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國家數(shù)據(jù)局關(guān)于印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)行動的實(shí)施方案》的通知

2026-06-12 09:10:44來源:國家數(shù)據(jù)局 關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集建設(shè)閱讀量:15640

導(dǎo)讀:到2028年底,建成一批覆蓋重點(diǎn)領(lǐng)域、經(jīng)過應(yīng)用驗(yàn)證的行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,打造一批數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能創(chuàng)新發(fā)展的典型應(yīng)用場景,培育一批具備領(lǐng)先優(yōu)勢的創(chuàng)新型數(shù)據(jù)企業(yè)和專業(yè)人才,形成一批行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)工具和標(biāo)準(zhǔn)。
  《關(guān)于推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)行動的實(shí)施方案》的具體內(nèi)容如下:
 
  關(guān)于推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)行動的實(shí)施方案
 
  行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是經(jīng)過采集、加工等數(shù)據(jù)處理,可直接用于開發(fā)和訓(xùn)練人工智能模型,能有效提升模型性能的行業(yè)數(shù)據(jù)的集合,包含行業(yè)通識和行業(yè)專識數(shù)據(jù)集。行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是推動“人工智能+”賦能千行百業(yè)、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)落地的基礎(chǔ)性、關(guān)鍵性資源。為落實(shí)國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展“十五五”規(guī)劃《綱要》,深入實(shí)施“人工智能+”行動,推動行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)推廣與“人工智能+”同頻共振、互促共進(jìn),強(qiáng)化數(shù)據(jù)賦能人工智能創(chuàng)新發(fā)展,制定本方案。
 
  一、總體要求
 
  以習(xí)近平新時代中國特色社會主義思想為指導(dǎo),深入貫徹黨的二十大和二十屆歷次全會精神,全面落實(shí)“人工智能+”行動,主動順應(yīng)人工智能發(fā)展范式躍遷,按照“需求牽引、急用先行、應(yīng)用驗(yàn)證、安全保障”原則,聚焦國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展重點(diǎn)行業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),圍繞行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給、流通、應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié),部署強(qiáng)基擴(kuò)容、標(biāo)注攻堅、提質(zhì)增效、應(yīng)用賦能、管理服務(wù)、價值釋放六個專項(xiàng)行動,形成“場景牽引數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動模型、模型賦能應(yīng)用、應(yīng)用創(chuàng)造價值”的“數(shù)據(jù)飛輪”,加快構(gòu)建數(shù)據(jù)要素與人工智能協(xié)同演進(jìn)的共生生態(tài)。
 
  到2028年底,建成一批覆蓋重點(diǎn)領(lǐng)域、經(jīng)過應(yīng)用驗(yàn)證的行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,打造一批數(shù)據(jù)驅(qū)動人工智能創(chuàng)新發(fā)展的典型應(yīng)用場景,培育一批具備領(lǐng)先優(yōu)勢的創(chuàng)新型數(shù)據(jù)企業(yè)和專業(yè)人才,形成一批行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)工具和標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)從供給到價值釋放的良性循環(huán)基本形成,數(shù)據(jù)賦能人工智能創(chuàng)新發(fā)展的作用更加凸顯,數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)與人工智能深度融合,持續(xù)催生智能經(jīng)濟(jì)新增長點(diǎn)。
 
  二、實(shí)施強(qiáng)基擴(kuò)容行動
 
  順應(yīng)人工智能加速向行業(yè)滲透,從對話向多模態(tài)生成、決策執(zhí)行、具身智能、物理交互等范式躍遷的趨勢,拓寬數(shù)據(jù)供給渠道,豐富數(shù)據(jù)供給類型,加快建設(shè)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,為人工智能發(fā)展和應(yīng)用提供充足“燃料”。
 
