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

数据要素的市场化配置与价值释放水平直接关系到数字经济高质量发展的质效。国家数据局发布的《关于培育数据流通服务机构加快推进数据要素市场化价值化的意见（征求意见稿）》（以下简称《意见》），是首份聚焦数据流通服务机构培育与规范的专门政策文件，数据交易所被赋予引领带动、规则制定、综合服务的重要角色，在全国一体化数据市场建设中占据重要地位。这份《意见》是一份具有重要意义的文件，必将推动我国数据要素市场建设与数字经济发展迈入规范化、规模化新阶段，其核心作用体现在以下五个维度。 一、明晰主体定位，优化数据流通市场格局 《意见》首次在政策面明确数据交易所的行业引领者地位，确立其在数据市场中的关键角色。文件针对数据流通服务机构存在的功能重叠、定位模糊、同质化竞争等问题，系统明确了数据交易所、数据流通服务平台企业、数据商三类主体的差异化定位与发展机制，推动形成各尽其能、互有侧重、协同高效的市场格局，为数据要素市场化配置确立了清晰的主体分工，能够有效激活市场机构活力，推动数据流通从无序分散向规范协同转型，引导数据资源向优质应用场景、高效配置领域集中。 数据交易所的功能将从传统单一交易场所向数据要素流通综合服务平台升级。其功能聚焦规则制定、合规保障、供需匹配等基础支撑，同时拓展价格发现、产品开发、生态培育等综合性服务，通过与数据流通服务平台企业的专业化服务、数据商的场景化产品开发的差异化分工，数据交易所将在三大领域实现突破：一是承接公共数据产品和服务交易功能，打通公共数据与市场需求对接通道，通过监测交易价格、跟踪场景反馈，反哺公共数据标准化开发与高效利用，实现社会价值与市场价值的统一；二是通过与数据流通服务平台企业紧密合作，共同打造行业数据驱动产业链、供应链发展的新模式，以数据流通交易推动更多数实融合、多元数据融合的落地，赋能数据要素在实体经济中的深度渗透与价值释放；三是通过与数据商协同联动，整合数据供给方、需求方、服务方等多元主体，构建“场景挖掘—产品开发—流通交易”的闭环，支持数据商深入行业场景，开发高质量数据产品，同时为数据商提供交易组织服务，拓展数据价值变现渠道。 二、创新流通机制，拓宽数据价值实现路径 《意见》聚焦数据要素价值释放的核心需求，明确了交易模式、产品形态、重点领域支撑等创新方向。数据交易所将推动数据价值化从初级流通向深度增值转型，积极开展创新探索，拓宽数据价值实现的广度与深度，建立优质数据付费流通机制，强化数据要素对产业升级与科技创新的赋能作用。 创新交易模式与产品形态方面，探索创新数据流通交易模式，支撑数据换资源、作价出资等创新模式落地，扩充高质量数据集等即用型产品，创新数据指数、智能体服务等分析决策型产品。AI等重点领域数据支撑方面，构建以场景牵引的高质量数据集建设全流程解决方案，覆盖从数据源的合规溯源、专业化标注、质量评测、模型适配性验证到场景化交付的全链条环节，通过标准化服务模块与配套运营体系，形成以高质量数据集为核心、紧密连接数据供给方与模型应用方的可持续运营生态。完善价值发现与交易组织方面，探索数据价值评估模型，结合稀缺性、适配度等维度构建科学定价机制，引导“优质优价”；搭建高效的供需对接平台，提升服务各类主体数据采购的能力，建立标准化交易流程，降低摩擦成本，提升数据资源配置效率。加强市场合作方面，吸引技术服务商等多元主体参与，构建覆盖数据采集、加工、流通、应用全链条的活跃生态。延伸增值服务方面，创新数据资产运营与收益分成新模式，建立权威的数据资产登记平台，实现数据权利的可追溯、可验证，为数据资源入表、作价入股、质押贷款等资产化、资本化应用场景提供重要依据；在数据跨境服务领域，通过搭建数据托管平台、研发跨境技术工具、定制化合规解决方案等方式，有效助力中国企业走出去。 三、健全规则标准，提升数据要素配置效率 规则缺失、标准不一是制约数据要素市场化的主要瓶颈之一，导致数据交易存在“定价难、对接难、监管难”等问题。《意见》提出赋予数据交易所探索与引领数据流通交易规则和标准建设的职责，确立其数据流通规则体系的“探索者、实践者”的角色。 一是建立完善数据流通交易合同备案规程和标准，规范交易全流程权责界定，推动数据产品描述、质量评价等关键标准研制，统一数据流通的“通用语言”，提升数据流通的规范性和效率；二是探索适配数据要素特性的价格形成机制，披露交易价格信息，为市场化定价提供可参考的重要依据；三是聚焦匿名化处理、数据资产化和资本化路径等关键领域，将实践中形成的标杆案例转化为可复制、可推广的解决方案，持续完善规则体系的适配性，提升高质量数据集等各类数据产品和服务流通交易效率。 四、强化协同保障，拓展数据流通辐射范围 《意见》提出从基础设施、资源整合、互认互通等维度构建数据流通支撑体系，数据交易所作为核心枢纽，可深入推进基础设施建设与协同应用，为数据要素跨领域、跨区域高效流通提供关键保障。 一是建设高性能数据流通平台，夯实规模化流通基础。数据交易所可主导建设标准化、规模化、智能化的数据流通服务系统平台，通过模块化功能设计、自动化流程管理及智能算法优化，提供数据登记、供需匹配、加工处理、交付结算等全环节高效服务。同时，推动平台功能与医疗、工业等重点行业需求深度适配，提升数据流通服务的专业化、可复用性与可扩展性，为数据流通常态化、规模化运行提供技术支撑；二是推进资源整合，降低市场参与成本。数据交易所可发挥资源聚合优势，引导各类市场主体依托统一数据基础设施开展流通交易，通过开放接口、共享技术能力等方式，大幅降低中小微企业及数据商的技术开发与运营成本。在此基础上，构建跨机构、跨区域的数据流通基础设施网络，打破技术壁垒与区域限制，提升基础设施利用效能。三是推进跨主体互认互通，释放数据协同价值。数据交易所可牵头建立规范的数据流通凭证格式与认证体系，建立数据流通交易监测指标机制，实现跨平台、跨主体数据交易记录全程可追溯、可验证，打通产业链上下游、跨行业领域的数据流通堵点，促进数据要素在更大范围融合应用。 五、优化数据交易所布局，促进数据流通市场高质量发展 《意见》提出统筹优化数据交易所布局，严控数量，适时开展整合优化，这一部署能够破解当前数据交易所发展中的结构性问题。一是实现资源集约高效配置。当前部分地区数据交易所盲目布局、功能重叠、定位模糊等问题，通过统筹规划、严控数量，可遏制低水平重复建设，推动优质数据资源、技术与资金向核心交易所集中，避免“小而散”的低效竞争，提升数据交易所整体运营效能；二是夯实全国一体化数据市场基础。优化布局能够推动数据交易所从“区域分割”转向“全国统筹”，推动交易所更好承担促进跨区域数据流通、跨区域规则凭证互认互通，打破数据流通地域壁垒，为全国一体化数据市场筑牢支撑；三是强化治理效能。通过不断整合优化，交易所要具备更强的技术与管理能力，可建立统一高效的治理体系，防范数据泄露、滥用等风险，实现发展与安全的统筹兼顾；四是提升赋能产业精准度。交易所可聚焦AI、工业互联网等重点场景，打造专业化服务能力，让数据流通服务更贴合实体经济需求，提升数实融合实效；五是引领行业规范发展，增强国际竞争力。交易所将成为行业标杆，集中力量开展规则创新、标准研制，引领行业向规范化、专业化转型；同步探索跨境数据交易服务，主动对接国际通行规则，提升我国数据要素的全球配置能力与国际竞争力。 数据交易所是我国数据要素市场化进程中的制度创新，在孵化数据产品服务、筑牢合规保障防线、加强行业标准建设、培育产业生态体系、推动数据市场与金融市场融通、拓展国际合作空间等关键领域发挥了积极作用。数据交易所要立足自身资源禀赋，通过建设全链条数据流通交易服务体系，推动破解数据流通中的制度性障碍与技术性难题，持续探索数据要素市场化配置的有效路径。 当前，我国数据流通市场尚在培育期，数据交易所发展正处于爬坡过坎、滚石上山的攻坚阶段。预计随着《意见》的落地实施，数据要素将在安全合规的前提下实现更广泛流通、更高效配置、更充分增值，数据交易所作为数据流通服务关键主体，也将持续发挥创新引领与资源整合优势，为全国一体化数据市场建设和数字经济高质量发展注入强劲动能。 来源（网站）：国家数据局

