行业倡议发布 - 2025年11月4日于辽宁大连举行的石化化工行业数字化转型大会上，中国科学院大连化学物理研究所、石化化工行业数字化转型推进中心等36家单位共同发布高质量数据集建设倡议 [1] - 倡议旨在为行业人工智能应用奠定坚实数据基础，推动产业向高端化、绿色化、智能化转型 [1] 倡议核心观点 - 人工智能正引领新一轮科技革命和产业变革，数据作为新型生产要素是推动行业转型的关键驱动力 [1] - 数据质量直接决定智能化发展水平，行业场景中的关键数据是核心资源 [1] - 需实现全链条协同以打破“数据孤岛”，构建完整产业生态 [1] 倡议具体行动呼吁 - 呼吁全国石化化工领域的企业、高校及科研院所携手共建高质量数据集生态 [1] - 通过整合各方资源，打造覆盖全产业链条、贯通全部生产要素、服务全应用场景的国家级数据资产体系 [1] - 坚持共建共享理念，以高质量数据集支撑新型工业化任务落实，为建设制造强国作贡献 [1]

大会概况与核心成果 - 大会于11月5日在南京举行，主题为“推进高质量数据集建设，淬炼人工智能数据燃料”，是国内首个聚焦高质量数据集与数据标注全链条的全国性对接平台 [1] - 大会吸引全国超过500家企业参与，现场达成合作90余项，累计交易金额突破9亿元人民币 [1] - 现场启动“数智未来”高质量数据集开发者创新大赛，并正式发布高质量数据集建设公共赋能平台，提供一站式数据服务 [2] 参与方与行业覆盖 - 京东科技、阿里云、华为云、出门问问、企查查、澳鹏中国、上海库帕斯、江苏省人民医院及江苏省数据交易所等9家代表企业分享了在电商、云计算、医疗、金融、工业等领域的落地实践 [2] - 大会设置主会场及医疗健康、智慧能源、工业制造、交通运输、文化旅游五大行业供需对接专场，覆盖大模型训练和行业智能化转型的数据需求 [1] - 国家数据发展研究院院长胡坚波、中国电子技术标准化研究院副院长范科峰等权威机构负责人分享了高质量数据集的建设路径、标准与评测规范 [2] 产业发展模式与地方实践 - 多个省市结合本地产业特色，在能源、交通、文旅等领域开展差异化探索，形成“国家引导、地方实践、企业主导”的高质量数据集建设新路径 [2] - 南京市将高质量数据集建设作为核心抓手，在国家数据局发布的16个高质量数据集建设行业领域已实现全覆盖，初步形成“政策引领、创新驱动、产业集聚、应用丰富、开放合作”的发展格局 [3] - 高质量数据集的建设正从顶层设计加速走向产业实践的“深水区”，一批跨行业的合作成果集中亮相 [2]

核心观点 - 数据作为第五生产要素，其价值挖掘流程复杂，高度依赖政策明晰的制度框架与实施路径，随着市场化体系健全，地方性数据交易机构与数商为代表的产业模式正成为推动市场发展的核心[1] - 国内数据要素市场体系在政策与产业建设共同作用下逐步完善，行业向更高价值的“政产联动”迈进[2] - 数据产业链价值流通体系的政策性完善与地方性数据体系健全成为国内数据要素价值链流通的重要保障，数字产业进入“质量提升”新阶段[4] 行业规模与增长 - 中国数字经济规模由2017年的27.2万亿元增长至2023年的53.9万亿元，六年整体规模翻倍，复合增长率约为12.07%[6] - 2024年数字经济核心产业增加值达到13.49万亿元，约占同期GDP的10%[6] - 国内数据要素行业规模预计将以约20.26%的复合增长率保持高速增长，2025年整体规模将达到2000亿元左右，2028年将突破3000亿元[6] - 以数据加工与分析为核心的数据处理环节将成为产业规模占比最高的细分产业，预计2028年整体规模达到1440亿元[6] 数据价值链流通体系 数据合规与确权 - “数据二十条”政策明确了公共数据等三大数据源的分类分级确权制度，划分了数据资源持有权、加工使用权与产品经营权[11] - 