川观智库研究员 燕巧

数据是人工智能技术和产业发展的重要生产要素。近日，在2025数据要素发展大会上，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）云计算与大数据研究所发布《数据要素发展报告（2025年）》（以下简称《报告》）指出，当前，推动数据“供得出、流得动、用得好、保安全”串联起了我国数据要素市场化配置改革的长期目标，在制度、技术与产业的协同向前中，数据要素发展已进入体系化构建与规模化应用的新阶段。

供得出方面，公共数据供给不断强化。2024年以来，围绕数据供给相关的政策举措加速出台，公共数据资源开发利用通过三种方式扩大数据有效供给，政务数据共享有法可依，但各行业层面的公共数据开放制度仍需完善。人工智能的技术爆发带动了对高质量数据供给的需求，解决高质量数据集供给规模不足的问题也成为政策布局的主要着力点。

高质量数据集建设进入加速期。当前，高质量数据集供给方大多集中于开源社区、数据服务企业、数据标注基地和数据交易场所，高质量数据集建设的方法论初步成型。整体来看，面向高水平数据供给的一系列工作正在国家统筹下加快推进，在实践中仍存在现实困难与挑战。比如数据治理工作的投入产出比例失衡，数据清洗、标注等环节所需的成本占比高，但成效不够显著，价值转化周期长，对公共部门和企业的投入持续性提出挑战。另外，基础数据的开放汇聚难度大，权属规则不明晰、供给激励机制不明确再加上安全合规边界模糊，使得数据提供方的供给意愿较难提升，无论公共数据授权运营还是跨主体的行业高质量数据集共建，在落地中均面临较大的沟通协调困难。

流得动方面，全国一体化成为顶层设计关键目标。数据流通利用技术发展日趋成熟，为构建数据基础设施提供基础条件。数据流通利用基础设施的技术路径初步形成，包括可信数据空间、数场、数据元件、数联网、区块链网络、隐私保护计算平台等技术设施。当前，场外交易是数据流通交易的“主阵地”，但公开披露的信息不够充分，导致难以对参与主体、市场价格、成交规模、交易形式等有宏观全面的掌握。

用得好方面，“数据要素×”行动激励数据应用场景深化和拓展，多部门正在协同开展试点建设。大模型数据分析工具的交互能力和分析的准确度成为当前选型的重点方向。另外，企业数据资源入表继续推进，范围从头部企业向各行业扩展。2024年共有100家上市公司披露了数据资源入表的相关事项。尽管企业的数据资产化已初显成效，但总体来看数据资产化探索仍面临诸多难题。

保安全方面，2025年，数据安全相关的制度要求进一步向垂直领域的精准治理深化，相关技术工具与人工智能结合得更加紧密，数据安全治理也正在从被动应对迈向主动治理的新阶段。

报告指出，数据要素发展是长期系统性工程，需以制度衔接优化、技术突破深化、主体能力提升为关键抓手持续推进。当前数据基础制度与现有体系衔接尚不顺畅，技术产业实践缺乏规模化突破性成果，需通过完善容错免责机制、聚焦数据基础设施等重点领域攻坚、夯实企业数据管理与应用能力，激发各方参与内生动力，在长期探索中实现数据要素与经济社会的深度融合。

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