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　　带动长期资本 、耐心资本
、优质资本更多投向数据科技领域
。

　　12月27日
，国家数据局发布《关于加强数据科技创新的实施意见》（以下简称《实施意见》）。

　　数据科技是以发挥数据叠加倍增作用，释放数据要素价值为目标 ，系统性构建的数据科学、技术和工程体系 。《实施意见》旨在积极有序做好数据科技创新工作，推动与产业创新深度融合
，促进数据供得出 、流得动
、用得好、保安全，夯实数据资源体系 ，进一步激活数据要素乘数效应
，更好赋能数字中国建设
。

　　《实施意见》提出，要加强政府投资牵引作用 ，引导金融机构支持数据科技创新
，带动长期资本 、耐心资本、优质资本更多投向数据科技领域，鼓励投早
、投小、投长期 、投硬科技 ，形成政府
、市场、社会协同联动的持续稳定投入机制。

　　2030年数据领域关键技术达到国际领先水平

　　《实施意见》提出
，到2027年，建成一批具有引领性和支撑性的数据科技创新平台 ，形成以企业为主体 、产学研用深度融合的高效创新机制
，初步建立数据驱动的产业创新体系，数据供给
、流通、利用 、安全等关键技术和设备实现阶段性突破 。到2030年 ，数据领域关键技术达到国际领先水平，数据科技创新和产业生态体系实现整体性跃升
，对数据要素市场体系建设形成有力支撑，数据要素对经济社会高质量发展的赋能作用全面显现。

　　在具体实施路径上 ，《实施意见》提出要加强技术攻关与高水平应用
。

　　一是加强关键数据技术攻关突破。将数据科技研发纳入国家科技计划体系
，加快攻关数据供给
、流通、利用 、安全等关键技术，以及促进人工智能
、具身智能等技术创新发展的高质量数据集构建和评测等技术 ，研制一批数据领域关键软硬件设备 。依托国家自然科学基金
，强化数据科技基础研究和应用基础研究
。利用现有资金渠道支持相关机构开展技术攻关和设备研发。定期发布数据科技领域前沿研究方向，引导相关机构承担科技创新任务 。鼓励地方结合区域特色 ，支持数据科技研发
。

　　二是加强试验验证和规模化应用。依托国家数据领域先行先试工作
，聚焦数据编织、高性能隐私保护计算 、多模态数据合成等技术方向，布局建设一批数据领域概念验证、中试基地
、检验检测等平台 ，促进数据技术研发成果加快从实验室走向市场应用 。对于具备产业化推广的技术成果
，开展重大示范工程建设，促进数据技术创新成果的规模化应用 ，推动与产业创新深度融合
。地方数据管理部门要结合地区产业特色，做好技术的复制推广。

　　三是推动数据科技创新成果高效转化 。结合“人工智能+”行动、“数据要素×
”行动 、数据流通利用基础设施建设等工作
，建设一批高价值
、广覆盖、强牵引的数据科技应用场景
。引导政府部门 、国有企业
、行业龙头企业、平台企业 、数据交易机构等开放数据应用场景，为技术验证提供“试验田”。探索建立数据科技成果转移转化体系 ，支持和引导数据领域优势主体牵头组织产业链创新链上下游力量
，打通数据技术攻关
、产品研发、验证测试 、场景应用全流程，健全产学研用深度融合的数据科技创新成果转化机制 。

　　同时 ，《实施意见》还提出要培育数据科技创新产业生态。

　　一是打造数据领域创新平台体系
。加强数据领域创新能力建设
，支持国家级科技创新平台基地发展。充分利用现有创新资源，谋划布局一批数据领域部级重点实验室等创新平台 ，建立健全运行管理和评估机制
，对考核评价结果优秀的创新平台给予支持 。

　　二是发展壮大重点创新主体
。鼓励国家实验室
、企业、高校和科研院所等创新主体组建创新联合体，牵头或参与国家数据科技攻关任务和重大创新平台建设 ，解决数据科技领域“卡脖子 ”难题。强化企业创新主体地位
，建立培育壮大科技领军企业机制，在数据等重点领域培育壮大一批科技领军企业 。通过“揭榜挂帅 、赛马竞争
”等方式 ，支持和鼓励科技型企业承担数据科技基础研究、技术攻关
、产业应用等重点任务，提升数据产业协同创新水平
。支持民营企业依法参与数字化、智能化共性技术研发和数据要素市场建设
，支持有能力的民营企业牵头承担数据科技攻关任务。