数据资产的非损耗、非排他与非竞争属性导致传统生产要素分配模式无法套用，建立专属数据资产的权属划分体系成为行业发展的当务之急[11] - 实践中存在公共数据开放度不够、企业数据流通受阻、个人数据信息边界不清等问题，执行稳定性与刚性更强的数据要素权属法律体系建设成为关键[11] 数据登记 - 数据产权登记是保障数据资产权属划分、促进价值释放的重要环节，根据数据资源、数据产品及数据资产三类形态差异，负责登记机构也存在差别[13] - 公共数据资源管理构建起以《关于加快公共数据资源开发利用的意见》为核心的“1+3”政策体系，通过“一个标准、两级平台”建设路径实现登记资讯互联互通[13] 数据价值评估 - 自2019年《数据资产评估》专家指引发布以来，数据评估的政策体系日渐完善，《公共数据资源社会价值与经济价值评价》为公共数据价值评估提供了可量化的指标体系[16] - 数据资产的非实体性、价值易变性等特征导致实际评估流程难度远高于预期，市场公允价值评估对信息透明度与传输效率提出更高要求[17] 数据资产入表 - 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》自2024年1月1日起实施，标志数据资产入表迈入制度化新时代，实现数据资源从“隐性资产”向“显性资产”转化[19] - 从入表资产登记使用场景来看，对外提供的产品或服务、内部降本增效与AI大模型开发成为三大主流应用场景，但选择在数据交易所产品登记、上架的企业比例不高[19] 数据资产交易 - 数据交易所设立数量、产品丰富度、入驻数商数量等多方面表现提升显著，但国内数据交易呈现“内冷外热”分布模式，“点对点”的场外交易依旧占据市场主导地位[21] - 《“数据要素x”三年行动计划》从政策角度认可了场外交易对于推动数据要素市场发展的重要意义[21] 数据资本化应用 - 数据要素资本化在价值变现路径与释放充分度方面更具优势，通过优化数据密集型企业的资产负债结构，拓展低成本、高效率的融资渠道[23] - 资本市场的杠杆作用在帮助数据资产提升自身价值的同时，也扩大了其负面因素带来的市场风险[23] 数据资产通证化 - 数据资产通证化通过RWA将实物资产数字化，RDA作为锚定实数融合实体资产的“升级版稳定币”，将区块链中流通的普通数据转化为具备稳定收益预期和融资能力的“金资产”[25] - 为保障可信数据资产流通安全，上海数交所提出了以“一桥、两所、两轴”为底层架构的DCB体系[25] 产业实践与规模拆分 - 金融行业预计占据约三分之一的数据要素市场规模，互联网产业凭借数据流量引入与技术优势占据约20%规模，通讯、制造、政务、医疗、交通等产业也将逐步提升数据产业规模[28] - 金融行业数据要素规模预计以约19.06%的复合增长率，于2028年突破1000亿元[31] - 工业制造业数据要素市场规模预计以约24.22%的复合增长率，由2025年的157亿元增长至2028年的302亿元[34] - 医疗健康业数据要素规模预计以约23.69%的复合增长率稳步提升，2028年将突破250亿元[36] 行业发展趋势 高质量数据集建设 - 高质量数据集是指将原始数据按照特定标准进行智能化处理后形成的高价值、高密度、标准化数据集合，能够为人工智能训练等场景提供数据资源支持[39] - 截至2025年上半年，我国7个数据标注基底已建设数据集524个，规模超过29PB，服务大模型163个[39] 可信数据空间建设 - 可信数据空间是基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的数据流通架构体系，数据资源在“可用不可见”前提下实现价值共创[42] - 2025年国家数据局公布了首批可信数据空间创新发展试点名单，63个入选试点项目涵盖13个城市、22个行业以及28个企业，2028年全国可信数据空间建设数量计划突破100个[42]