12月29日至30日，全国数据工作会议在京召开。会议以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，认真落实中央经济工作会议部署、全国发展和改革工作会议要求，总结2025年数据工作，部署2026年重点任务。国家发展改革委党组书记、主任郑栅洁出席会议并讲话。国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏作工作报告。 郑栅洁指出，2025年是数据系统改革攻坚之年，全国数据系统坚决贯彻落实党中央、国务院决策部署，紧紧围绕经济社会发展工作大局，牢牢把握数据要素市场化配置改革主线，持续推进数字中国、数字经济、数字社会“三个建设”和数据领域国际合作，取得显著成效。 2026年要准确把握数据工作新形势新要求，紧紧抓住发展机遇，锚定数字中国建设目标任务，扎实推动数据事业高质量发展。必须充分挖掘数字经济潜能，促进数字科技和服务创新，优化数字消费软硬件环境，培育壮大数据产业。必须坚持政策支持和改革创新并举，注重规划引领，健全完善数据领域法规制度体系，加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场。必须坚持投资于物和投资于人紧密结合，多措并举激发投资活力，加快数字人才培养。必须做到既“放得活”又“管得好”，统筹数据领域高质量发展和高水平安全。必须以苦练内功来应对外部挑战，塑造于我有利的数据发展外部环境。 刘烈宏指出，全国数据系统要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面落实党的二十届四中全会和中央经济工作会议精神，深入推进数字中国建设，加强规划引领、创新驱动，深化数据要素市场化配置改革，深化数据资源开发利用，突出数据赋能人工智能发展，促进实体经济和数字经济深度融合，统筹深化数据领域国际合作，加快释放数据要素价值，更好推动高质量发展，努力完成数字中国建设“十五五”规划开局之年的各项目标任务。当前要更加注重拓展内需增长新空间，更加注重实体经济和数字经济深度融合，更加注重有为政府和有效市场相结合，更加注重统筹数据发展和安全。 会议认为，2025年数据工作聚力改革攻坚，取得新进展新突破。围绕制度、设施、场景、市场和产业，增强体系化攻坚能力，打出一套数据要素市场化配置改革“组合拳”，数据要素市场化价值化进程明显加快，统筹“三个建设”、数据领域国际合作取得积极成效。 一是数据要素市场化配置改革持续深化。数据基础制度建设取得突破性进展，数据基础设施建设稳步推进，数据资源开发利用不断深化，数据流通交易发展效果初显，数据产业发展动能更加强劲，科技标准人才工作迈出新步伐，数据赋能人工智能成效显著。 二是“三个建设”取得新成效。数字中国建设已经成为发展新质生产力的重要引擎，构筑国家竞争新优势的战略举措，推进国家治理体系和治理能力现代化的重要途径。数字经济创新活力迸发，“十四五”数字经济发展规划目标任务圆满完成。数字社会建设服务效能提升，城市全域数字化转型持续推进。 三是数据领域国际合作务实推进。深入参与联合国全球数据治理工作，建立上合组织数字经济国际合作平台，举办上合组织数字经济论坛，数字经济国际合作不断拓展深化。在中国—新加坡数字政策对话等双边机制下，创新合作模式。布局数据跨境流动服务基础设施，制定行业数据跨境指引，促进数据安全合规高效流动。 四是数据系统队伍建设不断加强。全国数据系统坚决贯彻落实习近平总书记重要指示批示精神，旗帜鲜明讲政治。深入学习宣传贯彻党的二十届四中全会精神，扎实开展深入贯彻中央八项规定精神学习教育，深化整治形式主义为基层减负。 会议要求，2026年是“数据要素价值释放年”，要着力畅通数据流动和资源配置渠道，激活数据市场供给和需求，繁荣市场生态，进一步推动数据“供得出、流得动、用得好、保安全”，促进数据要素全面融入经济价值创造过程，更好赋能经济社会发展，重点做好以下8个方面工作。 一是高质量编制实施数字中国建设规划，坚持数据要素市场化配置改革主线，统筹好“三个建设”，突出阶段特征，坚持因地制宜，开门编制规划。 解读：2026年处于十四五收官与十五五展望的交汇点。原文特别强调开门编制规划，意味着十五五数字中国规划的制定将更加注重社会各界的参与，不再是闭门造车。同时，数字中国、数字经济、数字社会三个建设被再次强调为统筹重点。 二是加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场，对标对表“五统一、一开放”基本要求，加强顶层设计，繁荣市场生态，完善市场治理。 解读：原文中的五统一、一开放，统一基础制度、统一设施、统一市场、统一监管、统一标准、对外开放是建设全国统一大市场的核心标准。这意味着2026年将大力清理地方数据壁垒，通过统一的标准和监管，让数据在全国范围内真正流动起来。 三是着力推进数据科技创新和产业创新深度融合，推动数据科技创新，加快数据产业发展，梯次培育数字产业集群。 解读：梯次培育是关键词。这表明国家在培育数字产业集群时，将根据不同区域的基础和优势，分层次、分阶段地进行布局，避免同质化竞争，旨在形成大中小企业融通发展的产业生态。 四是不断深化数据融合应用和场景建设，强化需求牵引，持续开展“数据要素×”行动和公共数据跑起来示范场景建设，推进城市全域数字化转型，开展国有企业数据效能提升行动，赋能数字政府建设持续健康发展。 解读：原文点名了三大具体抓手：数据要素×是广度覆盖，公共数据跑起来是政府带头，国有企业数据效能提升是盘活存量。这三者构成了2026年场景建设的三驾马车，特别是国企数据资产的价值化将是重头戏。 五是加力推进数据基础设施建设和运营，推动数据基础设施规模化部署、系统化应用、一体化发展，持续推进数据基础设施建设。 解读：与以往强调建设不同，原文此次增加了运营二字，并强调规模化、系统化、一体化。这说明基础设施建设将从单点试验转向全面铺开，且更加注重建成后的运营效率和实际应用效果。 六是持续健全数据基础制度，落实数据产权制度，加强政策协同，提高法治化国际化水平，强化标准制定实施。 解读：落实数据产权制度是原文的核心眼。经过几年的探索，2026年将是数据产权制度从理论走向落地的关键一年，确权难的问题有望通过具体的政策协同和标准制定得到实质性缓解。 七是强化数据赋能人工智能发展，实施强基扩容行动、应用赋能行动、提质增效行动、管理服务行动、价值释放行动、标注攻坚行动等6大专项行动。 解读：原文罕见地列出了非常具体的6大专项行动，特别是标注攻坚行动，直指当前AI发展中高质量语料不足的痛点。这标志着国家将把数据作为燃料，全面通过行政和市场手段加速人工智能产业的发展。 八是统筹深化数据领域国际合作，有力服务元首外交和主场外交，积极参与国际规则标准制定，务实开展数字经济国际合作，探索数据跨境流动新模式。 解读：原文提到探索数据跨境流动新模式，结合会议中提到的制定行业数据跨境指引，预示着2026年在数据出海、跨境电商、跨国科研数据流动等方面，将会有更灵活、更具操作性的合规通道（如白名单机制、数据自由贸易港等）落地。 会议强调，做好2026年数据工作，全系统党员干部要更加紧密地团结在以习近平同志为核心的党中央周围，深入学习贯彻习近平总书记关于数据发展和安全的重要论述，进一步深刻领悟“两个确立”的决定性意义，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”，全面落实党中央、国务院决策部署。要树立和践行正确政绩观，着力锻造“党性过硬、视野开阔、善于创新、真抓实干”的高素质数据干部队伍，以“时时放心不下”的责任感和“事事心中有底”的行动力，持续推动数据工作不断迈上新台阶。‘ 来源（网站）：国家数据局

国家发展改革委 国家数据局 教育部 科技部 中共中央组织部 关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见 发改数据〔2025〕1425号 各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团发展改革委、数据管理部门、教育厅（教委）、科技厅（局），部属各高等学校、部省合建各高等学校，各省、自治区、直辖市及新疆生产建设兵团党委组织部： 数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，承担着培养深化数据要素市场化配置改革和数据赋能人工智能高质量发展所需各类人才的重大使命，是统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设的重要基础。为加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，建立数据领域科技发展、国家战略需求牵引的学科专业设置调整机制和人才培养模式，激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用，促进数据领域教育链、人才链与产业链、创新链融合发展，现提出如下意见。 一、以国家战略为牵引，健全数据要素学科专业 （一）优化学科专业设置。教育部门与数据管理部门加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业，引导鼓励有条件的数据企业、研究机构积极参与。建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制。支持职业院校根据产业发展需要，及时动态调整数据相关专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的相关专业。 （二）支持分层分类建设。支持有条件的综合性高校建设数字学院，整合校内相关学科资源。支持理工类、财经类、政法类、传媒类、艺术类等特色高校，加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济、数字金融、数字管理、数字法学、数字治理、数字传媒、数字艺术等优势专业建设。支持有条件的高校面向数据产业发展急需的知识和技能要求，开设数字贸易与商务、数字媒体艺术、数字政府治理、数据安全、数智化供应链管理、健康医疗大数据、数据中心智慧运维、国际数据治理等“微专业”。鼓励有条件的省份因地制宜建设数据相关院校，指导职业院校增设特色专业。 （三）建强核心教学要素。加快数据要素相关学科专业课程教材体系建设，推出一批特色优秀教材，支持具备条件的高校组织开展教师教学能力培训。支持高校按规定聘请行业专家开展协同育人，支持企业、研究机构和政府机关等与高校开展项目合作和教师实践锻炼等。数据要素相关教学指导委员会要充分发挥作用，切实履行好研究、咨询、指导、评估和服务职能，注重听取行业专家意见建议。 二、以产业发展为导向，推进数据行业职业教育 （四）打造产教融合生态。