  (一)聚焦行業(yè)領(lǐng)域推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。聚焦科學(xué)研究、工業(yè)制造、農(nóng)業(yè)農(nóng)村、智慧能源、交通運(yùn)輸、金融服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生、教育教學(xué)、電子商務(wù)、人力資源、文化旅游、應(yīng)急管理、氣象服務(wù)、綠色低碳、公共安全、城市治理、住房建設(shè)、自然資源、社會信用等重點(diǎn)領(lǐng)域,以及低空經(jīng)濟(jì)、具身智能、智能駕駛、智慧海洋、生物制造等創(chuàng)新領(lǐng)域,加快推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。
 
  (二)夯實(shí)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)基礎(chǔ)路徑。梳理行業(yè)數(shù)據(jù)資源底數(shù)和應(yīng)用場景,建立數(shù)據(jù)資源清單和數(shù)據(jù)集需求清單。以應(yīng)用為牽引,持續(xù)推進(jìn)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)先行先試,加快形成一批可復(fù)制、可推廣的數(shù)據(jù)驅(qū)動型示范場景。強(qiáng)化鏈主單位牽引帶動作用,支持鏈主單位以聯(lián)合體等形式推動產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同共建和資源整合,持續(xù)擴(kuò)大行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集供給規(guī)模,鼓勵鏈主單位面向行業(yè)開放數(shù)據(jù)集并提供數(shù)據(jù)服務(wù),賦能產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小企業(yè)。鼓勵高等院校、科研院所、行業(yè)協(xié)會、數(shù)據(jù)流通服務(wù)機(jī)構(gòu)、第三方專業(yè)服務(wù)機(jī)構(gòu)等各類主體參與行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。加大公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用力度,推動公共數(shù)據(jù)與行業(yè)數(shù)據(jù)融合利用,建設(shè)一批高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
 
  (三)面向人工智能應(yīng)用需求豐富行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)形態(tài)。持續(xù)推進(jìn)文本、代碼、圖像、音頻、視頻、點(diǎn)云、時序數(shù)據(jù)、科學(xué)數(shù)據(jù)等多模態(tài)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè),賦能人工智能預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、測評等各階段。加強(qiáng)知識庫、知識圖譜、本體等數(shù)據(jù)集建設(shè),加快復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃、長程推理、人機(jī)交互、決策執(zhí)行等數(shù)據(jù)集建設(shè),賦能智能體等新型智能應(yīng)用形態(tài)。加快重點(diǎn)場景物理交互、環(huán)境感知、運(yùn)動控制等真機(jī)交互數(shù)據(jù)集建設(shè),積極應(yīng)用仿真模擬與合成技術(shù)擴(kuò)大數(shù)據(jù)供給,賦能具身智能發(fā)展。積極面向世界模型等前沿方向,推進(jìn)數(shù)據(jù)集建設(shè)。
 
  (四)強(qiáng)化與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有機(jī)聯(lián)動。鼓勵依托國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,充分運(yùn)用隱私保護(hù)計算、可信數(shù)據(jù)空間等能力,開展數(shù)據(jù)集安全存儲、可信流通、高效應(yīng)用,推動數(shù)據(jù)集從分散持有向集約化、標(biāo)準(zhǔn)化供給轉(zhuǎn)變。鼓勵探索建設(shè)支撐大規(guī)模、多模態(tài)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施存力中心。
 
  三、實(shí)施標(biāo)注攻堅行動
 
  數(shù)據(jù)標(biāo)注是將知識和經(jīng)驗(yàn)注入到訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程,是行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。引導(dǎo)數(shù)據(jù)標(biāo)注從“以人為主”向“人機(jī)協(xié)同、專家深度參與”的多層次標(biāo)注模式轉(zhuǎn)變,推動數(shù)據(jù)標(biāo)注向?qū)I(yè)化、智能化躍升。
 
  (五)推動數(shù)據(jù)標(biāo)注轉(zhuǎn)型升級。加強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域科技創(chuàng)新,強(qiáng)化自動化工具和平臺的研發(fā)與應(yīng)用,發(fā)展“模型預(yù)標(biāo)注+人工校準(zhǔn)”“人工標(biāo)注+模型檢驗(yàn)”“模型預(yù)標(biāo)注+模型檢驗(yàn)”等智能化標(biāo)注服務(wù),全面提升數(shù)據(jù)標(biāo)注水平。發(fā)展專家型數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù),建立行業(yè)專家認(rèn)證機(jī)制,推動專家深度參與指令微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等階段所需的專業(yè)知識標(biāo)注,生產(chǎn)領(lǐng)域知識、邏輯推理等高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,提高數(shù)據(jù)集的知識密度與專業(yè)價值。
 
