文 | 国家数据发展研究院院长 胡坚波 近日，国家数据局《数据产权登记工作指引（试行）》（以下简称《指引》）向社会公开征求意见。《指引》重点围绕登记机构管理、登记流程规则、登记凭证应用等方面，对数据产权登记活动的开展提出了全面、系统、科学的指导方案。《指引》构建起全国统一的数据产权登记体系，是落实数据产权制度的重要抓手，有助于降低数据流通交易成本，激发各主体供数用数活力，推动建立全国一体化数据市场。 一、把握政策目标：满足市场登记需求，建立市场信任机制 从数据市场实践来看，各类经营主体对数据登记的需求，往往集中在明晰产权归属、佐证来源合规、界定权责边界三方面。例如，登记凭证在数据资产入表、融资信贷场景中，可作为企业合法持有数据的证明；在数据流通交易场景中，可作为卖方合规尽责、买方善意取得的证明；在数据权属纠纷处置中，是厘清责任、界定权利的重要佐证。数据产权登记由可信登记机构，对数据描述准确性、来源合规性、产权明确性进行合理审慎审查并出具凭证，满足市场登记需求。 当前数据登记领域存在碎片化、多头化、不兼容等突出问题，制约数据高效流通使用。目前市场上存在多种数据登记类型，分属不同机构办理，登记对象、流程、审查标准及效力均不统一、互不通用，形成登记壁垒。经营主体为规避风险，不得不重复办理多类登记，承担了高昂的证明成本，影响数据流通积极性，阻碍数据要素价值释放。 构建全国统一的数据产权登记体系，是破解分散登记难题、构筑市场信任机制、降低数据流通成本的重要举措。数据产权登记通过统一登记流程等，降低重复登记成本，同时依托国家数据产权登记服务平台，实现统一公示、查询核验，以及“一次登记、全国通用”，降低数据市场信任机制的建设成本，为数据高效流通、深度开发利用夯实信任基础。 二、理解政策重点：健全登记规则设计，助力数据流通使用 （一）登记机构管理：择优遴选机构，平衡效率效力 相较于不动产登记、专利登记等传统领域以政府部门或事业单位为单一登记主体的模式，《指引》明确数据产权登记机构可涵盖事业单位与企业两类主体，兼顾公信力保障与市场活力激发。事业单位基于公共服务属性，能快速提升登记的社会认可度，全力保障登记业务的连续性与公信力。引入企业主体参与登记业务，既能盘活现有市场资源、快速推开登记工作，又能依托市场机制灵活适配需求、动态调整机构规模，优化数据全流程配套服务，为数据的价值挖掘提供支撑。 为保证登记效力与业务稳定性，《指引》通过三项重要制度设计构建起登记机构管理机制。一是登记机构遴选，考察申报机构的审查专业能力、风险赔付能力、流通服务能力等关键维度，通过择优遴选后，接入全国数据产权登记服务平台。二是明确管理规范，细化登记机构业务运营和监管要求，同步明晰机构信息变更、业务退出的全流程处置规则，确保全程可管可控。三是建设统一平台，将遴选确定的登记机构纳入全国数据产权登记机构目录、接入全国数据产权登记服务平台，若出现重大过失且拒不整改，则移出目录。 （二）登记流程规则：厘清登记边界范畴，规范全链操作流程 1.明确登记对象：锚定可流通数据，划定禁限边界 《指引》紧扣数据流通开发利用需求，将登记对象限定在可进入市场化流通的数据，同时针对公共数据、涉密数据等特殊情形作出清晰界定，兼顾合规性与实操性。针对公共数据资源，《指引》第十五条明确三类细化规则：党政机关履职中收集产生的数据，或基于履职需要委托授权第三方代收集的数据，不进行产权登记；公共数据资源授权运营后开发形成的产品与服务，在完成公共数据资源登记后，可依规办理数据产权登记；水气热电、公共交通等公用企事业单位提供服务产生的数据，除另有规定外，可办理数据产权登记。针对不予登记情形，《指引》第二十二条列明负面清单，涉及国家安全、国家秘密，来源违反法律法规，以及权属纠纷尚未解决的数据，不予登记，从源头守住数据产权登记的合规底线。 2.规范登记程序：搭建标准框架，明确审查要点 《指引》系统搭建了全流程登记程序和标准化分类登记的完整制度框架，明晰了登记实操规则，为登记活动提供了操作方案。在登记程序上，明确按照申请、受理、审查、公示、异议处理、信息存证、凭证核发七大环节规范推进，同时设定严格办理时限和补正告知要求，全程保障登记流程可追溯、结果不可篡改，兼顾合规严谨与服务效率。审查环节紧扣三大关键维度，明晰审查标准并细化实操要求。数据描述准确性方面，重点核查数据描述是否准确无歧义；数据来源合规性方面，审慎把好数据来源合规关，针对采集生成、协议取得、通过自动化程序收集公开数据、衍生创造等各类来源场景明确具体审查内容，同时强调须严守个人信息保护、数据安全等相关法律要求；数据产权明确性方面，准确界定数据持有权、使用权、经营权归属，明晰委托处理数据、复用公开数据、合作开发数据、衍生创造数据等场景的产权配置规则，确保产权界定清晰。在登记类型上，划分初次、转让、变更、续期、注销五大登记类型，明确初次登记为其他各类登记的前置基础，配套制定不同类型登记的申请表模板作为附件，供各登记机构参考使用；同时规范凭证有效期、跨部门互认、异议处置、资料查询等配套规则，实现登记流程、审查标准、文书格式的统一规范，保障登记工作高效落地。 3.优化登记收费：降低登记成本，保障可持续运营 为避免数据产权登记成为数据流通的隐性门槛，最大限度降低经营主体负担，《指引》不仅明确指出登记活动要遵循平等自愿原则，由各类主体自主自愿申请登记，同时也针对性制定两项收费规则：一方面引导登记机构主动降低登记收费，严禁登记业务强制绑定额外收费项目，切实减轻经营主体登记成本；另一方面允许登记机构针对经登记的数据提供价值延伸服务，以获取合理收益，反哺基础登记业务，既坚持普惠导向，又保障登记机构长期稳定运营，实现公益属性与可持续发展的有机统筹、协同兼顾。 （三）登记凭证应用：强化权属证明效力，实现全国互认通用 数据产权登记凭证的重要价值在于发挥权属证明效力，为数据市场化流转提供信任依据，是推动数据价值转化的重要基础。《指引》从制度层面筑牢凭证公信力，要求登记机构履行合理审慎审查义务，同时明确登记机构需因故意或重大过失登记错误承担相应赔偿责任，以责任压实倒逼登记质量提升，切实强化登记凭证效力。 《指引》还提出了鼓励凭证使用的部分场景：一是在数据流通交易环节，作为产权归属的证明，明晰交易双方权责，防范交易风险；二是在数据资产入表、融资信贷、作价入股等价值化场景中，作为市场主体合法持有、控制数据的重要依据，助力数据资源实现资产化转化；三是在数据权属纠纷、权益争议处置中，作为司法裁判、纠纷调解的证明；四是在数据企业培育认定等支持政策中，作为判断企业数据情况的参考。 （四）相关主体责任：明晰各方责任边界，筑牢登记合规底线 《指引》在第五章构建了权责清晰、过错归责的责任体系，明确登记机构、申请人、数据管理部门工作人员三类主体责任。其中，登记机构对登记结果准确性负责，存在登记错误、篡改信息、泄露资料等违规行为的，视情节采取限期整改、暂停接入数据产权登记服务平台、移出登记机构目录等措施，造成损害的依法赔偿；登记申请人需恪守诚信义务，严禁提供虚假材料或通过重复登记牟利等，违者依法承担民事赔偿责任，涉及违法犯罪的同步追责，从源头杜绝虚假登记；数据管理部门工作人员在管理数据产权登记活动中若存在滥用职权、玩忽职守等行为，要依法依规承担处罚或处分，构成犯罪的，要依法承担刑事责任。 （五）各类登记衔接：统筹多元登记业务，畅通互认协同机制 针对当前数据登记多头分散、互不兼容的痛点，《指引》明确了与其他数据登记的衔接规则，建立健全由数据管理部门统筹管理、协调统一的数据产权登记制度。一是与公共数据资源登记的衔接。《指引》明确除了政务数据不能进行数据产权登记，公用企事业单位公共服务产生的数据，除特殊规定外既能进行公共数据资源登记，也能进行数据产权登记，同时公共数据授权运营后形成的产品和服务，完成资源登记后也可办理产权登记。二是与其他类型数据登记的衔接。《指引》明确了衔接规则，此前已完成的其他类型数据登记，若有关审查事项与数据产权登记要求一致，可简化数据产权登记审查流程。 《指引》是推动数据产权制度走深走实的有力抓手，是我国数据基础制度建设历程中的又一件大事。《指引》的发布将激发各方参与数据产权登记的积极性，引导数据产权登记机构不断提升专业能力，壮大数据产权登记服务生态，促进数据价值释放，加快开放共享安全的全国一体化数据市场建设，为深入推进数字中国建设夯实制度根基。 来源（公众号）：北京数据

《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出，要建立数据产权结构性分置制度，成为各方关注的重点。具体来说，数据产权应如何分置？ 【点评】 数据具有多方共生的特点，同一数据往往涉及多个主体。比如，消费者在电商平台上的交易数据，涉及消费者、商户、物流公司、支付公司、电商平台等多方主体。因此，推动数据产权结构性分置，重点是顺应数据特点，明确“谁对什么数据有什么权利”。 第一，什么是数据的持有权、使用权、经营权？ 持有权就是自行持有或委托他人代为持有合法获取的数据的权利，其他人不得窃取、篡改、泄露或者破坏权利人合法持有的数据。比如，大型集团企业往往安排旗下数科公司汇聚、存储、维护集团所有数据，统一提供数据服务，并相应地将数据持有权配置给这家数科公司。 使用权就是对数据进行加工、聚合、分析等的权利，可以将数据用于优化生产经营，也可以形成衍生数据等。比如，医院可以在保护个人信息前提下，建设数据资源池，允许药物研发企业在资源池内对数据进行加工使用，研发新产品，并相应地将数据使用权授予药企，但不授予持有权、经营权，这就在保障了数据安全的同时，让更多主体参与释放数据要素价值。 经营权就是以转让、许可、出资或者设立担保等有偿或无偿的方式对外提供数据的权利。比如，一些企业希望由数据中介机构代为销售数据，但又担心数据不受控制，所以仅授予数据中介机构数据经营权。该情况下，数据中介机构不持有数据、也不使用数据，但是取得了代表企业对外提供数据的权利，这保障了其对外供数服务的稳定性。数据中介机构达成交易意向后，数据供给方可以先复核数据需求方可信，再提供数据。 第二，如何理解数据持有权、使用权、经营权的关系？ 一方面，持有权、使用权、经营权互相独立，同一权利人可同时享有全部权利，也可享有其中一项或多项权利。比如，在数据融合利用的情形中，某汽车数据空间运营企业联合车企、相关供应商等共同开发数据，各方可以约定各自享有融合后数据的持有权和使用权，并由其中某一方享有数据经营权；也可以约定均享有持有权、使用权、经营权。 另一方面，对于同一数据的同一权利，不同权利人可同时享有且互不排斥。比如，某经营主体合法合规获取一份数据，享有持有权、使用权、经营权，该主体把这份数据复制一份提供给其他人并进行相应授权，则双方对相同的数据同时享有持有权、使用权、经营权，互不排斥。再如，该主体通过建设可信数据空间等数据基础设施，授权多个主体在空间内使用数据，则多方同时对这份数据享有使用权。 第三，这样设置的好处是什么？ 一是有利于适应数据特征，清晰界定数据权利内容。通过持有权、使用权、经营权分置，清晰界定不同主体的权利内容，有利于定分止争，符合数据多方共创的特性，将各方关注点从争论“数据是谁的”，转移到“数据怎么用”上来，更好推动数据开发利用，释放数据价值。 二是有利于满足实践需要，释放数据要素乘数效应。数据具有低成本复制的特点，一份数据可以极低的成本，被多个主体重复使用，创造多样化的价值增量，这是数据要素乘数效应的重要来源。因此，明确不同主体可以对同一数据享有同样的数据产权，符合多主体并行使用数据的客观实践，有利于推动数据复用增效。 三是有利于留足发展空间，支持数据领域创新创造。数据作为新兴领域，技术、产业、市场等都在快速发展，未来还将涌现很多新模式、新业态。持有权、使用权、经营权互相独立，有利于市场经营主体描述自身权利内容，让数据产权制度更好满足丰富多样的实践需要，为数据领域创新创造留足发展空间。 来源（网站）：国家数据局

文 | 对外经济贸易大学法学院教授 许可 数据要素放大、叠加、倍增作用的发挥，关键在于数据流通利用。正是通过多主体、多场景的持续复用，数据才能在循环中不断精炼，突破传统资源约束下的产出边界，开拓经济增长新境域，进而以数据流通利用为枢纽，引领物质、人才、技术与资本的融通，催生新知识、新业态、新模式，为发展注入源源不绝的动力。然而，实践中，由于权属、利益和责任边界的分歧与模糊，数据往往被固化在特定主体内部，成为无法与外界连接的“数据孤岛”。 为破除这一痼疾，需要从多方面统筹设计。首先，在典型场景中明晰数据产权，应降低数据交易流通中各方调查权利边界的核实成本和就权利内容讨价还价的磋商成本、人们约束自身行为和防范侵权的合规成本，以及数据产权人向第三方主张权利的行权成本。其次，应强化党政机关、企事业单位切实履行有序开发利用公共数据资源的责任，鼓励行业龙头企业、平台企业按照安全、公平、合理、无歧视原则对外提供数据服务，形成数据供给的激励。最后，应研究数据的“合理使用”，在维护相关各方合法权利的前提下，保障社会公众和其他市场主体使用数据的需求。 一、从著作权的“合理使用”到数据的“合理使用” “合理使用”源自我国的著作权法。