建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制，研究组建全国数据职业教育教学指导委员会。鼓励各地以产业园区为基础，打造兼具人才培养、创新创业、促进数据产业高质量发展功能的数据行业市域产教联合体。支持龙头企业和高水平高等学校、职业院校牵头，组建行业组织、学校、科研机构、上下游企业等共同参与的数据行业跨区域产教融合共同体。研究制定数据要素从业人员能力要求国家标准。 （五）推动教育教学改革。鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共同开展学生培养、技术研发、产品创新、成果转化，共建“校中厂”“厂中校”实训基地。加快数据行业“双师型”“工学一体化”教师队伍建设，落实教师企业实践规定，推动企业导师到职业院校从教，支持高水平职业院校和龙头企业共建教师培训基地。加强数据行业人才需求分析预测，实施数据相关专业就业跟踪计划。鼓励职业院校学生设计数据要素开发利用相关项目，参加世界职业院校技能大赛相关赛道比赛。 （六）丰富课程教材资源。支持数据企业、行业协会商会与职业院校共同建设一批基于真实应用场景的数字课程，开发一批满足实操需求的工作手册式教材，形成一批可复制可推广的项目教学案例。支持职业院校建设数据相关专业教学资源库，探索建立数据相关专业教学资源库全域共享机制，逐步实现全覆盖。建立“赛课联动”机制，推动竞赛成果转化为教学资源。鼓励各类专业增设数据课程内容，助力传统行业智改数转网联。 三、以有组织科研为支撑，繁荣数据领域学术研究 （七）加强科研组织建设。加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设，推动成立数据领域科技社团。开展高层次数字人才培养行动，做好国家重大人才工程项目在数据领域的落地衔接。鼓励有条件的学术期刊开设数据研究专栏，支持建设高水平数据学术期刊，畅通数据要素理论方法、技术工具和开放数据集等高质量成果发表渠道。依托数字中国建设峰会、中国国际大数据产业博览会等平台，定期组织数据领域学术交流，集中展示宣传前沿技术、优秀著作等成果。 （八）加快主攻方向研究。瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究。聚焦数据产权、定价、交易等关键问题，深入开展数据要素基础理论和政策法律研究。紧跟人工智能、区块链、隐私保护计算等前沿技术发展趋势，深入开展数据基础共性理论和技术研究。围绕智能制造、交通运输、金融服务、医疗健康等重点行业和领域，突出数据应用技术研究。构建立足实践的中国数据要素自主知识体系和科学研究体系，为数字中国高质量发展提供理论支撑。 （九）夯实科学数据基础。培养一批跨学科、跨专业的数据工程团队，开展科学数据资源采集生产、加工整理和开放共享，打造一批数据资源丰富、权威性强、有国际引领力的科学数据库。打破创新主体间“数据孤岛”和科研人员“用数”壁垒，推动科学数据与产业数据开放共享、深度融合，以国家科学数据中心等国家级科创平台为主体，加快建设科技领域数据基础设施和高质量数据集，为人工智能驱动的科学研究注入数据新动能。 四、以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同 （十）建设典型应用场景。推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，建设一批数字人才培养典型应用场景。强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用，支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿，加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才。探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化。鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠。 （十一）创新协同培养模式。支持具备条件的高校与企业、研究机构和学会协会商会等共建数字领域专业特色学院，以应用场景为牵引，打造一批核心课程、核心教材、核心师资团队和核心实践项目，积极开展国际交流合作，加强拔尖创新人才培养。支持数字中国建设综合试点、数字经济创新发展试验区、数据要素综合试验区、数据产业集聚区试点，探索有区位产业优势的数字人才特色培养项目。鼓励高校建设数据要素交叉学科平台、产教融合研究院等新型组织，深化成果归属、指标分配、工作考核、绩效发放等机制改革。 （十二）打造科技创新平台。按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台。培育新兴交叉学科方向，打造数字人才培养高地。组建跨学科、交叉型研究团队，加快数据领域关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术研发，产出高质量研究成果。鼓励领军企业和创新型企业开放技术平台和应用场景，委托相关国家平台承担各类人才培养项目，增强学生科研能力和职业竞争力，协同培养国家战略急需的复合型应用人才。 国家数据局会同教育部、国家发展改革委、科技部强化组织推进数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，建立常态化工作联系机制，共同营造政产学研协同培养数字人才的良好环境。组织部门加强统筹协调，充分发挥行业主管部门等各方作用，形成工作合力。国家数据局负责跟踪监测实施效果，研究开展数字人才指标监测，适时总结经验做法，推广典型案例。各省、自治区、直辖市相关部门要根据工作实际认真组织实施，共同推动各项政策措施落地见效。 来源（网站）：国家数据局

为进一步深化智慧城市发展、推进全域数字化转型，充分发挥数据赋能城市经济社会发展作用，近日，国家发展改革委、国家数据局、财政部、住房和城乡建设部、自然资源部组织制定了《深化智慧城市发展 推进全域数字化转型行动计划》。 内容如下： 为贯彻落实党中央、国务院决策部署，进一步发挥数据要素在城市高质量发展中的协同优化、复用增效和融合创新作用，扎实推进城市全域数字化转型，着力建设便捷高效的智慧城市，提升城市治理体系和治理能力现代化水平，更好满足人民群众美好生活需要，制定本行动计划。 一、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神，全面贯彻习近平总书记关于城市工作的重要论述，坚持和加强党的全面领导，认真践行人民城市理念，坚持稳中求进工作总基调，坚持数据驱动、应用导向，统筹发展和安全，把城市作为推进数字中国建设的综合载体，以数据赋能城市经济社会发展全局为重点，以城市数字底座建设为支撑，以适数化改革为保障，推进设施联通、数据融通、平台互通、业务贯通，全领域推进城市数字化转型，全方位增强转型支撑，全过程优化转型生态，提升城市治理智能化精细化水平，为推进现代化人民城市建设注入强大动力。 到2027年底，数据赋能城市经济社会发展取得明显进展，“高效处置一件事”覆盖城市运行重点事件，“高效办成一件事”覆盖高频民生事项，数字经济成为城市发展新动能，在城市智慧高效治理、便捷普惠服务、城市数字更新等重点领域和关键环节取得突破性进展，建成50个以上全域数字化转型城市。超大特大城市率先建成智慧高效治理新体系，落地一批先进可用、自主可控城市大模型。到2035年，涌现一批具有国际竞争力、全球影响力的现代化城市。 二、实施城市智慧高效治理提升行动，提高平急联动协同能力 （一）构建城市智慧高效治理体系。深化“一网统管”建设，构建城市运行体征指标体系，建立数据赋能、分级协作、闭环落实的智慧高效治理机制。鼓励有条件的城市建设数字化城市综合运行和治理中心，探索建立基于智能中枢的多级贯通智能化平台，推进城市运行、综合治理、交通管理、应急管理等系统互联接入，提升监测预警、事件流转、指挥调度、决策支持等核心能力。加强基础平台功能整合、协同发展，完善城市信息模型（CIM）平台。强化实景三维中国数据开发利用。推动国土空间信息模型（TIM）、城市信息模型（CIM）、建筑信息模型（BIM）等在城市管理中的应用。加快城市运行管理服务平台建设，完善城市运行管理工作机制，探索实施全流程数字化报建，推进建立历史文化街区、建筑物、地下管廊等数字档案。构建房屋安全隐患动态监测和智能预警技术体系，提升房屋建筑管理智慧化水平。优化城市交通流量和交通信号灯控制，提高道路通行效率。深化国土空间规划实施监测网络建设，推进国土空间治理数字化转型。推动生态环境监测网络数智化转型，支撑污染防治等绿色低碳数字化应用。 （二）数智赋能城市应急安全保障。鼓励有条件的城市建设城市安全风险监测预警体系，建立公共安全、生产安全、自然灾害等城市风险的信息共享和应急联动机制，提高风险早期识别预警能力。探索利用大模型开展暴雨、台风等极端天气快速综合研判，优化预警信息发布流程，加强提升灾前防范能力。建立覆盖全域、全灾种的城市安全事件应急处置数字化预案库，支持有条件的地区开展多视角、跨领域智慧应急场景仿真推演。推动无人机、机器人等在公共安全、应急救援等领域的应用。 （三）提升民意速办服务效能。推动完善党建引领基层治理体系，健全多元治理力量全过程参与机制。