数据基础设施发展现状 - 2024年我国数据年产量达41.06泽字节 同比增长25% 算力总规模达每秒280百亿亿次浮点运算 5G基站超425万座 全球领先 [1] - 全国算力中心机架总规模超830万标准机架 承载人工智能和大模型高密度算力需求 [2] - 243个地方建立省级和地市级公共数据开放平台 开放37万个有效数据集 支撑政务服务与产业升级 [2] - 2024年全国数据交易规模突破1600亿元 形成数据流通与价值释放的良性机制 [2] 区域实践与战略价值 - 贵州贵安新区打造"数据之谷" 2025年服务器将达400万台 [2] - 浙江省率先出台数据资产确认标准 推进数据要素市场布局 [2] - 数据基础设施从"支撑性工程"升级为兼具"引领性价值"的战略资源 [2] 现存挑战与短板 - 协同调度能力不足 标准体系不统一 导致平台互联互通不畅和"数据孤岛"问题 [2] - 高质量数据集供给不足 融合加工能力薄弱 制约多元化智能化应用发展 [2] 未来发展方向 - 建立全国统一的数据基础设施空间布局和建设规范体系 明确"东数西算"枢纽节点功能定位 [3] - 推进数据目录标识 身份认证 数据接口等基础标准建设 提升系统互联互通能力 [3] - 鼓励地方基于资源禀赋探索差异化路径 形成"全国一张网 多级协同管"格局 [3] - 健全高质量数据资源建设机制 支持行业联合建设"行业数据实验室" [3] - 推动一体化数据加工平台建设 强化数据清洗 标注 脱敏等基础能力 [3] 安全保障体系建设 - 制定数据基础设施安全技术国家级标准 明确各环节安全要求与评估指标 [4] - 部署隐私计算 区块链 多方安全计算等关键技术 构建"可用不可见"数据环境 [4] - 建设区域级数据安全运营平台 大模型安全防控平台和算力节点预警系统 [4]

数据基础设施技术路线 - 核心目标是解决数据"供不出、流不动、用不好"问题，实现数据"供得出、流得动、用得好、保安全" [3] - 衡量成效的两大指标：海量数据流通规模（如滴滴、美团等平台亿级用户数据）及流通过程安全性 [4][5] - 关键技术包括区块链、隐私计算、数联网、数据元件、数场、可信数据空间六种路线，需兼顾效率与安全 [5] 可信数据空间发展 - 国家政策专项支持可信数据空间，计划2028年建成100个以上，社会探索活跃度高于其他技术路线 [9] - 未来技术路线将收敛为统一平台/空间/场，核心需整合供数主体、用数主体和服务主体 [10] - 构建技术可能涉及隐私计算、区块链等，但名称不重要，关键在于实现高效安全的数据流通 [10] 行业应用与数据平权 - 各行业数字化转型需求趋同，国家需填平"数据鸿沟"，优先推动工业制造、现代农业数据应用 [12] - 数据基础设施将支撑人工智能发展，解决数据质量与规模问题，减少大模型幻觉等缺陷 [13][14] - 当前AI发展需突破数据瓶颈，算力与算法已部分解决，高质量数据集是下一阶段重点 [13] 技术挑战与突破方向 - 隐私计算等技术目前效率低、成本高，仅限金融机构高净值客户，需优化联邦学习等以降低应用门槛 [5] - 传统TCP/IP协议等无法保障安全，新兴技术需平衡安全性与流通速率 [5][6] - 数据流通基础设施需融合安全与发展技术，突破历史割裂现状 [5]