数据要素综合试验区建设进展 - 国家数据局为数据要素综合试验区建设部署了8方面35项重点试验任务，支持在数据基础制度落地、数据市场培育、重点行业数据价值释放等方面先行先试 [1] - 数据要素综合试验区建设加速推进，呈现“三个共同选择、两大差异探索”的特点，为数据要素市场化配置改革提供地方样本和经验 [1] 试验区建设的共同选择 - 在改革机制上，各地坚持高位推动、广泛动员，数据主管部门发挥统筹协调作用，与各市（区）、部门形成建设合力 [4] - 在改革模式上，基本遵循“机制构建-制度探索-应用牵引”三位一体的推进模式，其中机制是统领、制度创新是根本、应用牵引是动力 [4] - 在重点改革任务上，各地均将培育壮大数据生态、瞄准高价值数据领域发力作为推进改革的切入点 [4] 试验区建设的差异探索 - 在具体推进路径上，各地因地制宜，结合资源禀赋和产业发展等基础条件，明确各自试验探索的重点方向 [4] - 在推进方向上，各试验区选择不同探索方向，领先地区在数据基础制度落地等突破性任务上探索较多，其他综试区更侧重优势领域的应用突破 [4] 试验区建设的目标与意义 - 设立数据要素综试区的目的是鼓励地方大胆改革和先行先试，探索数据要素市场化配置改革的新路径 [1] - 通过“一地创新，全国推广”等机制，将数据要素市场化配置改革推向全局和深入 [1] - 数据要素综试区建设是一项长期改革任务，需要在“制度无人区”中蹚出新路 [5]

国家数据要素综合试验区建设进展 - 国家数据局已打造一批可推广、可复制的经验做法，并解决一批数据价值释放的痛点问题 [1] - 2025年，国家数据局印发通知，支持地方在数据产权、市场生态培育等8方面重点推进35项试验任务 [1] 地方试验区创新模式案例 - 浙江温州建立三段式合规评审模式，以营造安全可信的数据流通环境并破解数据交易信任不足的困境 [1] - 湖南依托文化产业优势，充分发挥数据在促进文化和科技深度融合中的作用 [1] - 河南在交通物流、医疗健康等领域探索了数据资源开发利用的典型做法 [1] - 辽宁从农业农村等重点行业入手，以公共数据资源开发利用为抓手探索数据要素价值释放新模式 [1] - 海南发挥国家育种基地战略优势，打造种业科研数据“一张网”并构建数据驱动的数字化育种创新体系 [1] 未来发展方向 - 国家数据局下一步将支持试验区在更多领域开展先行先试，探索数据价值释放路径 [2]

数据要素综合试验区建设进展 - 数据要素综合试验区建设取得初步进展 落地创新性改革举措并打造可推广经验做法 [1] - 浙江省已有117个场景签署公共数据授权运营协议 使公共数据资源更好惠及群众和企业 [1] - 杭州市开展省域健康医疗数据授权应用创新 将超1.2亿条脱敏医疗健康数据授权开发主体用于大模型训练 [1] 数据赋能产业发展成效 - 湖南省推动数据要素深度融合赋能先进制造业 呈现点上有突破、链上有联动、面上有成效三大特点 [1] - 湖南省通过数据深度赋能 已建成3个全球灯塔工厂、9家卓越级智能工厂、24个国家智能制造示范工厂 [1] - 湖南省数据赋能推动关键工序数控化率超60% 经营管理数字化普及率达75% [1] 特定领域数据应用探索 - 海南省着力打造种业数据一张网 建成集科研、生产、销售、成果转化为一体的国家南繁生物育种服务平台 [2] - 海南省汇聚种质资源信息、育种试验数据、表型信息数据等育种科研数据资源 探索构建全国种业科研数据交易体系 [2] 未来发展方向 - 下一步将支持试验区在更多领域开展先行先试 在推进数据市场化价值化上探索更多新做法 [2] - 将支持地方因地制宜加强试验探索 打造更多可感可及的应用场景并推动互学互鉴 [2]