用好市民服务热线等机制，加快整合政务服务、基层网格、12345热线、舆情信访等渠道数据，推进民意速办、接诉即办、未诉先办。坚持依法治市，深化数据赋能网格管理、社区治理、志愿服务和矛盾解纷等数字化应用，提升社情民意实时感知与精准服务水平。建立健全基层报表“一数一源”“统采共用”机制，有序推进基层信息填报渠道整合，探索拓展信息社会化、自动化采集等新模式。 三、开展数字美好生活行动，助力民生服务精准普惠 （四）推进智惠公共服务。支持各地增加“一网通办”特色事项，推动银行、医院、电信等更多公共服务集成办理，压减整体办理时长和跑动次数。加快拓展医疗电子处方流转、费用一站结算、诊疗数据共享等应用场景，推广远程会诊、检查检验结果互认等服务。发展健康管理、保险快速理赔等数据融合应用。推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，拓展“人工智能+教育”“一网通学”等应用场景。加快推进社会保障卡居民服务“一卡通”跨省通用、一卡多用、线上线下融合发展。 （五）发展智创品质生活。打造数字赋能文旅、体育、数字消费等新型数字生活场景，推动人工智能在消费场景应用。强化数智技术在文旅内容创作、场景生成、导游导览等方面的创新应用，推进博物馆文物、古籍文字、历史建筑等文化遗产活化利用。加快推进体育场馆等文体设施数字化改造，推进健身场地共享共用。推动传统商圈数字化改造，打造智慧商店、人工智能产品体验店等数字消费新场景，积极发展消费新业态。鼓励有条件的地区开发碳足迹核算、碳交易等创新应用。支持建设城市跨领域信用服务体系，实现医疗、出行等服务信用认证、无感畅享。 （六）优化数字友好人居环境。利用数据分析精准识别老年人、儿童、残障人士等群体服务需求，持续推动城乡公共空间、数字服务适老化、适幼化和无障碍改造。推进医疗机构、康养机构、托育服务机构、家政机构数据有序共享、开发利用，强化“一老一小”公共服务资源一站式集成，推进助餐、助洁、助急等个性服务。开展覆盖全民的数字素养和技能培训，实施城市间结对数字帮扶行动，推动人才、资金、技术等资源跨区域、跨城乡流动，弥合数字鸿沟，促进城乡融合。 四、实施数字经济赋能行动，激发产城融合新动能 （七）推进数据要素价值化实现以城带产。发挥城市产业集聚、人才集聚、数据集聚优势，强化场景开放创新，促进城市数据资源汇聚；加快培育数据要素市场，打造数据产业创新发展高地，推进数据产业与低空经济、无人驾驶、具身智能等数据密集型产业融合发展。支持有条件的地区培育城市可信数据空间，推动公共数据、企业数据、个人数据融合应用，推动数字产业发展。因地制宜发展“数据即服务”“模型即服务”等新业态，培育数字经济创新型企业，打造具有生态引领力的行业龙头企业。探索发放数据券、模型券等奖补机制，降低企业创新投入成本。 （八）发展数字经济推动以产促城。利用数字技术推动闲置商业楼宇、老旧厂区、老旧街区等功能改造，打造数据创新创业载体，建立数据创新型产业社区、商务社区。依托产业园区构建数字公共服务体系，建设数字化转型产品和解决方案资源池，推动传统产业、新兴产业、未来产业科技创新成果落地实践，打造城市首试首用体验场。支持有条件的地区和城市群发展数据产业集聚区，探索数据保险、数据信托等金融服务产品，梯次培育数字产业集群。加强现代化城市群和都市圈数字化协同发展，支持有条件的地区推动数据要素互联互通，数字服务跨区共享。 （九）推动城市经济智慧调度监测。构建城市经济运行协同调度与监测体系，推动产业发展、消费就业、物价波动、项目投资、金融运行等多元数据的全域汇聚与智能分析，构建经济监测预警模型，提升宏观经济前瞻研判能力。建立企业服务支撑体系，利用多维数据画像，实现惠企政策精准直达、产融高效对接。支持有条件的地区开展城市数字经济监测分析。 五、推动城市数字更新行动，改善提升人居环境品质 （十）加快城市基础设施数字化更新改造。有序实施城市泛在感知工程，在管道泄漏爆管风险点、道路边坡风险点、地质灾害易发点、防洪排涝关键节点、易涝积水点、城市桥梁隧道等风险高发区域，统一规划、集约部署城市智能感知终端设备。运用人工智能等技术深化城市生命线安全工程建设，推动城市燃气、供水、排水、供热、桥梁、隧道、综合管廊等基础设施数字化改造和智能化管理，加强城市道路塌陷隐患排查整治。建立健全数字基础设施和市政基础设施同步规划、同步建设机制。支持有条件的地区适度超前布局低空数据基础设施，支撑城市巡检、物流配送、生产作业等场景，推动智能化路侧基础设施和云控基础平台建设，提升车路协同水平。 （十一）深化智慧社区建设。支持有条件的地区改造建设一批高品质智慧社区，完善社区嵌入式服务设施，按需配置、优化升级社区数字服务能力，发展智慧物业。打造数字惠民服务生活圈，完善一站式托育助老、亲子阅读、社区康养等服务的幸福邻里综合体。建设智能充电桩等便民设施，加快停车设施智能化改造和建设，推广高楼消防预警、高空抛物监测、电动自行车智能阻止等数字应用。推进绿色智能建筑建设，深化全屋智能应用，探索推动具身智能机器人进社区、进家庭。面向群众开展“问需于民”等活动，鼓励居民、企业、社会组织等多元主体积极参与智慧社区设计、建设和运营。 六、实施数字化转型筑基行动，打造统筹集约数字底座 （十二）建设城市数字基础设施。集约建设感知、网络、算力等基础设施，实现城市“物联、数联、智联”。构建高效弹性的数据传输网络，促进不同平台、专网间数据高速传输、互联互通。按照统一目录标识、统一身份登记、统一接口要求建设和运营城市数据基础设施，鼓励城市间数据基础设施互联互通，促进数据跨域高效流动。在国家算力资源统筹规划下，持续优化热点应用区域需求保障，有效统筹本地异构、异属算力设施，优化改造城市内“老旧小散”算力设施，面向社会提供普惠便利的数据服务。支持低空经济、自动驾驶等产业发展热点城市，建设低时延、高频率、高可靠、高安全推理算力。 （十三）强化数据资源供给。探索建立动态更新的城市公共数据资源目录，逐步构建公共数据“一本账”，加强整合共享、开放开发、授权运营，推动公共数据资源管理标准化、规范化。开展数据智能分类与标注，构建行业知识库、高质量数据集。建立城市数据资源体系，完善城市基础信息库，按需建设主题库和专题库，强化政务数据回流，促进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务政务数据安全有序高效共享利用。 （十四）完善城市智能中枢。构建统一规划、统一架构、统一标准、统一运维的城市智能中枢，健全云网、感知、组件、数据、算法模型等一站式管理与调度。加强城市数据汇聚治理，有序融合城市运行感知、政务服务、市场主体等多元异构数据，深化数据融合利用。打造城市共性技术能力支撑体系，推进数字孪生等共性功能组件共享复用。加强人工智能公共服务能力建设，探索集约构建多模融合的城市大模型，打造城市智能体应用。鼓励超大特大城市有序推进人工智能赋能全域转型。 （十五）筑牢数字化转型安全防线。强化网络安全、数据安全防护能力。健全政务云网安全保障体系。加强城市数据基础设施安全保障，实现可信接入、安全互联、跨域管控、全栈防护等安全管理。推进数据安全治理，建立健全数据安全风险防控体系，强化城市数据分类分级保护和全生命周期安全管理，完善数据安全制度规范，加强个人信息保护，压实各类主体安全责任，提升数据安全保护水平。 七、开展适数化改革创新行动，破除数字化转型制度堵点 （十六）推进城市治理适数化改革。充分利用城市智能中枢，创新跨部门数据合作机制，构建线下网格与线上网络联动协同机制，支持有条件的城市探索构建数字赋能的城市综合治理体制，明确权责划分、优化城市管理流程，推进跨部门、跨层级高效协同联动。开展有利于数字化转型的数据确权规则、数字权证应用、行政管理、政府采购等制度改革。 （十七）创新长效运营运维模式。建立城市数据运营、场景运营、设施运营的立体化运营体系，探索建立以用户满意度等应用效果为导向的运营预算和评价考核机制。建立运营运维评价动态反馈和发布机制，强化运营运维评价结果运用。 （十八）建立健全标准体系。发挥标准的基础性、引领性作用，加快形成涵盖数字底座、转型场景、运营运维等标准规范体系。建立城市全域数字化转型成熟度标准，促进城市数字化转型规范化、高质量发展。制定城市全域数字化转型规划咨询、建设实施、运营运维三类服务主体评价标准，形成闭环管理体系。 八、组织实施 国家数据局会同有关部门加强工作指导，分类分级有序推进城市全域数字化转型，强化部门协同、上下联动，确保重点任务落地见效。支持各地面向城市全域数字化转型重大需求、重大场景和重大改革，建立健全高层级统筹推进机制。鼓励各地加强交流合作，量力而行、因地制宜，统筹利用各类资金，加大对全域数字化转型的技术攻关、重大项目、试点试验等方面的支持。强化数字化转型、数据合规、数据服务等专业人才队伍建设。加强城市数字化转型优秀实践、典型案例提炼推广。深化城市全域数字化转型国际交流合作。 来源（网站）：国家数据局