《中华人民共和国著作权法》第24条规定，出于学习、科研、新闻报道等非营利性目的，在不影响作品正常使用、未不合理地损害著作权人合法权益的情况下，可以不经著作权人许可且不向其支付报酬，而使用作品。著作权“合理使用”旨在平衡著作权人与社会公众之间的利益，避免权利人不加限制地行使其权利，不当妨碍作品中信息的传播与分享。 数据“合理使用”与之异曲同工。在数据处理者享有数据持有权、使用权、经营权等广泛权利的基础上，以社会公共利益为基点，对数据处理者的数据产权加以适当限制，允许他人在特定情形中，无需经过数据权利人同意而使用其数据，从而防范数据处理者恶意闭锁数据，加剧“数据孤岛”。数据三权分置和数据“合理使用”相辅相成，均以实现数据复用和高效利用为宗旨。 二、数据“合理使用”的特定情形 数据“合理使用”主要用于科学研究、教育教学等公益事业以及突发事件应对等公共治理领域。根据《中华人民共和国公益事业捐赠法》第三条，所谓“公益事业”，是指非营利的下列事项：（一）救助灾害、救济贫困、扶助残疾人等困难的社会群体和个人的活动；（二）教育、科学、文化、卫生、体育事业；（三）环境保护、社会公共设施建设；（四）促进社会发展和进步的其他社会公共和福利事业。当前，数据已成为科学研究的支撑和重要的战略性资源，科研也步入了以数据驱动为主导、以算力探索为工具的第四范式时代。面向未来创新的科学研究和教育教学，亟需数据的开放和共享，成为数据“合理使用”的关键场景。 公共治理是我国国家治理的重要方面。在国家治理能力现代化的背景下，公共治理系统化、科学化、数字化、智能化的需求日益迫切。2015年，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》提出建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策，推动政府管理理念和社会治理模式的进步。随着我国数字化转型的深入推进，利用数据改进公共政策、公共服务、公共治理，构建数字政府，已成为改革愿景。在各种公共治理中，攸关平安中国的突发事件治理尤其重要。根据《中华人民共和国突发事件应对法》第二条，所谓“突发事件”，是指突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。例如，利用铁塔遭受水浸、停电、离线的数据，可以高效进行灾害分析，提供灾害早期识别、灾情高效研判、精准锁定“三断”地区以及应急处置辅助决策等服务，有效提升灾害监测、分析与预警等应急管理水平，降低各类自然灾害带来的经济损失。当然，公共治理中的数据“合理使用”仅仅是对数据处理者权利的限制，对于承载个人信息、商业秘密的数据，仍应尊重个人的人格权利和企业的经营权利。 三、数据“合理使用”是开放的清单 数据“合理使用”并不是封闭的，而是具有弹性和开放性的制度。科学研究、教育教学、突发事件应对只是部分场景。这是因为，随着技术进步、商业迭代和社会发展，作为数字经济关键生产要素的数据，其使用场景无穷无尽，因此，如果对数据“合理使用”的情形作过于严格的解释，将违背《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中“促进数据使用价值复用与充分利用”，以及“个人、企业、公共数据分享价值收益”的政策方向。因此，在未来的立法和司法中，可以从公益事业和公共治理的目的出发，综合考量数据的性质、被使用数据的质量数量、数据使用的目的与性质、使用行为对数据潜在市场或价值的影响等多方面因素，判断是否构成“合理使用”。放眼未来，数据“合理使用”将是数据产权制度的重要内容，服务于打破数据孤岛、促进数据流通和创造数据价值的目标。 来源（网站）：国家数据局

《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出，要建立数据产权结构性分置制度，成为各方关注的重点。具体来说，数据产权应如何分置？ 数据具有多方共生的特点，同一数据往往涉及多个主体。比如，消费者在电商平台上的交易数据，涉及消费者、商户、物流公司、支付公司、电商平台等多方主体。因此，推动数据产权结构性分置，重点是顺应数据特点，明确“谁对什么数据有什么权利”。 01 什么是数据的持有权、使用权、经营权？ 持有权就是自行持有或委托他人代为持有合法获取的数据的权利，其他人不得窃取、篡改、泄露或者破坏权利人合法持有的数据。比如，大型集团企业往往安排旗下数科公司汇聚、存储、维护集团所有数据，统一提供数据服务，并相应地将数据持有权配置给这家数科公司。 使用权就是对数据进行加工、聚合、分析等的权利，可以将数据用于优化生产经营，也可以形成衍生数据等。比如，医院可以在保护个人信息前提下，建设数据资源池，允许药物研发企业在资源池内对数据进行加工使用，研发新产品，并相应地将数据使用权授予药企，但不授予持有权、经营权，这就在保障了数据安全的同时，让更多主体参与释放数据要素价值。 经营权就是以转让、许可、出资或者设立担保等有偿或无偿的方式对外提供数据的权利。比如，一些企业希望由数据中介机构代为销售数据，但又担心数据不受控制，所以仅授予数据中介机构数据经营权。该情况下，数据中介机构不持有数据、也不使用数据，但是取得了代表企业对外提供数据的权利，这保障了其对外供数服务的稳定性。数据中介机构达成交易意向后，数据供给方可以先复核数据需求方可信，再提供数据。 02 如何理解数据持有权、使用权、经营权的关系？ 一方面，持有权、使用权、经营权互相独立，同一权利人可同时享有全部权利，也可享有其中一项或多项权利。比如，在数据融合利用的情形中，某汽车数据空间运营企业联合车企、相关供应商等共同开发数据，各方可以约定各自享有融合后数据的持有权和使用权，并由其中某一方享有数据经营权；也可以约定均享有持有权、使用权、经营权。 另一方面，对于同一数据的同一权利，不同权利人可同时享有且互不排斥。比如，某经营主体合法合规获取一份数据，享有持有权、使用权、经营权，该主体把这份数据复制一份提供给其他人并进行相应授权，则双方对相同的数据同时享有持有权、使用权、经营权，互不排斥。再如，该主体通过建设可信数据空间等数据基础设施，授权多个主体在空间内使用数据，则多方同时对这份数据享有使用权。 03 这样设置的好处是什么？ 一是有利于适应数据特征，清晰界定数据权利内容。通过持有权、使用权、经营权分置，清晰界定不同主体的权利内容，有利于定分止争，符合数据多方共创的特性，将各方关注点从争论“数据是谁的”，转移到“数据怎么用”上来，更好推动数据开发利用，释放数据价值。 二是有利于满足实践需要，释放数据要素乘数效应。数据具有低成本复制的特点，一份数据可以极低的成本，被多个主体重复使用，创造多样化的价值增量，这是数据要素乘数效应的重要来源。因此，明确不同主体可以对同一数据享有同样的数据产权，符合多主体并行使用数据的客观实践，有利于推动数据复用增效。 三是有利于留足发展空间，支持数据领域创新创造。数据作为新兴领域，技术、产业、市场等都在快速发展，未来还将涌现很多新模式、新业态。持有权、使用权、经营权互相独立，有利于市场经营主体描述自身权利内容，让数据产权制度更好满足丰富多样的实践需要，为数据领域创新创造留足发展空间。 来源：国家数据局

