文章核心观点 - 国家数据局发布《关于加强数据科技创新的实施意见》，标志着数据科技发展进入体系化布局、协同化推进的新阶段，旨在通过加强数据科技创新，释放数据要素价值，驱动新质生产力，赋能数字中国建设 [1] 数据科技创新的战略意义 - 加强数据科技创新有利于构筑国际竞争新优势，将中国在数据规模、应用广度与市场深度上的优势转化为科技创新与产业链能力，在新一轮全球科技与产业竞争中占据有利位置 [2] - 加强数据科技创新有利于重塑未来发展新动能，通过数据驱动、算法赋能和信息融合应用，对传统生产要素进行赋能与重构，提升要素配置效率与产出潜能，推动各行业向智能化、高效化、绿色化转型升级 [3] - 加强数据科技创新有利于抢占科技发展制高点，以数据为驱动的新科学研究范式正在打破传统学科边界、加速前沿技术交叉融合，为构建具有中国特色的现代化科学技术体系提供关键支撑 [3] 数据科技创新的方向与目标 - 《意见》明确了分阶段发展目标：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，初步建立数据驱动的产业创新体系，关键技术和设备实现阶段性突破 [4] - 到2030年，数据领域关键技术达到国际领先水平，科技创新与产业生态实现整体性跃升，数据要素对经济社会高质量发展的赋能作用全面显现 [4] 数据科技创新的重点任务 - 重视培育数据科技原始创新能力，加强关键数据技术攻关，包括数据供给、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技术 [5] - 研制一批数据领域关键软硬件设备，并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，加强技术试验验证和规模化应用 [6] - 突出科技创新与产业创新深度融合，培育数据科技创新产业生态，打造数据领域创新平台体系，谋划布局一批数据领域部级重点实验室等创新平台 [6] - 发展壮大重点创新主体，在数据等重点领域培育壮大一批科技领军企业，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 [6] 数据科技创新的支撑保障 - 强化科技创新基础支撑保障，加快全国一体化算力网建设，夯实数据科技创新设施底座 [7] - 加大人才培养力度，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 [7] - 加大财税金融支持力度，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 [7] - 加强数据领域关键技术标准体系建设，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 [7]