国家数据局综合司印发《关于在国家数据基础设施建设先行先试中加强场景应用的实施方案》的通知 国数综科基〔2025〕114号 国务院有关部委、直属机构办公厅（室），各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团数据管理部门，有关中央企业： 为深入贯彻党的二十届三中全会关于建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享的改革任务，落实《国家数据基础设施建设指引》，以场景应用、技术创新驱动国家数据基础设施高水平建设运营，我局组织制定了《关于在国家数据基础设施建设先行先试中加强场景应用的实施方案》。现印发给你们，请结合实际抓好落实。 国家数据局综合司 2025年10月28日 关于在国家数据基础设施建设先行先试中 加强场景应用的实施方案 为深入贯彻党的二十届三中全会关于建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享的改革任务，落实《国家数据基础设施建设指引》，以场景建设、技术创新牵引驱动国家数据基础设施高水平建设和高质量发展，特制定本实施方案。 一、充分认识场景建设的重要意义 加强场景建设是推动数据基础设施从“建得好”向“用得好”转变的重要抓手，是培育全国一体化数据市场、释放数据要素价值的关键路径。要以用促建，强化场景应用对国家数据基础设施建设的牵引作用，通过场景应用驱动设施功能完善、促进设施迭代升级，确保设施建设与实际需要同频共振，将数据基础设施潜能转化为实际效能。要以建保用，依托数据基础设施开展数据高效汇聚共享、流通交易、开发利用，支撑跨主体协同、高性能调用、高安全保障，提升国家数据基础设施对场景落地的支撑能力，激发数据在跨区域、跨主体、跨平台流通利用中的创新活力。要推进场景与设施互建互促，在数据基础设施范围内推动规律探索、经验固化，促进场景建设可复制推广，实现数据要素价值释放。 二、重点场景建设方向 国家数据基础设施作为数据要素市场化配置改革的重要承载，要强化应用导向，支撑行业场景落地和技术创新应用。 （一）技术创新应用 1. 数据全域智能检索 基于统一目录及目录分发同步机制，利用智能体技术，支持精准、高效、智能的数据产品、数据需求发现。 2. 数据安全可信高效传输 面向科学数据、气象监测、遥感影像、人类遗传基因等领域的大颗粒数据传输需求，提供高带宽、低时延的数据传输、交付服务，支持传输路径动态调度、带宽弹性分配、安全分级保护。 3. 跨地域跨主体联合加工 面向多方高价值数据融合分析场景，通过多方安全计算、数据沙箱、联邦学习等技术，构建安全可信的数据联合加工环境，支持多方在安全可信加工环境中开展联合建模与加工分析，保障各方数据依授权使用。 4. 匿名化流通 面向个人敏感数据使用需求，采用隐私保护计算、密态计算、数据沙箱、可信执行环境等技术对数据进行匿名化加工，并通过技术手段避免匿名化数据被第三方数据关联还原。 5. 数据使用控制计量 基于数据使用控制和智能合约技术，实现对数据用法、用量、用时、用次的精细授权和动态管控，支持数据按需如约使用和精确度量、合规计费。 6. 远程数据治理 通过在数据源部署安全可信连接器，使数据加工治理方能够为数据持有方提供远程数据清洗、标准化、分类分级、质量评估等服务，确保数据治理过程始终在数据持有方信任的环境下进行。 7. 大模型训练推理 面向大模型训练推理场景，提供数据清洗、数据规约、特征构建、模型分层切割、弹性算力、可信传输、安全保障等服务，支持大模型训练推理的大规模、高质量、高并发、多模态等用数需求。 8. 智能体协同 面向数据基础设施支持智能用数供需匹配、需求登记、智能推荐等服务需求，通过提供标准化MCP接口，支持智能体接入、交互和协同。 （二）公共数据授权运营 依托数据基础设施支撑公共数据登记、加工处理、授权运营、流通定价、收益分配等制度机制落地。发挥数据基础设施对各类数据的融合应用作用，为交通物流、医疗健康、基层治理、气象服务等领域公共数据“跑起来”示范场景建设提供安全可信环境。支持公共数据按照“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”等要求，以数据专区、分层解耦、跨域共用、分级共享等形式向社会提供。 （三）行业典型应用 依托数据基础设施支撑工业制造、现代农业、文化旅游等领域“数据要素×”典型场景落地，激发数据要素乘数效应。包括但不限于发挥数据在金融业服务优化、产品创新、普惠覆盖、风险管控、生态重构等方面作用，为实现普惠金融提供有效支撑；发挥数据在柔性生产、创新研发、协同供应链、智能决策、绿色转型等方面作用，推动制造业全要素、全流程、全产业链重构；赋能农业生产、管理和服务，支撑打造以数据和模型为基础的农业生产数智化场景；通过AIGC内容共创提升文旅内容生产效率，支撑沉浸式文旅、线上展览、云端演出等场景落地，孵化文旅新业态等。 （四）探索拓展创新应用场景 鼓励依托数据基础设施开展数据智能封装、可信高速传输、多模态全域存储等前沿技术探索和创新场景建设。支持龙头企业、科研机构依托数据基础设施联合开展前沿技术适配验证，为场景规模化推广提供技术支撑。 同时，支持鼓励依托数据基础设施并发挥设施作用，打造可复制、有利于数据要素价值释放的其他应用场景。 三、加强组织保障 （一）建立跨部门协调机制。行业主管监管部门、地方数据管理部门要强化政策支持，推动依托数据基础设施开展场景建设。先行先试建设任务承担单位要结合场景发展需求，科学做好数据基础设施应用场景规划。 （二）加快公共数据和行业数据开发利用。行业主管监管部门、地方数据管理部门要为数据基础设施场景应用提供数据供给，建立数据资源发现渠道，有效促进供需对接，催生更多应用场景。 （三）强化数据安全保障。先行先试建设任务承担单位要加强数据基础设施安全能力建设，落实数据分类分级、个人信息保护、网络安全等级保护等要求，保障场景建设数据安全、业务安全。 （四）加强宣传推广。国家数据局将组织数据基础设施场景应用赛事和案例征集活动，激励社会各界共同挖掘场景建设，发掘典型案例，提升数据利用水平，并及时总结经验、复制推广。 来源（网站）：国家数据局

各省、自治区、直辖市人民政府，国务院各部委、各直属机构： 　　为深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态，现提出如下意见。 　　一、总体要求 　　以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持以人民为中心的发展思想，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，强化前瞻谋划、系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，深入实施“人工智能+”行动，涌现一批新基础设施、新技术体系、新产业生态、新就业岗位等，加快培育发展新质生产力，使全体人民共享人工智能发展成果，更好服务中国式现代化建设。 　　到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。 　　二、加快实施重点行动 　　（一）“人工智能+”科学技术 　　1.加速科学发现进程。加快探索人工智能驱动的新型科研范式，加速“从0到1”重大科学发现进程。加快科学大模型建设应用，推动基础科研平台和重大科技基础设施智能化升级，打造开放共享的高质量科学数据集，提升跨模态复杂科学数据处理水平。强化人工智能跨学科牵引带动作用，推动多学科融合发展。 　　2.驱动技术研发模式创新和效能提升。推动人工智能驱动的技术研发、工程实现、产品落地一体化协同发展，加速“从1到N”技术落地和迭代突破，促进创新成果高效转化。支持智能化研发工具和平台推广应用，加强人工智能与生物制造、量子科技、第六代移动通信（6G）等领域技术协同创新，以新的科研成果支撑场景应用落地，以新的应用需求牵引科技创新突破。 　　3.创新哲学社会科学研究方法。推动哲学社会科学研究方法向人机协同模式转变，探索建立适应人工智能时代的新型哲学社会科学研究组织形式，拓展研究视野和观察视域。深入研究人工智能对人类认知判断、伦理规范等方面的深层次影响和作用机理，探索形成智能向善理论体系，促进人工智能更好造福人类。 　　（二）“人工智能+”产业发展 　　1.培育智能原生新模式新业态。鼓励有条件的企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等，推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。大力发展智能原生技术、产品和服务体系，加快培育一批底层架构和运行逻辑基于人工智能的智能原生企业，探索全新商业模式，催生智能原生新业态。 　　2.推进工业全要素智能化发展。推动工业全要素智能联动，加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用。着力提升全员人工智能素养与技能，推动各行业形成更多可复用的专家知识。加快工业软件创新突破，大力发展智能制造装备。推进工业供应链智能协同，加强自适应供需匹配。推广人工智能驱动的生产工艺优化方法。深化人工智能与工业互联网融合应用，增强工业系统的智能感知与决策执行能力。 　　3.加快农业数智化转型升级。加快人工智能驱动的育种体系创新，支持种植、养殖等农业领域智能应用。大力发展智能农机、农业无人机、农业机器人等智能装备，提高农业生产和加工工具的智能感知、决策、控制、作业等能力，强化农机农具平台化、智能化管理。加强人工智能在农业生产管理、风险防范等领域应用，帮助农民提升生产经营能力和水平。 　　4.创新服务业发展新模式。加快服务业从数字赋能的互联网服务向智能驱动的新型服务方式演进，拓展经营范围，推动现代服务业向智向新发展。探索无人服务与人工服务相结合的新模式。在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。 　　（三）“人工智能+”消费提质 　　1.拓展服务消费新场景。