中共广东省委办公厅 广东省人民政府办公厅 关于加快公共数据资源开发利用的实施意见 为贯彻落实《中共中央办公厅、国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》部署要求，加快我省各级党政机关、企事业单位在依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据资源的开发利用，充分释放公共数据要素潜能，促进数据要素市场高质量发展，助推数字广东建设上新水平，经省委、省政府同意，现结合实际提出如下实施意见。 提升公共数据资源供给规模和质量 （一）推动公共数据资源高质量供给。建立数据资源调查制度，摸清数据资源底数。强化统筹协调，落实首席数据官制度。完善公共数据资源目录，明确数据责任部门、数据来源、更新机制、质量标准、使用方法等属性，推动实现“一数一源”。推进政府核心业务数据化。编制完善政务数据共享、开放责任清单，明确数据采集、治理责任。 （二）健全公共数据资源管理标准规范。按照国家数据分类分级保护制度要求，对公共数据实施分类分级管理。围绕数据流通利用基础设施、公共数据资源授权运营、数据安全管理等方面，构建全省统一的公共数据领域标准规范体系。推动行业主管部门、行业协会、龙头企业等共同参与公共数据标准规范制定和推广应用。 （三）提高公共数据质量。建立公共数据质量监测和评价、问题数据纠错、异议核实与处理机制，综合运用多元比对、关联分析等技术手段，对公共数据进行核对、确认，提升数据精准度。按照“谁管理谁负责、谁使用谁负责”的原则，明确公共数据资源开发利用各环节责任主体，推动公共数据源头治理、系统治理。组织开展公共数据质量检查。 （四）促进公共数据资源融合应用创新。强化省数据资源“一网共享”平台技术支撑，围绕“高效办成一件事”，组织数据供需双方开展面向场景应用的数据共享。推动全省供水、供电、供气、公共交通以及城市基础设施等公共服务行业数据资源全面接入省数据资源“一网共享”平台。鼓励医疗、教育、金融、交通、能源、工业、电信等行业和领域融合应用公共数据和社会数据资源，开发产品、提供服务。鼓励行业龙头企业、互联网平台企业开放数据，推动跨行业跨领域数据互通共享。 规范公共数据授权运营 （五）系统推进授权运营。落实数据产权结构性分置制度要求，探索建立公共数据分类分级授权机制。以数字政府一体化为支撑，集约建设公共数据授权运营平台。省级数据主管部门统筹管理全省公共数据授权运营，指导监督省级运营机构依法依规经营。探索将授权运营纳入“三重一大”决策范围，明确授权条件、运营模式、运营期限、退出机制和安全管理责任，鼓励结合实际采用整体授权、分领域授权、依场景授权等模式，授权符合条件的运营机构依托公共数据授权运营平台开展公共数据资源开发、产品经营和技术服务。运营机构要落实授权要求，规范运营行为，面向市场公平提供服务，严禁未经授权超范围使用数据。 （六）落实资源登记管理制度。建立全省统一的公共数据资源登记制度和标准。对纳入授权运营范围的公共数据资源、授权运营形成的公共数据产品和服务实行登记管理。鼓励对持有但未纳入授权运营范围的公共数据资源进行登记，形成公共数据资源底账。依托省数据资源“一网共享”平台，基于公共数据资源目录，开展全程电子化公共数据资源登记。 （七）建立运营监督机制。通过公共数据授权运营平台，按规定向社会发布运营机构遴选公告、公开授权运营情况等。运营机构应公开公共数据产品和服务能力清单等，接受社会监督。数据主管部门要履行行业监管职责，指导监督运营机构依法依规经营。 （八）建立价格形成机制。全面落实公共数据资源授权运营价格形成机制，充分发挥价格政策的杠杆调节作用。指导运营机构建立各类应用场景下可提供的数据产品和服务项目价格清单，对用于公共治理、公益事业的，可以有条件无偿使用；对用于产业发展、行业发展，确需收费的，实行政府指导定价管理。 促进数据开放和流通交易 （九）有序推动公共数据开放。健全公共数据开放管理制度，在维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密前提下，依法依规有序开放公共数据。完善“开放广东”平台，提升公共数据开放服务水平。制定公共数据开放年度计划，明确重点任务。丰富并动态更新公共数据开放目录，优先开放气象、科研、交通等社会公众关注度高的公共数据。开展公共数据开放需求征集活动。 （十）开展数据产品和服务流通交易。鼓励通过依法设立的数据交易场所交易公共数据产品和服务。加强公共数据流通交易监管，优化数据交易场所配套服务机构布局，为公共数据产品和服务流通交易提供公平有序的市场环境。 推动数据产业健康发展 （十一）加强重点领域数据开发利用。开展公共数据需求调研，精准把握企事业单位、社会组织的数据需求，推动公共数据资源有效配置。围绕普惠金融、信用服务、消防安全、气象服务等重点领域，推动龙头企业发挥带动作用，协同上下游共建开发利用场景。支持企业利用开放数据建设开放创新平台、开源社区、评测适配中心、创新中心等技术服务平台。鼓励社会各界广泛利用开放数据支撑科技研究、咨询服务、产品开发、数据加工等活动。开展公共数据“跑起来”示范场景建设。 （十二）促进人工智能产业创新发展。鼓励各行业建设高质量数据集，加大高质量行业级数据集供给，推动典型行业数据汇集、共享和使用。探索利用政务大模型智能化升级改造政务信息系统，提供人工智能服务。常态化发布人工智能场景清单。支持有条件的地区和部门与科研机构、大模型企业合作，围绕医疗健康、公共管理、智慧城市等领域，融合利用公共数据资源开发行业特色大模型。 （十三）促进湾区数据流通便利化。以商事登记、健康医疗、社会保障等场景为试点，在粤港澳大湾区探索公共数据跨境流动。