核心观点 - 数据作为第五生产要素，其价值挖掘流程复杂，高度依赖政策明晰的制度框架与实施路径 [1] - 以地方性数据交易机构、数商为代表的产业模式正逐步成为推动数据要素市场发展的核心，通过“政产联动”建立良好的供数、用数生态 [1] - 国内数据要素市场预计将以约20.26%的复合增长率于2028年突破3000亿元 [6] 行业规模与增长 - 中国数字经济规模由2017年的27.2万亿元增长至2023年的53.9万亿元，六年整体规模翻倍，复合增长率约为12.07% [6] - 2024年数字经济核心产业增加值达到13.49万亿元，约占同期GDP的10% [6] - 数据要素行业规模预计2025年达到2000亿元左右，2028年将突破3000亿元 [6] - 以数据加工与分析为核心的数据处理环节将成为产业规模占比最高的细分产业，预计2028年规模达到1440亿元 [6] 数据价值链流通体系 数据合规与确权 - “数据二十条”政策明确了公共数据、企业数据、个人数据三大数据源的分类分级确权制度，划分了数据资源持有权、加工使用权与产品经营权 [11] - 数据资产的非损耗、非排他与非竞争属性导致传统生产要素分配模式无法套用，需建立专属权属划分体系 [11] - 实践中存在公共数据开放度不够、企业数据流通受阻、个人数据信息边界不清等问题，需建设执行稳定性与刚性更强的法律体系 [11] 数据登记 - 数据产权登记是保障数据资产权属划分、促进价值释放的重要环节，根据数据资源、数据产品及数据资产三类形态差异，登记机构存在差别 [13] - 国家构建以《关于加快公共数据资源开发利用的意见》为核心的“1+3”政策体系，通过“一个标准、两级平台”建设路径实现公共数据登记资讯互联互通 [13] 数据价值评估 - 《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》开启了国内数据资产计量时代，后续《数据资产评估指导意见》与《企业数据资源相关会计处理暂行规定》提升了评估实践性 [16] - 《公共数据资源社会价值与经济价值评价》为公共数据价值评估提供了客观、可量化的指标体系 [16] - 数据资产的非实体性、价值易变性等特征导致实际评估流程难度高，需进行阶段性评估与价值调整 [17] 数据资产入表 - 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》于2024年1月1日起实施，标志数据资产入表迈入制度化新时代 [19] - 数据资源以无形资产、开发支出、存货等形式计入财务报表，实现从“隐性资产”向“显性资产”转化，改善资本负债结构、提升企业融资增信 [19] - 目前入表数据资产的资本化应用程度高于产品端应用，企业间信息披露标准存在差异，数据资产价值可比性分析难度较大 [19] 数据资产交易 - 数据交易所设立数量、产品丰富度、入驻数商数量等多方面表现提升显著，五大头部交易所在交易规模、标准制定等领域发挥主导作用 [21] - 国内数据交易呈现“内冷外热”分布模式，“点对点”的场外交易占据市场主导地位 [21] - 《“数据要素x”三年行动计划》调整为“场内交易与场外交易协调发展”，从政策角度认可场外交易意义 [21] 数据资本化应用 - 数据要素资本化通过优化数据密集型企业的资产负债结构，拓展低成本、高效率融资渠道，实现“科技-产业-金融”良性循环 [23] - 资本杠杆作用在提升数据资产价值的同时，也扩大了其负面因素带来的市场风险 [23] 数据资产通证化 - 数据资产通证化通过RWA将实物资产相关权利转化为区块链中流通的数字资产，实现实体经济在数字经济体系下的价值映射 [25] - RDA作为锚定实数融合实体资产的“升级版稳定币”，将普通数据转化为具备稳定收益预期和融资能力的“金资产” [25] - 上海数交所提出以“一桥、两所、两轴”为底层架构的DCB体系，保障可信数据资产流通安全 [25] 产业实践规模拆分 - 金融行业预计占据约三分之一的数据要素市场规模，互联网产业凭借数据流量与技术优势占据约20%份额 [28] - 通讯、制造、政务、医疗、交通等产业将随数据交易场景完善与处理技术成熟逐步提升数据产业规模 [28] 金融业实践场景 - 金融行业数据要素规模预计以约19.06%的复合增长率，于2028年突破1000亿元 [31] - 通过打通产业链、公共数据与金融数据壁垒，提升信贷风控、营销拓客、产业投资等业务表现 [30] - 五大数交所上架2060款金融场景数据产业及服务 [31] 工业制造业实践场景 - 工业制造业数据要素规模预计以约24.22%的复合增长率，由2025年的157亿元增长至2028年的302亿元 [34] - 可信数据空间与高质量数据集建设推动产业由“规模红利”向“质量红利”和“数据红利”转型 [34] 医疗健康业实践场景 - 医疗产业数据要素规模预计以约23.69%的复合增长率，于2028年突破250亿元 [36] - 医疗数据体系完善推动“三医”产业协同发展，提升医疗资源配置能力与服务效率 [36] 行业发展趋势 高质量数据集建设 - 高质量数据集为人工智能训练、产业数字化升级等场景提供高价值数据资源支持 [39] - 截至2025年上半年，我国7个数据标注基底已建设数据集524个，规模超过29PB，服务大模型163个 [39] - 国家着力打造“数据标注+高质量数据集+模型+应用场景+市场化价值化”的闭环生态 [40] 可信数据空间建设 - 可信数据空间是基于共识规则，实现数据资源共享共用的数据流通架构体系 [42] - 2025年国家数据局公布首批63个可信数据空间创新发展试点项目，计划2028年建设数量突破100个 [42]

国家高质量数据集建设先行先试工作启动 - 国家数据局组织开展高质量数据集建设先行先试工作 确定140个先行先试工作单位 围绕试技术、试支撑、试标准、试机制等四项重点任务 [1] - 先行先试工作覆盖全国25个省份 支撑18个重点领域包括科学研究、工业制造、金融服务、医疗卫生等 以及低空经济、智能驾驶等创新领域 [1] - 国家数据局将加强对先行先试工作指导 定期监测项目进展和成效 开展技术交流及主题研讨活动 [1] 高质量数据集发展现状与市场意义 - 2024年我国高质量数据集数量同比增长27.4% 数据质量是人工智能从"可用"向"好用"跨越的关键瓶颈 [2] - 通过"场景驱动+示范先行"策略推动跨部门跨行业数据协同 培育"为优质数据买单"的市场环境 推动数据从"资源"向"资产"转化 [2] - 数据合成、隐私计算等关键技术突破将推动高质量数据集生产规模化 助力构建开放共赢的数据生态 [2] 金融领域高质量数据集应用案例 - 证通股份申报《资本市场融资企业高质量数据集建设》 恒生电子申报《面向金融行业大模型的多模态高质量数据集建设》 [2] - 高质量数据集整合企业研发投入、专利数据、供应链关系等多维度信息 构建动态化企业画像 降低信息不对称问题 [3] - 投资者和金融机构通过数据集精准识别企业技术领先性与商业化潜力 提升对轻资产、高成长性企业的风险评估能力 [3] 高质量数据集的监管与技术创新价值 - 为监管机构提供穿透式监管工具 通过整合企业交易数据、关联方信息、资金流向等实时识别违规操作 提升监管效率 [3] - 隐私计算技术确保数据"可用不可见" 平衡数据共享与隐私保护的需求 [3] - 推动金融业态从"经验驱动"向"数据驱动"深度变革 为构建高效、安全、创新的现代金融体系提供关键支撑 [3]