培育覆盖更广、内容更丰富的智能服务业态，加快发展提效型、陪伴型等智能原生应用，支持开辟智能助理等服务新入口。加强智能消费基础设施建设，提升文娱、电商、家政、物业、出行、养老、托育等生活服务品质，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。 　　2.培育产品消费新业态。推动智能终端“万物智联”，培育智能产品生态，大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端，打造一体化全场景覆盖的智能交互环境。加快人工智能与元宇宙、低空飞行、增材制造、脑机接口等技术融合和产品创新，探索智能产品新形态。 　　（四）“人工智能+”民生福祉 　　1.创造更加智能的工作方式。积极发挥人工智能在创造新岗位和赋能传统岗位方面的作用，探索人机协同的新型组织架构和管理模式，培育发展智能代理等创新型工作形态，推动在劳动力紧缺、环境高危等岗位应用。大力支持开展人工智能技能培训，激发人工智能创新创业和再就业活力。加强人工智能应用就业风险评估，引导创新资源向创造就业潜力大的方向倾斜，减少对就业的冲击。 　　2.推行更富成效的学习方式。把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平。构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术。 　　3.打造更有品质的美好生活。探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，大幅提高基层医疗健康服务能力和效率。推动人工智能在繁荣文化生产、增强文化传播、促进文化交流中展现更大作为，利用人工智能辅助创作更多具有中华文化元素和标识的文化内容，壮大文化产业。充分发挥人工智能对织密人际关系、精神慰藉陪伴、养老托育助残、推进全民健身等方面的重要作用，拓展人工智能在“好房子”全生命周期的应用，积极构建更有温度的智能社会。 　　（五）“人工智能+”治理能力 　　1.开创社会治理人机共生新图景。有序推动市政基础设施智能化改造升级，探索面向新一代智能终端发展的城市规划、建设与治理，提升城市运行智能化水平。加快人工智能产品和服务向乡村延伸，推动城乡智能普惠。深入开展人工智能社会实验。安全稳妥有序推进人工智能在政务领域应用，打造精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的政务服务新模式。加快人工智能在各类公共资源招标投标活动中的应用，提升智能交易服务和监管水平。 　　2.打造安全治理多元共治新格局。推动构建面向自然人、数字人、智能机器人等多元一体的公共安全治理体系，加强人工智能在安全生产监管、防灾减灾救灾、公共安全预警、社会治安管理等方面的应用，提升监测预警、监管执法、指挥决策、现场救援、社会动员等工作水平，增强应用人工智能维护和塑造国家安全的能力。加快推动人工智能赋能网络空间治理，强化信息精准识别、态势主动研判、风险实时处置等能力。 　　3.共绘美丽中国生态治理新画卷。提高空天地海一体化动态感知和国土空间智慧规划水平，强化资源要素优化配置。围绕大气、水、海洋、土壤、生物等多要素生态环境系统和全国碳市场建设等，提升人工智能驱动的监测预测、模拟推演、问题处置等能力，推动构建智能协同的精准治理模式。 　　（六）“人工智能+”全球合作 　　1.推动人工智能普惠共享。把人工智能作为造福人类的国际公共产品，打造平权、互信、多元、共赢的人工智能能力建设开放生态。深化人工智能领域高水平开放，推动人工智能技术开源可及，强化算力、数据、人才等领域国际合作，帮助全球南方国家加强人工智能能力建设，助力各国平等参与智能化发展进程，弥合全球智能鸿沟。 　　2.共建人工智能全球治理体系。支持联合国在人工智能全球治理中发挥主渠道作用，探索形成各国广泛参与的治理框架，共同应对全球性挑战。深化与国际组织、专业机构等交流合作，加强治理规则、技术标准等对接协调。共同研判、积极应对人工智能应用风险，确保人工智能发展安全、可靠、可控。 　　三、强化基础支撑能力 　　（七）提升模型基础能力。加强人工智能基础理论研究，支持多路径技术探索和模型基础架构创新。加快研究更加高效的模型训练和推理方法，积极推动理论创新、技术创新、工程创新协同发展。探索模型应用新形态，提升复杂任务处理能力，优化交互体验。建立健全模型能力评估体系，促进模型能力有效迭代提升。 　　（八）加强数据供给创新。以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设。完善适配人工智能发展的数据产权和版权制度，推动公共财政资助项目形成的版权内容依法合规开放。鼓励探索基于价值贡献度的数据成本补偿、收益分成等方式，加强数据供给激励。支持发展数据标注、数据合成等技术，培育壮大数据处理和数据服务产业。 　　（九）强化智能算力统筹。支持人工智能芯片攻坚创新与使能软件生态培育，加快超大规模智算集群技术突破和工程落地。优化国家智算资源布局，完善全国一体化算力网，充分发挥“东数西算”国家枢纽作用，加大数、算、电、网等资源协同。加强智能算力互联互通和供需匹配，创新智能算力基础设施运营模式，鼓励发展标准化、可扩展的算力云服务，推动智能算力供给普惠易用、经济高效、绿色安全。 　　（十）优化应用发展环境。布局建设一批国家人工智能应用中试基地，搭建行业应用共性平台。推动软件信息服务企业智能化转型，重构产品形态和服务模式。培育人工智能应用服务商，发展“模型即服务”、“智能体即服务”等，打造人工智能应用服务链。健全人工智能应用场景建设指引、开放度评价与激励政策，完善应用试错容错管理制度。加强知识产权保护、转化与协同应用。加快重点领域人工智能标准研制，推进跨行业、跨领域、国际化标准联动。 　　（十一）促进开源生态繁荣。支持人工智能开源社区建设，促进模型、工具、数据集等汇聚开放，培育优质开源项目。建立健全人工智能开源贡献评价和激励机制，鼓励高校将开源贡献纳入学生学分认证和教师成果认定。支持企业、高校、科研机构等探索普惠高效的开源应用新模式。加快构建面向全球开放的开源技术体系和社区生态，发展具有国际影响力的开源项目和开发工具等。 　　（十二）加强人才队伍建设。推进人工智能全学段教育和全社会通识教育，完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度，超常规构建领军人才培养新模式，强化师资力量建设，推进产教融合、跨学科培养和国际合作。完善符合人工智能人才职业属性和岗位特点的多元化评价体系，更好发挥领军人才作用，给予青年人才更大施展空间，鼓励积极探索人工智能“无人区”。支持企业规范用好股权、期权等中长期激励方式引才留才用才。 　　（十三）强化政策法规保障。健全国有资本投资人工智能领域考核评价和风险监管等制度。加大人工智能领域金融和财政支持力度，发展壮大长期资本、耐心资本、战略资本，完善风险分担和投资退出机制，充分发挥财政资金、政府采购等政策作用。完善人工智能法律法规、伦理准则等，推进人工智能健康发展相关立法工作。优化人工智能相关安全评估和备案管理制度。 　　（十四）提升安全能力水平。推动模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全能力建设，防范模型的黑箱、幻觉、算法歧视等带来的风险，加强前瞻评估和监测处置，推动人工智能应用合规、透明、可信赖。建立健全人工智能技术监测、风险预警、应急响应体系，强化政府引导、行业自律，坚持包容审慎、分类分级，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。 　　四、组织实施 　　坚持把党的领导贯彻到“人工智能+”行动全过程。国家发展改革委要加强统筹协调，推动形成工作合力。各地区各部门要紧密结合实际，因地制宜抓好贯彻落实，确保落地见效。要强化示范引领，适时总结推广经验做法。要加强宣传引导，广泛凝聚社会共识，营造全社会共同参与的良好氛围。 来源：中国政府网