发挥横琴、前海、南沙、河套等重大合作平台优势，探索建设跨境可信数据空间，着力打通业务链条、数据共享、数据流通堵点。强化粤港澳大湾区智慧城市建设合作和平台联通，加强地理空间、交通信息、经济数据等智慧城市数据要素共享利用。 （十四）促进数据产业集聚发展。加快建设协同互补、特色发展、具有国际竞争力的数据要素集聚发展区，促进数据全产业链协同发展。围绕数据资源、数据技术、数据服务、数据应用、数据安全、数据基础设施等领域，引进和培育一批数据企业，构建大中小企业融通发展生态。推动城市全域数字化转型，促进数据相关产业在城市集聚。 （十五）繁荣数据产业发展生态。鼓励开发数据模型、数据核验、评价指数等多种形式数据产品。培育高水平数据应用企业，支持公共数据采集标注、分析挖掘、流通使用、数据安全等技术创新应用。支持数据行业协会、学会等社会团体制定行业数据合规指南，加强数据合规服务的标准化和规范化建设。鼓励高等学校和科研机构基于公共数据资源开发创新应用。支持开发具有社会潜力和社会效益的公益产品和数据应用项目。 增强数据领域支撑保障能力 （十六）加大创新激励力度。按照管运适度分离的原则，在保障政务应用和公共服务的前提下，承担数据运营职责的事业单位可按照有关规定转企改制，试点成立行业性、区域性运营机构，并按照国有资产有关法律法规进行管理，符合要求的纳入经营性国有资产集中统一监管。研究制定支持运营机构发展的激励政策。 （十七）加强数据基础设施建设。推进全国一体化算力网络粤港澳大湾区国家枢纽节点建设，推动行业数据中心集约化、智能化、绿色化发展。支持广州、深圳等市开展数据流通基础设施建设试点。聚焦算力网络和可信流通，支持数据基础设施企业发展。加强计算、网络、存储、应用协同创新，鼓励先进存储技术部署应用。探索政务信息系统社会化建设。有序推进企业、行业、城市、个人、跨境可信数据空间建设和应用。 （十八）加强数据安全管理。健全公共数据安全管理体系，强化数据安全和个人信息保护，完善数据安全监测预警和应急处置机制。加强对数据资源生产、加工使用、产品经营等开发利用全过程的监督和管理。运营机构要依据有关法律法规和政策要求，履行数据安全主体责任，建立健全数据安全管理制度，组织开展数据安全教育培训，采取技术措施加强动态监控、主动防御，形成数据安全规范管理闭环，提升安全防护水平。公共数据提供单位要严格落实信息公开保密审查主体责任，依法依规予以保密的公共数据不予开放，严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场。 （十九）鼓励先行先试。建立健全容错机制，鼓励和保护干部担当作为，营造鼓励创新、包容创新的干事创业氛围，在公共数据资源开发利用的制度机制、依规授权、价格形成、收益分配等方面开展先行先试。充分认识数据规模利用的潜在风险，坚决防止以数谋私等“数据上的腐败”，坚持有错必纠、有过必改，对苗头性、倾向性问题早发现早纠正，对失误错误及时采取补救措施，维护公共数据安全。支持广州、深圳等市结合区域特色开展公共数据资源开发利用试点。 强化组织实施 坚持和加强党的全面领导，把党的领导贯彻到数据工作全过程各方面。各地区各部门要强化组织实施，结合实际抓好贯彻落实。省政府办公厅强化工作协调，加大跨地区跨部门跨层级协同联动和重大事项统筹协调力度。省政务和数据局加强工作统筹，加快推进公共数据共享开放和授权运营工作。研究制定广东省数据条例，强化公共数据资源开发利用制度保障。依托省级重点研发计划、科技重大专项等，开展数据加密、可信流通、安全治理等关键技术研究和攻关。加强数据领域人才队伍建设和国际交流合作。建立健全公共数据资源开发利用成效评价、第三方评估和监督检查工作机制。鼓励各地开展公共数据资源开发利用创新实践，加强典型案例推广，营造良好氛围。 来源 : 南方日报网络版

近日，《苏州工业园区关于加快高质量数据集建设促进数据要素价值释放的若干措施》（简称《措施》）正式发布，成为全省首个高质量数据集专项政策。 《措施》聚焦数据资源“聚、通、用”全链条，旨在打造全国领先、具有区域影响力的高质量数据集建设和开发利用高地。 苏州工业园区此次出台的《措施》，立足系统性思维，推动实现数据要素 “建设汇聚—高效流通—场景繁荣” 的价值释放闭环。接下来，园区将秉持开放理念、做好系统谋划、落实务实举措，持续推动政策落地见效，稳步推进高质量数据集建设和开发利用工作，努力打造具有区域影响力的发展标杆。 来源（网站）：园区大数据管理中心

近日，《苏州工业园区关于加快高质量数据集建设促进数据要素价值释放的若干措施》（简称《措施》）正式发布，成为全省首个高质量数据集专项政策。《措施》聚焦数据资源“聚、通、用”全链条，旨在打造全国领先、具有区域影响力的高质量数据集建设和开发利用高地。 顶层设计推动数据汇聚构建全链条闭环生态 高质量数据集已成为数智创新的关键资源。自2025年以来，国家、省、市陆续出台相关政策文件，着力推进高质量数据集建设专项行动。园区出台的《措施》，立足区域实际，以强供给、畅流通、促应用、育生态为主线，系统规划高质量数据集发展路径。 根据《措施》，园区将围绕政务与行业双领域协同发力，通过揭榜挂帅、试点示范等机制，推动数据资源从分散建设向系统化汇聚转型，确保数据要素高效赋能经济社会发展。 目标到2028年底，园区将打造100个高质量数据集，汇聚1000个高质量数据集，遴选100个典型示范案例，基本建成全国领先、具有区域影响力的高质量数据建设和开发利用高地，实现高质量数据集规模与应用水平显著提升，形成可复制推广的典型模式，构建数据要素价值释放的完整闭环，加快促进数据要素价值释放。 多措并举强化要素保障提高资源供给与流通效率 依托丰富的数据资源禀赋和多元的应用场景优势，园区数据产业已形成一定集聚优势。目前，园区已有184家企业入选江苏省首批入库培育数据企业名单，占全市30%，涵盖数据资源、数据技术、数据服务、数据应用、数据安全以及数据基础设施六大类别。 此次出台的新政策，通过多元举措打出“组合拳”，着力补齐供给短板，破解数据流通瓶颈，优化要素市场化配置。聚焦资源汇聚，支持政务领域高质量数据集建设，鼓励政企学研协同攻关，激发公共数据开发利用活力；聚焦流通升级，加快行业数据交互平台建设，探索“数据即服务”等新模式，通过示范平台遴选与运营支持，降低数据融合门槛，加速价值共创；聚焦合规保障，推动可信数据空间等基础设施落地，支持数据合规高效流通，确保数据安全与价值协同。 