間已經研制發布的120項數據領域國家標準的基礎上，進一步聚焦數據要素市場發展的需求，研究出臺數據領域亟需的標準規范。要一體推進教育科技人才發展，推動數據領域學科體系建設，探索以“產教融合”的方式加速復合型數字人才培養。