中华人民共和国国务院令 第809号 《政务数据共享条例》已经2025年5月9日国务院第59次常务会议通过，现予公布，自2025年8月1日起施行。 总理 李强 2025年5月28日 政务数据共享条例 第一章 总则 第一条 为了推进政务数据安全有序高效共享利用，提升政府数字化治理能力和政务服务效能，全面建设数字政府，根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律，制定本条例。 第二条 政府部门和法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组织（以下统称政府部门）之间政务数据共享以及相关安全、监督、管理等工作，适用本条例。 第三条 本条例所称政务数据，是指政府部门在依法履行职责过程中收集和产生的各类数据，但不包括属于国家秘密、工作秘密的数据。 本条例所称政务数据共享，是指政府部门因依法履行职责需要，使用其他政府部门的政务数据或者为其他政府部门提供政务数据的行为。 第四条 政务数据共享工作应当坚持中国共产党的领导，贯彻总体国家安全观，统筹发展和安全，遵循统筹协调、标准统一、依法共享、合理使用、安全可控的原则。 第五条 开展政务数据共享工作，应当遵守法律法规，履行政务数据安全保护义务，不得危害国家安全、公共利益，不得损害公民、法人和其他组织的合法权益。 第六条 国家建立政务数据共享标准体系，推进政务数据共享工作标准化、规范化。 第七条 国家鼓励政务数据共享领域的管理创新、机制创新和技术创新，持续提升政务数据共享效率、应用水平和安全保障能力。 第二章 管理体制 第八条 各级人民政府应当加强对政务数据共享工作的组织领导。 国务院政务数据共享主管部门负责统筹推进全国政务数据共享工作。 县级以上地方人民政府政务数据共享主管部门负责统筹推进本行政区域内政务数据共享工作。 国务院各部门负责本部门政务数据共享工作，协调指导本行业、本领域政务数据共享工作。 第九条 政务数据共享主管部门应当会同其他政府部门研究政务数据共享中的重大事项和重要工作，总结、推广政务数据共享的典型案例和经验做法，协调推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务政务数据安全有序高效共享利用。 第十条 政府部门应当落实政务数据共享主体责任，建立健全本部门政务数据共享工作制度，组织研究解决政务数据共享工作中的重大问题。 第十一条 政府部门应当明确本部门政务数据共享工作机构。政务数据共享工作机构负责本部门政务数据共享具体工作，履行以下职责： （一）组织编制、更新和维护本部门政务数据目录； （二）组织提出本部门政务数据共享申请，组织审核针对本部门政务数据的共享申请，协调并共享本部门政务数据； （三）确保本部门提供的政务数据符合政务数据共享标准规范； （四）组织提出或者处理涉及本部门的政务数据校核申请； （五）建立健全本部门政务数据共享中数据安全和个人信息保护制度，组织开展本部门政务数据共享安全性评估； （六）本部门其他与政务数据共享相关的工作。 第三章 目录管理 第十二条 政务数据实行统一目录管理。国务院政务数据共享主管部门制定政务数据目录编制标准规范，组织编制国家政务数据目录。县级以上地方人民政府政务数据共享主管部门组织编制本行政区域内的政务数据目录。 政府部门应当依照本部门职责，按照政务数据目录编制标准规范，编制本部门政务数据目录。 第十三条 政府部门编制政务数据目录，应当依法开展保密风险、个人信息保护影响等评估，并经部门负责人审核同意。 政务数据目录应当明确数据目录名称、数据项、提供单位、数据格式、数据更新频率以及共享属性、共享方式、使用条件、数据分类分级等信息。 第十四条 政务数据按照共享属性分为无条件共享、有条件共享和不予共享三类： （一）可以提供给所有政府部门共享使用的政务数据属于无条件共享类； （二）可以按照一定条件提供给有关政府部门共享使用的政务数据属于有条件共享类； （三）法律、行政法规以及国务院决定明确规定不能提供给其他政府部门共享使用的政务数据属于不予共享类。 第十五条 政府部门应当科学合理确定政务数据共享属性，不得通过擅自增设条件等方式阻碍、影响政务数据共享。 对属于有条件共享类的政务数据，政府部门应当在政务数据目录中列明共享范围、使用用途等共享使用条件。对属于不予共享类的政务数据，政府部门应当在政务数据目录中列明理由，并明确相应的法律、行政法规以及国务院决定依据。 第十六条 政府部门应当将编制的政务数据目录报送同级政务数据共享主管部门审核。政务数据共享主管部门审核通过后统一向政府部门通告。 政府部门应当对照统一发布的政务数据目录，丰富政务数据资源，保障政务数据质量，依法共享政务数据。 第十七条 政务数据目录实行动态更新。 因法律、行政法规、国务院决定调整或者政府部门职责变化导致政务数据目录需要相应更新的，政府部门应当自调整、变化发生之日起10个工作日内对政务数据目录完成更新，并报送同级政务数据共享主管部门审核。因特殊原因需要延长更新期限的，经同级政务数据共享主管部门同意，可以延长5个工作日。 政务数据共享主管部门应当自收到更新后的政务数据目录之日起2个工作日内完成审核并发布。 第四章 共享使用 第十八条 政府部门应当建立健全政务数据全过程质量管理体系，提高政务数据质量管理能力，加强政务数据收集、存储、加工、传输、共享、使用、销毁等标准化管理。 第十九条 政府部门应当按照法定的职权、程序和标准规范收集政务数据。通过共享获取政务数据能够满足履行职责需要的，政府部门不得向公民、法人和其他组织重复收集。 政务数据收集工作涉及多个政府部门的，政务数据共享主管部门应当明确牵头收集的政府部门并将其作为数源部门。数源部门应当加强与其他有关政府部门的协同配合、信息沟通，及时完善更新政务数据，保障政务数据的完整性、准确性和可用性，并统一提供政务数据共享服务。 第二十条 政务数据共享主管部门应当建立政务数据共享供需对接机制，明确工作流程。 政务数据需求部门应当根据履行职责需要，按照统一发布的政务数据目录，经本部门政务数据共享工作机构负责人同意后，依法提出政务数据共享申请，明确使用依据、使用场景、使用范围、共享方式、使用时限等，并保证政务数据共享申请的真实性、合法性和必要性。 政务数据提供部门应当按照本条例第二十一条规定的期限对政务数据需求部门提出的政务数据共享申请进行审核，经本部门政务数据共享工作机构负责人同意后作出答复。 第二十一条 政务数据需求部门申请共享的政务数据属于无条件共享类的，政务数据提供部门应当自收到政务数据共享申请之日起1个工作日内作出答复；属于有条件共享类的，应当自收到政务数据共享申请之日起10个工作日内作出是否同意共享的答复。因特殊原因需要延长答复期限的，政务数据提供部门应当报经同级政务数据共享主管部门同意，并告知政务数据需求部门，延长的期限最长不得超过10个工作日。 政务数据需求部门提交的申请材料不全的，政务数据提供部门应当一次性告知其需要补充的材料，不得直接予以拒绝。政务数据提供部门不同意共享的，应当说明理由。 第二十二条 政务数据提供部门应当自作出同意共享的答复之日起20个工作日内共享政务数据。 政务数据提供部门可以通过服务接口、批量交换、文件下载等方式向政务数据需求部门共享政务数据。 第二十三条 国家鼓励各级政府部门优化政务数据共享审核流程，缩短审核和提供共享政务数据的时间。 第二十四条 上级政府部门应当根据下级政府部门履行职责的需要，在确保政务数据安全的前提下，及时、完整回流业务信息系统收集和产生的下级政府行政区域内的政务数据，并做好系统对接和业务协同，不得设置额外的限制条件。 下级政府部门获得回流的政务数据后，应当按照履行职责的需要共享、使用，并保障相关政务数据安全。 第二十五条 政府部门通过共享获得政务数据的，不得擅自扩大使用范围以及用于或者变相用于其他目的，不得擅自将获得的政务数据提供给第三方。确需扩大使用范围、用于其他目的或者提供给第三方的，应当经政务数据提供部门同意。 政务数据共享主管部门以及其他政府部门应当采取措施防范政务数据汇聚、关联引发的泄密风险。 第二十六条 国务院政务数据共享主管部门应当统筹建立政务数据校核纠错制度。 政府部门应当依照本部门职责，建立政务数据校核纠错规则，提供纠错渠道。政务数据需求部门应当记录政务数据使用状态，发现政务数据不准确或者不完整的，应当及时向政务数据提供部门提出政务数据校核申请。政务数据提供部门应当自收到政务数据校核申请之日起10个工作日内予以核实、更正并反馈校核处理结果。 第二十七条 政务数据需求部门通过共享获取的政务数据，共享目的已实现、无法实现或者为实现共享目的不再必要的，应当按照政务数据提供部门的要求妥善处置。 政务数据需求部门存在擅自超出使用范围、共享目的使用政务数据，或者擅自将政务数据提供给第三方的，政务数据共享主管部门或者政务数据提供部门应当暂停其政务数据共享权限，并督促限期整改，对拒不整改或者整改不到位的，可以终止共享。 政务数据提供部门无正当理由，不得终止或者变更已提供的政务数据共享服务。确需终止或者变更服务的，政务数据提供部门应当与政务数据需求部门协商，并报同级政务数据共享主管部门备案。 第二十八条 政务数据共享主管部门应当建立健全政务数据共享争议解决处理机制。 同级政务数据需求部门、政务数据提供部门发生政务数据共享争议的，应当协商解决；协商不成的，应当按照程序向同级政务数据共享主管部门申请协调处理。跨层级、跨地域的政务数据共享发生争议的，由共同的上级政务数据共享主管部门协调处理。经政务数据共享主管部门协调处理仍未达成一致意见的，报政务数据共享主管部门的本级人民政府决定。 第二十九条 政务数据共享主管部门应当对政务数据共享情况进行监督检查，并可以对违反本条例规定的行为予以通报。 政务数据需求部门应当对共享政务数据的使用场景、使用过程、应用成效、存储情况、销毁情况等进行记录，有关记录保存期限不少于3年。政务数据共享主管部门和政务数据提供部门可以查阅政务数据需求部门有关记录。法律、行政法规另有规定的，从其规定。 第五章 平台支撑 第三十条 国家统筹数据基础设施建设，提高政务数据安全防护能力，整合构建标准统一、布局合理、管理协同、安全可靠的全国一体化政务大数据体系。 国务院政务数据共享主管部门统筹全国一体化政务大数据体系的建设和管理工作，负责整合构建国家政务大数据平台，实现与国务院有关部门政务数据平台、各地区政务数据平台互联互通，为政务数据共享提供平台支撑。 县级以上地方人民政府政务数据共享主管部门负责本行政区域政务数据平台建设和管理工作，按需向乡镇（街道）、村（社区）共享政务数据。 国务院有关部门负责建设、优化本部门政务数据平台，可以支撑本行业、本领域的政务数据共享工作。未建设政务数据平台的，可以通过国家政务大数据平台开展本部门政务数据共享工作。 第三十一条 政府部门已建设的政务数据平台应当纳入全国一体化政务大数据体系。