奖励机制加速创新赋能激活应用生态与价值转化 为了让公共数据“跑起来”，要素资源“活起来”，《措施》突出场景牵引、需求导向，聚焦数据资源深度开发、创新应用，根据实效对建设、应用两端实施全过程、全覆盖的奖补激励，打造建设高质量数据集“苗圃”的优质生态。 以应用为牵引，政策鼓励单位采购高质量数据集开发产品服务，对非关联方数据采购给予补贴，推动数据从资源化向资产化转化。围绕示范引领，政策支持申报数据创新典型案例，对入选省级以上示范场景的单位予以奖励，加速数据在垂直领域的落地验证。 此外，政策还鼓励各单位通过标准制定、供需对接、大赛活动等，构建开放包容的创新环境，并对品质型活动给予相应奖励支持，加快吸引全国高质量数据集向园区集聚。 苏州工业园区此次出台的《措施》，立足系统性思维，推动实现数据要素 “建设汇聚—高效流通—场景繁荣” 的价值释放闭环。接下来，园区将秉持开放理念、做好系统谋划、落实务实举措，持续推动政策落地见效，稳步推进高质量数据集建设和开发利用工作，努力打造具有区域影响力的发展标杆。 来源（网站）：苏州工业园区管理委员会官网

数据流通服务机构是链接数据供需双方，促进数据流通交易，推进数据要素市场化价值化的重要主体，包括数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商等。当前，各类数据流通服务机构竞相发展，在优化数据资源配置、拓展数据应用场景、激发数据市场活力等方面发挥了积极作用，但也存在功能定位尚不清晰、服务能力仍有短板、监督管理亟待完善等新情况新问题。为进一步明晰数据流通服务机构功能定位，提升数据流通交易服务效能，释放数据要素价值，加快繁荣数据市场生态，现提出以下意见。

近日，江苏省人民政府印发《江苏省 “人工智能＋”行动方案》（以下简称《方案》）。目标提出到2030年，人工智能产业规模超万亿元，智能经济成为全省经济发展的重要增长极。《方案》提出要大力培育智能原生新业态。支持人工智能“一人公司（OPC）”创新创业模式。探索适配人工智能发展的数据产权制度，实现基于价值贡献的数据成本补偿和收益分配。 《方案》提出： 建立全场景具身智能数据采集体系，探索构建世界模型仿真平台，科学布局具身智能机器人数据采集训练中心。 大力培育智能原生新业态。支持人工智能“一人公司（OPC）”创新创业模式。 构建能源领域高质量数据集，打造动态能耗大模型和能源可信数据空间。 建设文旅大模型和可信数据空间，打造虚拟现实大空间、导览机器人等数字体验场景。 建设医疗健康高质量数据集，加快医疗健康数智创新实验室、医保数据赋能实验室、卫生健康和医保行业可信数据空间等建设。 引导企业规范开展数据资源跨境流动，健全江苏自贸试验区数据出境负面清单管理体系，支持南京、苏州国际数据港建设“走出去”一站式服务平台。 加大数据资源供给，促进高质量数据集、语料库开放共享和流通交易，加强数据知识产权保护，探索适配人工智能发展的数据产权制度，实现基于价值贡献的数据成本补偿和收益分配。 省政府关于印发江苏省 “人工智能＋”行动方案的通知 （苏政发〔2025〕108号） 各市、县（市、区）人民政府，省各委办厅局，省各直属单位： 现将《江苏省“人工智能＋”行动方案》印发给你们，请认真贯彻落实。 江苏省人民政府 2025年12月29日 （此件公开发布） 江苏省“人工智能＋”行动方案 为贯彻落实党中央、国务院关于深入实施“人工智能＋”行动部署要求，抢占人工智能产业应用制高点，制定本行动方案。 一、总体目标 充分发挥江苏产业、数据、场景、人才等优势，加快人工智能技术创新，强化算力、算法、数据等高效供给，推动人工智能赋能千行百业、进入千商万店和千家万户。到2027年，率先实现人工智能广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率70%以上，产业规模快速增长。到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率90%以上，形成一批国内领先的大模型，打造一批规模化商业化应用场景，人工智能产业规模超万亿元，智能经济成为全省经济发展的重要增长极。到2035年，建成国内领先的“人工智能＋”创新策源地、产业新高地和融合应用先导区，全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。 二、重点行动 （一）“人工智能＋”科学研究。 1﹒促进科学研究范式变革。组织实施省基础研究计划，设立人工智能赋能科学专题，积极探索科学前沿新理论、新模型、新算法。鼓励高校、科研机构、企业面向天体物理、地球科学、生物结构、新药创制、疾病诊断、材料科学、量子科技、大气水利等科学领域，打造一批垂类科学计算大模型。 2﹒推动科技创新一体化协同。聚焦人工智能与生物制造、新材料、量子科技、第六代移动通信等领域技术协同创新，布局一批人工智能重点实验室、创新联合体和高价值专利培育中心，推动建设一批人工智能领域标准、应用场景、企业、科创园区，构建“技术策源－应用牵引－企业孵化－产业集聚”全生命周期培育体系。 （二）“人工智能＋”产业升级。 3﹒推动工业制造智能化转型。聚焦先进制造业体系，组织工业大模型、智能传感器等方向攻关，加快重点行业智能改造。持续开展基础级、先进级、卓越级、领航级智能工厂建设，支持生成式设计、数字孪生仿真等工业软件发展，推动工业互联网平台智能融合应用，加快工业全要素智能联动。 4﹒全面提升农业智能化水平。鼓励涉农高校、科研机构和企业研究开发作物生长、动物行为和体征识别、设施环境多因素联动调控等农业算法模型，支持智能农机研发制造推广应用一体化试点。强化育种数据集成共享，支撑育种大模型训练。加快智慧农场、智慧牧场、智慧渔场建设，推动人工智能技术在农情监测、规模养殖、无人作业中的应用。 5﹒促进现代服务业提档升级。面向科技服务、数据服务、交通物流、金融服务、商贸流通、法律服务等领域，推广模型驱动的智能体服务，打造首用场景样板。重点培育数字孪生、智慧供应链、无人仓储等新业态。聚焦车货智能匹配与调度、多式联运智能协同、供应链全链路优化，打造物流行业大模型，建设一批典型应用场景。推动人工智能技术在智能信贷审批、数字化支付清算、供应链金融、数字人民币等场景的创新应用。 （三）“人工智能＋”新兴产业。 6﹒大力培育智能原生新业态。以模型即服务、数据即服务为牵引，构建面向智能原生的技术、产品和服务体系。积极探索普惠高效开源应用新模式。加快智能体开发平台、自动化标注工具、开源算子库等通用产品开发，完善具身智能机器人、智能穿戴、智能家居、智能装备、大模型一体机、智能安防等智能原生硬件产业链，鼓励信息技术企业向数智企业转型，培育一批独角兽企业。