国家数据局发布《关于加强数据科技创新的实施意见》核心观点 - 国家数据局发布《实施意见》，旨在系统性推动数据科技创新，以释放数据要素价值，赋能数字中国建设 [2] - 核心目标是引导长期资本、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 [2][11] - 设定了明确的发展目标：到2027年，关键技术实现阶段性突破；到2030年，数据领域关键技术达到国际领先水平 [4][5] 发展目标与愿景 - 2027年目标：建成一批引领性数据科技创新平台，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 [5] - 2030年目标：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，数据要素对经济社会高质量发展的赋能作用全面显现 [5] 具体实施路径 - 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，攻关数据供给、流通、利用、安全等关键技术，以及高质量数据集构建和评测技术，研制关键软硬件设备 [6] - 加强试验验证和规模化应用：布局建设概念验证、中试基地等平台，促进技术从实验室走向市场，对具备产业化条件的成果开展重大示范工程，推动规模化应用 [6] - 推动数据科技创新成果高效转化：结合“人工智能+”和“数据要素×”行动，建设高价值应用场景，引导政府部门、国企、龙头企业等开放场景作为“试验田”，探索建立成果转移转化体系 [7] 产业生态培育措施 - 打造数据领域创新平台体系：支持国家级科技创新平台基地发展，谋划布局一批部级重点实验室等创新平台，并建立评估与支持机制 [8] - 发展壮大重点创新主体：鼓励国家实验室、企业、高校等组建创新联合体，强化企业创新主体地位，培育壮大一批科技领军企业，支持民营企业参与技术研发和市场建设 [8] - 推动数据科技开源创新发展：支持开源平台规模化、规范化发展，引导高质量数据汇入开源社区，鼓励建设开源工具链与算法库，探索适合国情的开源协议 [9] - 强化数据驱动的科研体系建设：建设“Data for Science”协同创新中心，打造数据、方法和工具支撑体系，强化数据驱动的科研范式创新 [9] - 深化数据领域国际合作：积极参与全球数据科技治理和规则标准制定，加强数据标准国际输出和引领 [9] 基础支撑与保障机制 - 夯实数据科技创新设施底座：加快全国一体化算力网建设，打造高性能算力体系；加快数据流通利用基础设施体系建设，建设原型验证平台和试验场 [16] - 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，推进分层分类人才培养模式，支持高校优化专业设置，完善产教融合机制 [16] - 加大财税金融支持力度：加强政府投资牵引，引导金融机构支持数据科技创新，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 [16] - 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，制定和完善数据技术、安全等相关标准，建立科技项目与标准工作联动机制，加快科技成果转化应用 [16] - 建立常态化工作机制：国家数据局将协调解决技术攻关与资源配置问题，定期开展产学研用优秀成果评价并加强奖励激励，持续跟踪监测方案效果 [12] 相关配套政策动向 - 国家数据局同期发布了《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）》 [12] - 《征求意见稿》提出探索多样化流通交易模式，鼓励数据换数据、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新路径 [12] - 支持经营主体依托数据交易所、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，以降低流通交易成本 [12]