除法律、行政法规另有规定外，原则上不得通过新建政务数据共享交换系统开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的政务数据共享工作。 第三十二条 政府部门应当通过全国一体化政务大数据体系开展政务数据共享相关工作。 第三十三条 国家鼓励和支持大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术在政务数据共享中的应用。 第六章 保障措施 第三十四条 政务数据共享主管部门应当会同同级网信、公安、国家安全、保密行政管理、密码管理等部门，根据数据分类分级保护制度，推进政务数据共享安全管理制度建设，按照谁管理谁负责、谁使用谁负责的原则，明确政务数据共享各环节安全责任主体，督促落实政务数据共享安全管理责任。 政务数据需求部门在使用依法共享的政务数据过程中发生政务数据篡改、破坏、泄露或者非法利用等情形的，应当承担安全管理责任。 第三十五条 政府部门应当建立健全政务数据共享安全管理制度，落实政务数据共享安全管理主体责任和政务数据分类分级管理要求，保障政务数据共享安全。 政府部门应当采取技术措施和其他必要措施，防止政务数据被篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用。 政府部门应当加强政务数据安全风险监测，发生政务数据安全事件时，立即启动应急预案，采取相应的应急处置措施，防止危害扩大，消除安全隐患，并按照规定向有关主管部门报告。 第三十六条 政府部门委托他人参与建设、运行、维护政府信息化项目，存储、加工政务数据，应当按照国家有关规定履行批准程序，明确工作规范和标准，并采取必要技术措施，监督受托方履行相应的政务数据安全保护义务。受托方应当依照法律、行政法规的规定和合同约定履行政务数据安全保护义务，不得擅自访问、获取、留存、使用、泄露或者向他人提供政务数据。 政务数据平台建设管理单位应当依照法律、行政法规的规定和国家标准的强制性要求，保障平台安全、稳定运行，维护政务数据安全。 第三十七条 政府部门及其工作人员在开展涉及个人信息的政务数据共享活动时，应当遵守《中华人民共和国个人信息保护法》、《网络数据安全管理条例》等法律、行政法规的规定。 公民、法人和其他组织有权对政务数据共享过程中侵犯其合法权益的行为进行投诉、举报，接到投诉、举报的政府部门应当按照规定及时处理。 第三十八条 县级以上人民政府应当将政务数据共享工作所需经费列入本级预算。县级以上人民政府及其有关部门应当对政务数据共享相关经费实施全过程预算绩效管理。政务数据共享情况应当作为确定政府信息化项目建设投资、运行维护经费和项目后评价结果的重要依据。 政务数据共享主管部门应当加强对本行政区域内政务数据提供部门数据共享及时性和数据质量情况、政务数据需求部门数据应用情况和安全保障措施等的监督，并向本级人民政府报告。 第七章 法律责任 第三十九条 政务数据提供部门违反本条例规定，有下列情形之一的，由同级政务数据共享主管部门责令改正；拒不改正或者情节严重的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分： （一）未按照要求编制或者更新政务数据目录； （二）通过擅自增设条件等方式阻碍、影响政务数据共享； （三）未配合数源部门及时完善更新政务数据； （四）未按时答复政务数据共享申请或者未按时共享政务数据，且无正当理由； （五）未按照规定将业务信息系统收集和产生的下级政府行政区域内的政务数据回流至下级政府部门； （六）收到政务数据校核申请后，未按时核实、更正； （七）擅自终止或者变更已提供的政务数据共享服务； （八）未按照规定将已建设的政务数据平台纳入全国一体化政务大数据体系； （九）违反本条例规定的其他情形。 第四十条 政务数据需求部门违反本条例规定，有下列情形之一的，由同级政务数据共享主管部门责令改正；拒不改正或者情节严重的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分： （一）重复收集可以通过共享获取的政务数据； （二）擅自超出使用范围、共享目的使用通过共享获取的政务数据； （三）擅自将通过共享获取的政务数据提供给第三方； （四）共享目的已实现、无法实现或者为实现共享目的不再必要，未按照要求妥善处置通过共享获取的政务数据； （五）未按照规定保存通过共享获取的政务数据有关记录； （六）未对通过共享获取的政务数据履行安全管理责任； （七）违反本条例规定的其他情形。 第四十一条 政务数据共享主管部门违反本条例规定，有下列情形之一的，由本级人民政府或者上级主管部门责令改正；拒不改正或者情节严重的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分： （一）未按照规定明确数源部门； （二）未按照规定对政务数据共享争议进行协调处理； （三）违反本条例规定的其他情形。 第四十二条 政府部门及其工作人员泄露、出售或者非法向他人提供政务数据共享工作过程中知悉的个人隐私、个人信息、商业秘密、保密商务信息的，或者在政务数据共享工作中玩忽职守、滥用职权、徇私舞弊的，依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任。 第八章 附则 第四十三条 国家推动政府部门与其他国家机关参照本条例规定根据各自履行职责需要开展数据共享。 第四十四条 本条例自2025年8月1日起施行。 来源：国家数据局

为凝聚广泛共识，在社会各界的大力支持下，我们认真研究形成了数据领域常用名词解释（第二批）。后续我们还将结合实践需求和发展需要迭代完善名词解释，欢迎社会各界持续关注。 附件：数据领域常用名词解释（第二批） 数据领域名词解释起草专家组2025年3月29日 附件 数据领域常用名词解释（第二批） 1.数据产权，是指权利人对特定数据享有的财产性权利，包括数据持有权、数据使用权、数据经营权等。 2.数据产权登记，是指数据产权登记机构按照统一的规则对数据的来源、描述、内容等的真实性、合规性、准确性等情况进行审核，记载数据权利归属等信息，并出具登记凭证的行为。 3.数据持有权，是指权利人自行持有或委托他人代为持有合法获取的数据的权利。旨在防范他人非法违规窃取、篡改、泄露或者破坏持有权人持有的数据。 4.数据使用权，是指权利人通过加工、聚合、分析等方式，将数据用于优化生产经营、提供社会服务、形成衍生数据等的权利。一般来说，使用权是权利人在不对外提供数据的前提下，将数据用于内部使用的权利。 5.数据经营权，是指权利人通过转让、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。 6.衍生数据，是指数据处理者对其享有使用权的数据，在保护各方合法权益前提下，通过利用专业知识加工、建模分析、关键信息提取等方式实现数据内容、形式、结构等实质改变，从而显著提升数据价值，形成的数据。 7.企业数据，是指企业在生产经营过程中形成或合法获取、持有的数据。 8.数据交易机构，是指为数据供方、需方提供数据交易服务的专业机构。 9.数据场内交易，是指数据供方、需方通过数据交易机构达成数据交易的行为。 10.数据场外交易，是指数据供方、需方不通过数据交易机构达成数据交易的行为。 11.数据交易撮合，是指帮助数据供方、需方达成数据交易的行为。 12.数据第三方专业服务机构，是指为促进数据交易活动合规高效开展，提供数据集成、质量评价、数据经纪、合规认证、安全审计、数据公证、数据保险、数据托管、资产评估、争议调解、风险评估、人才培训、咨询服务等第三方服务的专业化组织。 13.数据产业，是指利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和数据基础设施建设等。 14.数据标注产业，是指对数据进行筛选、清洗、分类、注释、标记和质量检验等加工处理的新兴产业。 15.数字产业集群，是指以数据要素驱动、数字技术赋能、数字平台支撑、产业融通发展、集群生态共建为主要特征的产业组织新形态。 16.可信数据空间，是指基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的一种数据流通利用基础设施，是数据要素价值共创的应用生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。可信数据空间须具备数据可信管控、资源交互、价值共创三类核心能力。 17.数据使用控制，是指在数据的传输、存储、使用和销毁环节采用技术手段进行控制，如通过智能合约技术，将数据权益主体的数据使用控制意愿转化为可机读处理的智能合约条款，解决数据可控的前置性问题，实现对数据资产使用的时间、地点、主体、行为和客体等因素的控制。 18.数据基础设施，是从数据要素价值释放的角度出发，面向社会提供数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营、安全服务的一类新型基础设施，是集成硬件、软件、模型算法、标准规范、机制设计等在内的有机整体。 19.算力调度，本质是计算任务调度，是基于用户业务需求匹配算力资源，将业务、数据、应用调度至匹配的算力资源池进行计算，实现计算资源合理利用。 20.算力池化，是指通过算力虚拟化和应用容器化等关键技术，对各类异构、异地的算力资源与设备进行统一注册和管理，实现对大规模集群内计算资源的按需申请与使用。 来源（公众号）：北京数据