核心观点 - 数据作为第五生产要素具有非竞争、可复制、无限增长特性 其价值挖掘需依赖政策框架与市场化体系 通过政产联动推动数据要素市场发展[1] - 国内数据要素市场预计以20.26%复合增长率增长 2028年突破3000亿元 其中数据处理环节规模达1440亿元[6] - 数据价值链流通涵盖合规确权、登记、评估、入表、交易、资本化及通证化七个环节 形成完整价值释放体系[11][13][16][19][21][23][25] 行业现状 - 政策指导与产业建设共同推动数据要素市场体系完善 行业向更高价值政产联动迈进[2] - 数字经济规模从2017年27.2万亿增长至2023年53.9万亿 复合增长率12.07% 2024年核心产业增加值达13.49万亿元 占GDP10%[6] 政策体系 - 数据二十条政策明确三大数据源分类分级确权制度 划分数据资源持有权、加工使用权与产品经营权[11] - 建立1+3政策体系推动公共数据资源管理 通过国家公共数据资源登记平台实现全国一体化登记[13] 市场规模 - 数据要素市场复合增长率20.26% 2025年达2000亿元 2028年突破3000亿元[6] - 金融业占比约三分之一 互联网产业占比20% 通讯、制造、政务、医疗、交通等行业持续提升规模[28] 价值链流通-合规确权 - 数据要素权属体系建设是价值链流通前提 数据二十条政策完善确权制度但实践仍存在公共数据开放不足、企业流通受阻等问题[11] 价值链流通-数据登记 - 数据资源由行政事业单位登记 数据产品及资产由交易机构登记 公共数据通过国家平台实现全国互联互通[13] 价值链流通-价值评估 - 2019年发布数据资产评估指引开启计量时代 2024年6月发布公共数据价值评价标准填补领域空白[16] - 数据价值易变性导致评估复杂 需阶段性评估调整 市场公允价值评估依赖信息透明度与专家主观判断[17] 价值链流通-资产入表 - 2024年会计处理暂行规定实施 数据资源以无形资产等形式入表 改善企业资产负债结构[19] - 上市企业数据入表数量提升 主要应用于对外服务、内部降本增效及AI开发 但交易流通活跃度不足[19] 价值链流通-资产交易 - 数据交易呈现内冷外热模式 场外交易占主导 政策调整为场内场外协调发展[21] - 五大头部交易所在交易规模、标准制定等领域发挥主导作用 但场外交易面临安全与合规问题[21] 价值链流通-资本化应用 - 数据资本化优化企业融资渠道 特别服务科技企业 实现科技-产业-金融循环[23] - 金融杠杆同步扩大数据价值属性与市场风险 需动态评估把控风险[23] 价值链流通-资产通证化 - RWA将实物资产转化为数字资产 RDA通过四大创新模式将数据转化为金资产[25] - DCB体系以交易底链、资产链与价值链组合保障通证化安全推进[25] 产业实践-金融业 - 多元数据融合提升风控、营销、投资业务表现 金融机构技术输出助力中小企业转型[30] - 金融数据要素规模以19.06%复合增长 2028年突破1000亿元 五大数交所上架2060款金融数据产品[31] 产业实践-工业制造业 - 可信数据空间与高质量数据集推动产业由规模红利向数据红利转型[34] - 工业数据要素规模以24.22%复合增长 从2025年157亿元增长至2028年302亿元[34] 产业实践-医疗健康业 - 医疗数据推动三医产业协同发展 提升资源配置与服务效率[36] - 医疗数据要素规模以23.69%复合增长 2028年突破250亿元 需关注个人数据安全合规[36] 行业趋势-高质量数据集 - 高质量数据集为AI产业提供关键要素 2025年行动方案将其作为重点布局对象[39] - 截至2025年上半年建设数据集524个 规模超29PB 服务163个大模型[39] 行业趋势-可信数据空间 - 可信数据空间实现数据可用不可见下的价值共创 2025年出台发展行动计划[42] - 首批试点63个项目涵盖13城市、22行业、28企业 2028年计划建设超100个可信数据空间[42]