支持人工智能“一人公司（OPC）”创新创业模式。 7﹒推动具身智能机器人产业发展。研发具身智能操作系统和具身智能应用框架，提升环境感知、语言交互、推理决策和高度泛化能力。建立全场景具身智能数据采集体系，探索构建世界模型仿真平台，科学布局具身智能机器人数据采集训练中心。面向制造业等工业场景、特种环境和个性化场景，开发具身智能机器人整机。 8﹒加快推进自动驾驶行业应用。加快大模型在辅助驾驶与自动驾驶系统中的研发部署，构建全流程数据驱动的算法体系，推动适配高阶自动驾驶的智能座舱研发。探索建设自动驾驶空间智能与世界模型创新平台。推进智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，建设智能化路侧基础设施，在限定区域内实现全线交通设施联网识别和自动驾驶模式运行。 9﹒强化低空经济创新应用。加强低空智能飞行控制与管理开发，攻克空地协同一体化管控技术。持续深化国土空间基础信息平台建设与应用，提供实景三维及时型低空数字服务，积极探索大模型在低空运营管理服务中的应用，逐步完善智能巡检监控、智能物流配送等服务，拓展农业植保、低空文旅、应急救援等场景应用，加强空域数字栅格、多源数据融合等新技术应用。 10﹒增强生物医药研发创新能力。推动人工智能在药物靶标筛选、药物分子设计、医疗器械制造等场景中的推广应用。建设“人工智能＋”公共服务平台，打造合成生物元件、小分子药物、类器官测评等专家模型，面向中小企业开放分子设计、蛋白质预测、虚拟筛选等工具链。 11﹒推动能源领域智能化发展。持续深化具身智能、时序预测等在能源领域的场景应用研究，构建能源领域高质量数据集，打造动态能耗大模型和能源可信数据空间。强化人工智能赋能能源生产过程中的节能和碳排放管理，推动人工智能在虚拟电厂、新型储能、电动汽车车网互动、零碳园区、智能电网、油气勘探开采、算电协同中的应用。加快“双碳”领域模型算法创新，建立城市级“双碳”大脑。支持国家车网互动规模化应用试点城市建设。 （四）“人工智能＋”消费提质。 12﹒加快智能终端产品研发应用。推动消费产品与大模型融合创新，强化跨应用、跨系统、跨终端交互协作。面向工业、商业、金融、能源、物流、医疗、教育等重点行业，开发新型智能终端，推动存量终端与大模型适配优化。应用人工智能技术开发可穿戴终端、无人驾驶航空器（船艇）、智能工业终端、脑机接口等智能产品。 13﹒拓展商贸服务消费新场景。鼓励电商企业利用人工智能技术优化供应链，实现客户精准画像，赋能制造业转型升级，推动智能化设计、定制化生产。加强与龙头电商平台企业合作，推广数字人导购、机器人客服、精准营销投放、智能品质查验等模式，帮助企业降本增效。积极探索“人工智能＋消费”的商业新模式，推动中小平台应用人工智能技术创新发展，拓展体验消费、个性消费、认知和情感消费等服务消费新场景。探索建设一刻钟便民生活圈智慧服务平台。 14﹒加快数字文旅和数字体育创新发展。建设文旅大模型和可信数据空间，打造虚拟现实大空间、导览机器人等数字体验场景。推进国家文化产业示范园、数字电影产业园等数字化提升工程。推动人工智能赋能体育赛事活动全链条场景创新。建设广播电视和网络视听人工智能实验室。研发数字传媒大模型。 （五）“人工智能＋”民生服务。 15﹒提升社会保障服务效能。构建“人工智能＋人社”体系，打造数智就业、数字社保、智能人才服务、智慧劳动关系等应用场景，推动人社行业数字化转型和智能化升级。构建民政大模型和智能体。推动具身智能机器人在居家、社区和机构养老等场景应用，提升失能失智照护、情感陪护等服务照料水平。建设覆盖全省的智慧托育服务和管理系统。 16﹒实施人工智能赋能教育行动。推广智能学伴、智能教师、自主学习等人机协同教育教学新模式。加强教育专用大模型、学科大模型等研发和广泛应用。开发人工智能科普和应用课程，建设人工智能科普体验平台，提升全民人工智能素养。 17﹒普及医疗健康智能化服务。推进大模型在临床诊疗、疾病预防、基层卫生、中医药服务、托育康养、医疗管理、医疗保险等场景的融合应用，建设覆盖全生命周期的多层次、多模态医疗健康高质量数据集。加快医疗健康数智创新实验室、医保数据赋能实验室、卫生健康和医保行业可信数据空间等建设。 （六）“人工智能＋”社会治理。 18﹒打造智能便捷政务服务体系。打造政务大模型和虚拟政务服务大厅，开展大模型政务领域应用试点，推广政务助手、政务数字人和“智慧晓苏”政务智能体等一批“小巧灵”应用。推进大模型在公共资源交易场景中的应用，开发公共资源交易垂直大模型。 19﹒构建城乡智慧高效治理体系。打造城市运行智能中枢，试点开展城市智能体应用，集中部署轨迹追踪、消防安全、巡检巡查等通用算法模型。建设城市可信数据空间，推动城市人、地、事、物、情、组织等数据共享融通。建立城市基础设施生命线安全行业大模型，探索运用智能化手段提升房屋安全管理质效。拓展人工智能在“好房子”全生命周期的应用。建设城市运行管理服务平台，拓展智能化应用场景，推动实现城市运行管理服务“一网通管”。推进江苏社会工作一体化平台建设。打造水上智慧哨卡、路网智慧管控等垂直大模型，推广危险货物运输全链条监管、公路疏堵保畅、网约车智能网办等场景应用。 20﹒完善平安江苏智能监管体系。建设公安大模型应用平台，推动机器人、数字人在公共安全预警、社会治安管理等场景中的应用。构建应急管理高质量数据集，试点开展化工、工贸、矿山等行业领域影像智能分析，积极打造应急管理领域政务服务、监测预警、监管执法、指挥救援等典型应用场景。建设食品安全“人工智能＋监管平台”。实施智网工程，加强人工智能在网络空间治理中的应用。 21﹒健全美丽江苏生态治理体系。强化“空天地海”多源感知数据汇聚，优化提升“一张图”平台服务能力。聚焦环境影响评价、环境执法、生态修复等构建高质量数据集，做精做强环境垂直大模型。构建水利行业大模型服务平台。 （七）“人工智能＋”对外合作。 22﹒推动人工智能企业“走出去”。鼓励企业优化业务布局，强化国际产业交流和市场开拓，探索产业链分工、开源协同等合作机制。引导企业规范开展数据资源跨境流动，健全江苏自贸试验区数据出境负面清单管理体系，支持南京、苏州国际数据港建设“走出去”一站式服务平台。鼓励高校与人工智能领域世界一流大学和领军企业合作，建设国际合作联合实验室。支持人工智能企业参与国际标准制定。积极与国家人工智能应用合作中心等出海平台开展合作。 三、政策支持 23﹒降低算力使用成本。