　　三是推动数据科技开源创新发展 。支持运营基础较好的开源平台规模化 、规范化发展，建设具有示范性的开源社区
。引导一批具有公益属性的高质量数据汇入开源社区 ，鼓励各类主体建设和开源工具链与算法库
，通过举办开源竞赛等方式支持开源社区建设。探索适用于我国国情的数据和技术开源协议与许可协议 。建设开源发展促进中心，推动开源生态有序发展
。

　　四是强化数据驱动的科研体系建设。加快建设面向科学研究的数据基础设施 ，充分利用现有创新资源
，支持打造一批“Data for Science”（数据驱动的科学研究）协同创新中心，促进科学数据高效流通和开发利用 。打造赋能不同科技领域研发的数据
、方法和工具支撑体系 ，有效提升科研场景数据处理和知识发现能力。强化数据驱动的科研范式创新
，鼓励国家实验室、企业 、高校和科研院所联合开展数据驱动的科学研究和技术攻关，推动形成数据赋能科技创新的强大合力
。

　　五是深化数据领域国际合作。积极参与全球数据领域科技治理 ，建立健全交流合作机制
，共享科技创新成果，共同防范数据滥用
、隐私侵犯、算法歧视等风险挑战 。积极参与联合国和现有国际组织框架数据治理规则和标准制定 ，加强数据标准国际输出和引领
。

　　引导金融机构支持数据科技创新

　　《实施意见》还明确提出要夯实数据科技创新基础支撑，带动长期资本 、耐心资本
、优质资本更多投向数据科技领域。

一是夯实数据科技创新设施底座 。加快全国一体化算力网建设
，推动多元算力资源并网池化、智能调度和便捷使用，打造支撑数据科技研发与验证的高性能算力体系
。加快数据流通利用基础设施体系建设 ，推动建设数据安全防护平台
，促进跨地域 、跨领域
、跨主体数据资源可信流通与高效利用，保障数据安全。建设一批面向数据科技前沿的原型验证平台和试验场 ，为新技术、新模型 、新应用提供基础支撑 。

二是加强人才培养力度
。探索建立数据科技领域人才评价通道和职称体系
，健全以创新能力、质量
、实效、贡献导向的评价体系，推进分层分类数据科技人才培养模式 ，打造复合型 、创新型
、实战型数据科技人才队伍。支持高等院校、职业院校面向实际需求优化学科专业设置
，加强“双师型 ”“工学一体化
”教师队伍建设，完善产教融合人才培养机制 。

三是加大财税金融支持力度
。加强政府投资牵引作用 ，引导金融机构支持数据科技创新
，带动长期资本 、耐心资本
、优质资本更多投向数据科技领域，鼓励投早、投小 、投长期
、投硬科技 ，形成政府、市场 、社会协同联动的持续稳定投入机制。发挥高新技术企业税收优惠
、科技创新专项担保等政策激励作用，降低数据科技企业创新成本 。鼓励有条件的地方加大数据科技创新的支持力度。

四是提升数据标准支撑水平
。加强数据领域关键技术标准体系建设
，在数据基础设施、数据服务能力成熟度 、高质量数据集等领域，同步部署技术研发、标准研制与产业推广。制定和完善数据技术
、数据安全等相关标准 ，提升数据领域安全风险管理水平 。建立数据领域重大科技项目与标准工作联动机制
，将先进适用科技创新成果融入标准
。加强数据标准制定过程中的知识产权保护，健全数据领域科技成果转化为标准的评价机制与服务体系。加快数据领域科技成果转化应用 ，建设数据领域标准验证服务平台、高质量数据集标准评测服务平台等公共服务平台
，推动数据领域科技创新成果产业化应用 。

　　同时，《实施意见》还指出 ，国家数据局建立常态化工作机制
，协调解决技术攻关与资源配置等问题
。强化数据贡献度和成果转化效益，定期开展数据领域产学研用优秀成果评价 ，加强对优秀成果及科研人员奖励激励。持续跟踪监测实施方案效果
，适时总结经验，形成并推广典型案例 。

　　值得注意的是 ，在12月26日，国家数据局还发布了《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见（征求意见稿）》（简称《征求意见稿》）
。《征求意见稿》认为
，当前，各类数据流通服务机构竞相发展 ，在优化数据资源配置 、拓展数据应用场景
、激发数据市场活力等方面发挥了积极作用
，但也存在功能定位尚不清晰、服务能力仍有短板 、监督管理亟待完善等新情况新问题。

　　《征求意见稿》提出要探索多样化流通交易模式 。引导经营主体之间数据交换交易模式合规健康发展，鼓励各类主体拓展数据换数据
、换订单、换服务 、换模型
、换场景等交换方式 ，探索数据作价出资等数据价值实现新路径
。支持经营主体依托数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业等第三方开展数据供需对接和交付结算
，降低数据流通交易成本，促进更大范围数据流通交易。

　　来源：证券时报官微