核心观点 - 数据作为第五生产要素具有非竞争、可复制、无限增长特性，其价值挖掘需依赖政策框架与市场化体系，通过政产联动推动数据要素市场发展[1] - 国内数据要素市场以20.26%复合增长率高速增长，预计2028年突破3000亿元，其中数据处理环节规模占比最高达1440亿元[4][6] - 数据价值链流通涵盖合规确权、登记、评估、入表、交易、资本化及通证化七个环节，需建立专项制度体系保障价值释放[11][13][16][19][21][23][25] - 金融业（19.06%复合增长率）、工业制造业（24.22%复合增长率）、医疗健康业（23.69%复合增长率）为数据要素核心应用产业，2028年规模分别突破1000亿、302亿、250亿元[28][31][34][36] - 高质量数据集与可信数据空间建设成为新阶段发展重点，截至2025年上半年已建设524个数据集（规模29PB），2028年可信数据空间计划突破100个[39][40][42] 行业规模与增长 - 中国数字经济规模从2017年27.2万亿增长至2023年53.9万亿，六年翻倍，复合增长率12.07%[6] - 2024年数字经济核心产业增加值达13.49万亿元，占GDP10%，数据要素市场复合增长率20.26%，2025年达2000亿元，2028年突破3000亿元[6] - 数据处理环节为规模最高细分产业，2028年预计达1440亿元[6] 数据价值链流通体系 合规与确权 - 数据二十条明确三大数据源分类分级确权制度，划分数据资源持有权、加工使用权与产品经营权[11] - 实践存在公共数据开放不足、企业流通受阻、个人数据边界模糊等问题，需建设刚性法律体系[11] 数据登记 - 数据资源由行政事业单位登记，数据产品及资产由交易机构登记，公共数据采用"1+3"政策体系与国家总枢纽平台[13] - 国家公共数据资源登记平台对接省级平台，打破数据隔阂[13] 价值评估 - 2019年发布数据资产评估指引，2024年6月新增公共数据社会与经济价值评价标准[16] - 数据价值易变性导致评估难度高，需动态调整及市场公允价值机制[17] 资产入表 - 2024年《企业数据资源会计处理暂行规定》实施，数据资源可计入无形资产、存货等科目[19] - 入表资产主要用于对外服务、内部降本及AI开发，场内交易活跃度不足[19] 资产交易 - 数据交易所数量及产品丰富度提升，但场外交易占主导 due to 流程复杂及成本因素[21] - 政策调整为"场内与场外协调发展"，需解决场外交易安全与权属分配问题[21] 资本化应用 - 数据资产可用于企业融资与股权投资，优化资产负债结构，但需动态评估控制风险[23] 资产通证化 - RWA实现实物资产数字化，RDA通过数据资产壳等创新模式转化为稳定收益资产[25] - DCB体系保障通证化安全，支持ABS及跨境融资[25] 产业实践规模 - 金融业占据三分之一市场份额，互联网产业占20%，通讯、制造、政务、医疗、交通持续增长[28] - 金融业数据要素规模以19.06%复合增长率增长，2028年达1000亿元[31] - 工业制造业以24.22%复合增长率增长，2025年157亿元，2028年302亿元[34] - 医疗健康业以23.69%复合增长率增长，2028年突破250亿元[36] 发展趋势 高质量数据集 - 高质量数据集为AI产业关键要素，2025年行动方案重点布局数据标注领域[39] - 截至2025年上半年建设524个数据集（29PB），服务163个大模型[39] 可信数据空间 - 2025年发布可信数据空间行动计划，首批63个试点涵盖城市、行业及企业[42] - 2028年计划建设超100个可信数据空间，形成数据生态体系[42]