  (六)持續(xù)推動數(shù)據(jù)標(biāo)注先行先試。指導(dǎo)首批七個承擔(dān)數(shù)據(jù)標(biāo)注先行先試任務(wù)的城市,持續(xù)做強(qiáng)做深數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)。面向創(chuàng)新能力強(qiáng)、發(fā)展基礎(chǔ)好、產(chǎn)業(yè)特色優(yōu)的地區(qū),梯次布局一批數(shù)據(jù)標(biāo)注創(chuàng)新試驗(yàn)區(qū)。有序引導(dǎo)具備條件的地區(qū)因地制宜開展試驗(yàn)區(qū)建設(shè),促進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)鏈上下游緊密協(xié)同,形成產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)。培育一批數(shù)據(jù)標(biāo)注龍頭企業(yè)、獨(dú)角獸企業(yè)、瞪羚企業(yè),壯大數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)。
 
  (七)擴(kuò)大數(shù)據(jù)標(biāo)注人才供給。支持有條件的院校增設(shè)數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)課程,依托產(chǎn)教融合、校企協(xié)同等方式,培育具備專業(yè)知識的數(shù)據(jù)標(biāo)注人才。鼓勵開展數(shù)據(jù)標(biāo)注職業(yè)技能等級認(rèn)定,強(qiáng)化繼續(xù)教育與在職培訓(xùn),暢通人才發(fā)展通道。完善分層分類人才評價體系,建設(shè)專職與兼職相結(jié)合的專業(yè)標(biāo)注人才隊(duì)伍。鼓勵高校畢業(yè)生等群體參與標(biāo)注工作,通過靈活就業(yè)、項(xiàng)目協(xié)作、多元崗位供給等方式,擴(kuò)展就業(yè)渠道。
 
  四、實(shí)施提質(zhì)增效行動
 
  推動構(gòu)建符合結(jié)構(gòu)完整性、內(nèi)容多樣性、標(biāo)注準(zhǔn)確性、模型適配性等質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、滿足人工智能就緒(AI-Ready)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,降低訓(xùn)練推理成本,有效提升模型性能。
 
  (八)提升行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)質(zhì)效。加強(qiáng)數(shù)據(jù)清洗、增強(qiáng)、標(biāo)注、對齊、質(zhì)檢等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和全過程自動化工具研發(fā)應(yīng)用,支撐高效率、高標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。針對行業(yè)特定應(yīng)用場景,鼓勵運(yùn)用數(shù)據(jù)智能過濾與配比等技術(shù),構(gòu)建更精、更強(qiáng)的高知識密度數(shù)據(jù)集,降低訓(xùn)練推理成本。發(fā)揮數(shù)據(jù)合成在數(shù)據(jù)集建設(shè)中的積極作用,利用模型、仿真系統(tǒng)等生成的數(shù)據(jù),解決稀缺場景數(shù)據(jù)集構(gòu)造難、真實(shí)場景數(shù)據(jù)采集成本高等問題。
 
  (九)推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)和應(yīng)用落地。加快推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集格式、類型、標(biāo)注、質(zhì)量測評等相關(guān)國家標(biāo)準(zhǔn)研制、應(yīng)用驗(yàn)證和貫標(biāo),健全高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)體系。鼓勵各行業(yè)、各地方與國家標(biāo)準(zhǔn)聯(lián)動,推動重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集標(biāo)準(zhǔn)研制。加強(qiáng)在產(chǎn)業(yè)政策、政府采購、招投標(biāo)中引用相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)執(zhí)行高水平標(biāo)準(zhǔn),用好檢驗(yàn)檢測等手段推動標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施,促進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集規(guī)范化建設(shè)。
 