引导智算中心集群化发展、集约化建设，优化边缘智算节点布局，加快城域“毫秒用算”，探索多元异构智能算力体系和绿电直供智算中心新模式。鼓励发展标准化、可扩展的算力云服务。支持有条件的地方发放“算力券”。 24﹒加速算法模型研发。鼓励新型模型底层架构研发应用，加快世界模型、空间智能等前沿新技术发展。支持有条件的地方发放“模型券”。 25﹒打造高质量数据集。统筹行业高质量数据集的建设和推广，发布一批揭榜挂帅任务。加大数据资源供给，促进高质量数据集、语料库开放共享和流通交易，加强数据知识产权保护，探索适配人工智能发展的数据产权制度，实现基于价值贡献的数据成本补偿和收益分配。支持有条件的地方发放“语料券”。 26﹒推动场景开放创新。加快国家人工智能应用中试基地建设。布局一批场景开放创新中心，推动各行业开放应用需求，组织开展人工智能应用路演。省级每年遴选一批人工智能典型场景项目，对符合条件的给予资金支持。 四、组织实施 省各有关部门负责本行业本领域人工智能应用推进和场景建设，积极开展跨部门跨行业跨地区场景共建和资源共享。培育长期耐心资本，积极引导各类基金投入。推动安全能力建设，构建人工智能服务和应用技术监测、风险预警、应急响应体系，完善相关制度、标准和监管规则，加强知识产权保护、转化与协同应用。强化宣传引导，广泛凝聚社会共识，营造全社会共同参与良好氛围。各设区市要紧密结合实际，发挥特色优势，找准重点方向，开展创新试点，加快应用推广，因地制宜培育各类企业，确保各项目标任务落地见效。 来源(网站）：江苏省人民政府网站

时隔七年，作为数据管理领域的核心标准，DCMM迎来了首次重大修订。新国标 GB/T 36073-2025 究竟有哪些新变化？将给企业带来哪些影响？又将为我国数据管理体系的规范化建设注入哪些新动力？下面将从修订背景、核心变化及企业贯标建议等方面逐一介绍，帮助大家了解本次DCMM新国标的关键信息与应用价值。 一 DCMM新国标修订背景 作为数据管理领域的“黄金标准”，DCMM（数据管理能力成熟度模型）一直被视为企业数字化转型的“体检表”。然而，随着产业环境的剧烈变化，沿用了7年的GB/T 36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》标准逐渐显露出局限性，我国亟需加快完善标准体系建设，为数据管理工作提供更加有力的支撑。 2025年12月31日，国家标准化管理委员会正式发布《数据管理能力成熟度模型》新国标，标准号为 GB/T 36073-2025，将于2026年7月1日正式实施。 本次修订主要基于以下三大核心驱动力： 1.新技术的快速迭代：人工智能、区块链、隐私计算等新一代信息技术的应用日益广泛，旧版标准在技术适配性上已难以满足当前需求。 2.数据要素市场化的推进：随着数据要素市场化配置改革的深入，以及数据资产入表的落地，企业需要更具针对性的指导。 3.合规要求的升级：数据安全合规要求持续升级，暴露了现行标准在标准覆盖范围和合规管理等方面的不足。 因此，本次修订旨在解决上述痛点，让标准能全面适配当前的技术演进与监管需求 二 DCMM主要修订内容 DCMM（GB/T 36073-2025）包含9个能力域和33个能力项，与GB/T 36073—2018相比，主要改进有以下五点： 1.新增“数据资产”能力域 从“管理”迈向“价值”这是本次修订最显著的变化。新国标将“数据资产”单独作为一个一级能力域，直观反映了“数据即资产”的理念从政策层面走向了评估标准的落地。 （1）下设能力项：包含“权属管理”、“价值评估”、“资产运营”三个关键能力项。 （2）深度解读：企业不仅要管好数据，更要明确数据归谁所有、值多少钱、如何运营增值。 2.新增“外部数据管理”能力项 打通数据流通大动脉为了响应数据要素流通共享的需求，原“数据应用”能力域升级为“数据应用流通”能力域。 （1）新增内容：专门增设“外部数据管理”能力项。 （2）深度解读：重点在于规范数据合作机制，实现交付流程与服务质量的标准化管控，保障引入外部数据时的安全合规。 3.调整与优化能力项要求 更贴合业务实战，新国标对原有的过程项进行了精细化调整， （1）文化升级：“数据治理沟通”优化扩展为“数据文化与沟通”，强调知识传播与工具使用。 （2）安全重构：“数据安全策略”和“数据安全管理”重组为“数据安全合规”与“数据安全防护”，突出底线思维与主动防御。 （3）能力项拆分：将原来的“参考数据和主数据”拆分为“参考数据”和“主数据”两个独立能力项，实现精细化管理。 4.术语更新与细化 为了统一行业认知，新国标大幅更新了术语定义。 （1）新增术语：包括“数据文化”、“数据资产”、“数据目录”、“数据出境”、“数据流水线”等18个关键术语。 （2）深度解读：新词汇的加入，标志着数据跨境流动、自动化数据流水线等前沿实践已被正式纳入国家标准体系。 5.细化优化级条款要求 高等级门槛变高了，新版依旧维持五级成熟度框架，但在最高的“优化级”（5级）中，标准变得更加严苛。 （1）具体要求：增加了针对“工具智能化”、“组织推广”、“国行标参编”等硬性要求。 （2）深度解读：企业必须具备智能化的管理手段，并能实质性地参与到行业标准制定中，输出方法论。 三 对贯标企业的建议 面对新国标的落地，不同阶段的企业应该如何调整策略？ 1.正在准备贯标：建议立即按下“暂停键”进行核对，确认目前的差距分析是否需要根据新国标进行微调。特别是目标定在3级及以上的企业，务必关注新标准中关于“量化指标”的要求，提前准备佐证材料。 2.已经获证：不必焦虑。通常情况下，现有证书在有效期内依然具备法律效力。但在下一次再认证（复评）时，将大概率切换为新标准。建议利用这段窗口期，对照新标进行内部自查，提前适应新要求。 3.还在观望：现在是入局的最佳时机。新国标更务实、更清晰，直接以新标准起步，建立起符合最新监管要求的数据管理体系。 四 结语 GB/T 36073-2025 的发布，标志着我国数据治理体系从“夯基垒台”迈向了“积厚成势”的新阶段。新标准以“实效”为尺，倒逼企业重构数据管理逻辑，将数据能力从边缘辅助扭转为核心引擎。这不仅是破解管理痛点的解药，更是企业角逐数据要素市场的金钥匙。未来，数据内功将决定竞争上限。将DCMM作为数字化转型的顶层指引，顺势而上，方能让数据真正成为企业行稳致远的压舱石。 来源（公众号）：南京南数数据运筹科学研究院 网站详见：https://std.samr.gov.cn/gb/search/gbDetailed?id=473EBB99D6AB455EE06397BE0A0ABB9A