数据要素综合试验区建设进展 - 国家数据局正在推进数据要素综合试验区建设，支持地方在数据产权、市场生态培育等8方面重点推进35项试验任务，北京、安徽、山东、湖北、贵州等地试验区建设取得积极进展 [1] - 试验区建设呈现3方面特点：高位推动、广泛动员；因地制宜、突出重点；积极探索、改革攻坚，涌现了不少新探索新做法 [1] 北京试验区建设成果 - 北京成立北京市数标委，形成标准创制计划，开展京津冀区域协同数据标准化行动，研制数据交易服务、数据流通安全评估、数据匿名化处理等急需标准 [1] - 北京持续深化公共数据专区授权运营，金融专区累计为60余家金融机构及70多万家市场主体提供服务超过4亿次 [1] - 北京国际大数据交易所服务范围拓展至全国26个省市 [1] 安徽试验区建设成果 - 安徽省涌现出一批行业领先的数据要素型企业，有力促进了数据要素市场的培育发展 [2] - 安徽在全国开展"数据券""算力券"试点探索，并积极探索国企数据产品作价入股、民企数据产品增资扩股，创建公共数据"跑起来"示范场景 [2] 下一步工作方向 - 国家数据局将加大力度支持试验区建设，及时跟踪评估，加强经验总结，促进互学互鉴，实现"一地创新、全国复用" [2]

国家数据要素综合试验区建设进展 - 国家数据局积极推进数据要素综合试验区建设，支持地方在数据产权、市场生态培育等8方面重点推进35项试验任务 [1] - 试验区建设呈现3方面特点：高位推动广泛动员、因地制宜突出重点、积极探索改革攻坚 [1] - 下一步将加大支持力度，及时跟踪评估，加强经验总结，促进互学互鉴，实现"一地创新、全国复用" [1] 山东省数据要素应用成果 - 山东以制度建设为主线，以促进数据流通利用、赋能实体经济为重点推进试验区建设 [2] - 打造"破解难题、效益明显、推广易行"的典型场景，如平阴玫瑰产业数据赋能案例 [2] - 通过整合15项公共数据资源，采集4大项种植数据、25项加工数据，推动玫瑰产业全链条升级 [2] - 数据赋能使平阴玫瑰鲜花收购效率提升80%，生产管控效率提升18%，深加工原材料比例由2%提升至32%，全产业链产值由30亿提升至60亿元 [2] 北京市数据要素市场发展 - 北京通过制度引领、流通赋能、产业支撑、共建共享引导市场主体共建试验区 [3] - 深化公共数据专区授权运营，金融专区服务60余家金融机构及70多万家市场主体超4亿次 [3] - 启动气象、时空、"三医"专区建设，国际大数据交易所累计交易规模突破百亿，服务范围拓展至26个省市 [3] 贵州省数据产业发展举措 - 贵州提出"四数一优化"政策措施推动数据产业高质量发展 [4] - 优先推动公共数据共享开发，建立全省公共数据目录"一本账" [4] - 推进数据主题库、基础库市场化开发，为行业大模型提供公共数据语料 [4] - 在医疗、电力、旅游等特色产业培育高质量数据集 [4] 湖北省医疗数据应用成效 - 湖北以体制机制创新驱动医疗数据开发利用，在病理数据领域取得突破 [5] - 170家医院部署病理AI系统，医生阅片速度提升40%，AI辅助诊断覆盖率达95.88% [5] - 疑难病例诊断符合率87.59%，县级医院病理服务可及性从58%提升至92% [5] - 年节约医保基金超5800万元，减轻患者负担约16亿元 [5] 安徽省数据要素市场培育 - 安徽在全国率先培育认定省级数据企业和数据产业园 [5] - 开展"数据券""算力券"试点探索，包括市场侧和政府侧数据券 [6][7] - 对新增算力规模400P以上项目给予补助，算力使用方给予不超过20%补助 [7] - 政策累计兑现近4亿元，服务200余家企业 [7]

数据要素综合试验区建设 - 国家数据局将加大力度支持试验区建设 及时跟踪评估 积极推进数据要素综合试验区建设 [1] - 2025年国家数据局印发通知 支持地方在数据产权 市场生态培育等8方面重点推进35项试验任务 [1] - 试验区建设呈现三方面特点 高位推动广泛动员 因地制宜突出重点 积极探索改革攻坚 [1] - 各地数据部门发挥统筹协调作用 构筑推进试验区建设的整体合力 北京80%试验任务有市场主体参与 [1] 地方特色化探索 - 山东河南贵州辽宁结合区位特点和产业优势 探索数据要素市场化配置路径 [2] - 安徽探索培育发展新质生产力的数据要素市场化配置机制 [2] - 湖北湖南发挥实体经济基础和数据应用场景优势 推动实体经济转型升级 [2] - 海南探索数据领域高水平对外开放机制 [2] 创新应用案例 - 北京打造"领域+场景"公共数据专区授权运营模式 服务60余家金融机构和70万家市场主体超4亿次 [2] - 湖北在170家医院部署病理AI系统 联通三甲医院病理医生 提升基层医疗服务 [2] - 山东打造公路运行监测与预警发布体系 实现97%事故1小时内处理完毕 [2]