  (十)強(qiáng)化高質(zhì)量數(shù)據(jù)集質(zhì)量測評和結(jié)果互認(rèn)。持續(xù)完善“數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證+模型應(yīng)用反饋”的測評方法,加快建設(shè)覆蓋多行業(yè)、多場景、多模態(tài)的測評數(shù)據(jù)集,有效評估高質(zhì)量數(shù)據(jù)集應(yīng)用效果。發(fā)起高質(zhì)量數(shù)據(jù)集測評聯(lián)合行動倡議,推動相關(guān)單位按照標(biāo)準(zhǔn),采用統(tǒng)一測評方案和工具開展測評和封裝工作,實(shí)現(xiàn)“一次測評、全國互認(rèn)”。
 
  五、實(shí)施應(yīng)用賦能行動
 
  堅持行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)與實(shí)際應(yīng)用深度融合,以模引數(shù)、用數(shù)賦模,促進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)與“數(shù)據(jù)要素×”“人工智能+”同頻共振,全面賦能產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。
 
  (十一)打造“數(shù)據(jù)飛輪”應(yīng)用閉環(huán)。以模型應(yīng)用牽引數(shù)據(jù)供給、以數(shù)據(jù)賦能模型迭代,推動形成“場景—數(shù)據(jù)—模型”協(xié)同發(fā)展的良性循環(huán)。發(fā)揮“人工智能+”場景牽引作用,推動數(shù)據(jù)供給和場景的精準(zhǔn)匹配,以用促建,以實(shí)際需求吸引更多數(shù)據(jù)資源匯聚,推動行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集有效供給和持續(xù)優(yōu)化。結(jié)合“數(shù)據(jù)要素×”行動,深化行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè),以建促用,充分利用模型應(yīng)用產(chǎn)生的動態(tài)交互數(shù)據(jù)等,驅(qū)動行業(yè)模型能力持續(xù)提升。
 
  (十二)打造行業(yè)應(yīng)用標(biāo)桿和典型案例。著力打造集“數(shù)據(jù)集生產(chǎn)加工和流通利用、支撐模型訓(xùn)練應(yīng)用”于一體的數(shù)據(jù)賦能工場,打造一批行業(yè)標(biāo)桿,加速人工智能應(yīng)用落地。打造一批數(shù)據(jù)賦能智能體解決實(shí)際問題的典型案例,推動高質(zhì)量數(shù)據(jù)集規(guī)模化應(yīng)用。
 
  (十三)繁榮數(shù)據(jù)集協(xié)同發(fā)展生態(tài)。加強(qiáng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào),強(qiáng)化部門聯(lián)動,分行業(yè)分領(lǐng)域有序推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)和應(yīng)用。搭建“政產(chǎn)學(xué)研用金”多方交流平臺,形成共建共享、互利共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài),破解“數(shù)據(jù)孤島”“數(shù)據(jù)煙囪”。常態(tài)化舉辦供需對接活動,提升供需匹配效率,促進(jìn)實(shí)質(zhì)性合作落地。組織遴選行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)和應(yīng)用典型案例,發(fā)揮行業(yè)示范引領(lǐng)作用。支持舉辦行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集創(chuàng)新賽事活動,以賽促建、以賽促用。深化國際交流合作,建立健全數(shù)據(jù)集跨境安全有序流動機(jī)制,推動跨境流動規(guī)則互認(rèn),鼓勵行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)主體積極參與全球數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)。
 
  六、實(shí)施管理服務(wù)行動
 
  加強(qiáng)數(shù)據(jù)集管理,完善數(shù)據(jù)倫理和治理機(jī)制,推動落實(shí)數(shù)據(jù)權(quán)益相關(guān)制度,推進(jìn)數(shù)據(jù)集建設(shè)體系更加規(guī)范有序。
 