国家数据局高质量数据集建设部署 - 国家数据局在2025中国国际大数据产业博览会上部署新一批高质量数据集建设先行先试任务 重点聚焦行业高质量数据集建设 通过试技术融合、试场景支撑、试标准验证、试机制建设形成可复制推广经验模式 [1] 江苏省入选项目概况 - 江苏省4个项目入选先行先试任务 包括新华报业文化传媒行业高质量数据集建设项目、江苏省人民医院医疗卫生行业高质量数据集建设项目、脉得智能科技高质量多模态医疗数据集项目、中节能太阳能节能光伏一体化综合能源高质量数据集建设项目 [1] 文化传媒行业数据集建设 - 新华报业文化传媒行业高质量数据集建设项目围绕"1+3+10+N"总体架构 破解传媒行业数据"散、乱、杂"难题 实现数据安全可控与合规流通 [2] 医疗卫生行业数据集建设 - 医疗卫生行业高质量数据集建设项目在心血管、肿瘤、慢病管理等六大领域开展试点示范 为全国医疗数据治理与智能应用提供标杆 [2] - 高质量多模态超声医学数据集项目总投资8000万元 打造国内首个超声领域多模态标准化可运营医学影像数据集 提升AI模型训练效率与临床应用可靠性 [2] 能源行业数据集建设 - 节能光伏一体化综合能源高质量数据集项目将综合能源系统从经验驱动传统模式升级为数据驱动智能体 提供一体化绿色低碳运营场景和交付服务能力 [2] 项目实施机制 - 入选单位以试技术、试场景、试标准、试机制为核心抓手 强化高质量数据供给 丰富应用场景 总结建设方法 为行业数据治理与价值释放明确实践路径 [3]

国家数据局高质量数据集建设部署 - 国家数据局在2025中国国际大数据产业博览会上部署新一批高质量数据集建设先行先试任务 聚焦行业高质量数据集建设 通过试技术融合、试场景支撑、试标准验证、试机制建设形成可复制推广经验模式 [1] 江苏省入选项目清单 - 江苏省4个入选项目包括新华报业文化传媒行业高质量数据集建设项目、医疗卫生行业高质量数据集建设项目、高质量多模态医疗数据集项目及节能光伏一体化综合能源高质量数据集建设项目 [1] 新华报业传媒集团项目 - 新华报业文化传媒行业高质量数据集建设项目围绕"1+3+10+N"总体架构 破解传媒行业数据"散、乱、杂"难题 实现数据安全可控与合规流通 [2] 医疗卫生行业项目 - 医疗卫生行业高质量数据集建设项目在心血管、肿瘤、慢病管理等六大领域开展试点示范 为全国医疗数据治理与智能应用提供标杆 [2] 多模态医疗数据集项目 - 高质量多模态超声医学数据集项目总投资8000万元 打造国内首个超声领域多模态标准化可运营医学影像数据集 提升AI模型训练效率与临床应用可靠性 [2] 节能光伏一体化项目 - 节能光伏一体化综合能源高质量数据集项目将综合能源系统从经验驱动局部优化升级为数据驱动全局最优模式 提供绿色低碳运营场景和交付服务能力 [2] 项目实施机制 - 4家单位以试技术、试场景、试标准、试机制为核心抓手 强化高质量数据供给 丰富应用场景 总结建设方法 明确行业数据治理与价值释放路径 [3]

数字基础设施发展 - 5G基站总数达455万个 千兆宽带用户达2.26亿户 算力总规模位居全球第二 [1] - 互联网普及率达79.7% 网民数量达11.23亿人 [2] 数字服务普及情况 - 电子社保卡领用人数达10.7亿人 覆盖75%以上人口 [2] - 医保码用户超12亿人 跨省异地就医直接结算惠及5.6亿人次 [2] - 互联网医院年服务量超1亿人次 [2] - 5A级旅游景区数字化改造完成率达100% [2] 数据应用与产业发展 - 发布70个示范场景覆盖智慧农业 医疗健康 交通物流等重点领域 [4] - 高质量数据集建设超3.5万个 [5] - 上半年新上架数据产品3328个 同比增长70% [7] - 人工智能领域高质量数据集产品同比增长2.8倍 [7] - 二季度新增数据供需主体2600多家 [7] 数据资源体系建设 - 国家登记平台覆盖超78个国民经济大类 [4] - 数据产品实现"一地上架 全国互认"于北京 上海 浙江等地 [7] - 数据基础设施建设聚焦标准构建 设施部署与生态运营 [8]