  (十四)構(gòu)建數(shù)據(jù)集全生命周期的管理體系。加強(qiáng)覆蓋數(shù)據(jù)采集、清洗、加工、標(biāo)注、質(zhì)檢、測評、迭代、審計等全生命周期的數(shù)據(jù)集管理服務(wù)能力建設(shè),依托數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,強(qiáng)化隱私保護(hù)計算、區(qū)塊鏈等技術(shù)應(yīng)用,確保數(shù)據(jù)可管、可控、可追溯。建設(shè)“物理分散、邏輯集中”的國家數(shù)據(jù)集管理服務(wù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集目錄、供需等信息互聯(lián)互通。支持各地方、行業(yè)依托國家系統(tǒng)設(shè)置專區(qū),支持已有系統(tǒng)與國家系統(tǒng)對接。
 
  (十五)探索面向人工智能發(fā)展的數(shù)據(jù)相關(guān)制度。落實(shí)數(shù)據(jù)持有權(quán)、使用權(quán)、經(jīng)營權(quán)三權(quán)分置制度。研究合成數(shù)據(jù)等新情況新問題。兼顧產(chǎn)權(quán)保護(hù)與創(chuàng)新發(fā)展需求,完善人工智能訓(xùn)練階段數(shù)據(jù)使用規(guī)則,推動版權(quán)作品數(shù)據(jù)等有序用于模型訓(xùn)練,完善數(shù)據(jù)授權(quán)使用機(jī)制和收益分配規(guī)則,打造權(quán)責(zé)清晰、合規(guī)包容的制度環(huán)境。
 
  (十六)堅持倫理先行與公平普惠。研究探索高質(zhì)量數(shù)據(jù)集倫理道德規(guī)范,堅持有益社會的價值導(dǎo)向,嚴(yán)禁非法收集或使用敏感數(shù)據(jù)。防范數(shù)據(jù)集建設(shè)全流程產(chǎn)生數(shù)據(jù)偏見與歧視,充分考慮社會各界多元需求,最大限度確保數(shù)據(jù)集建設(shè)成果惠及全民。
 
  七、實(shí)施價值釋放行動
 
  發(fā)揮數(shù)據(jù)集的應(yīng)用價值,以行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集賦能人工智能發(fā)展。釋放數(shù)據(jù)要素價值,推動數(shù)據(jù)集商業(yè)化、資產(chǎn)化,培育為數(shù)據(jù)付費(fèi)的市場共識,探索以詞元(Token)為基礎(chǔ)的價值體系。
 
  (十七)發(fā)揮行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的應(yīng)用價值。建立數(shù)據(jù)集和模型需求對接機(jī)制,推動行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和模型精準(zhǔn)適配,提高模型質(zhì)量和效率,深度賦能行業(yè)發(fā)展。推動行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集跨行業(yè)、跨領(lǐng)域、跨場景融合利用,鼓勵“以數(shù)換數(shù)”“數(shù)模互換”“數(shù)據(jù)托管”“數(shù)算一體”等多種應(yīng)用模式。積極參與開源社區(qū)建設(shè),鼓勵中介機(jī)構(gòu)、公益機(jī)構(gòu)將基礎(chǔ)性、公益性數(shù)據(jù)集作為公共產(chǎn)品向社會公開,激發(fā)用數(shù)活力。
 
  (十八)創(chuàng)新行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集商業(yè)模式。完善數(shù)據(jù)集長效運(yùn)營機(jī)制,鼓勵數(shù)據(jù)集在數(shù)據(jù)交易所(中心)等數(shù)據(jù)流通服務(wù)機(jī)構(gòu)掛牌交易,發(fā)展“訂閱模式”“商場模式”“定制模式”等多元服務(wù)形態(tài),推動商業(yè)模式從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包銷售向API調(diào)用、模型化解決方案及全棧服務(wù)梯次躍升。探索詞元交易等新型交易模式,構(gòu)建以詞元為基礎(chǔ),可量化、可定價的數(shù)據(jù)價值體系。
 
  (十九)探索行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集資產(chǎn)化創(chuàng)新路徑。鼓勵有條件的單位率先探索開展數(shù)據(jù)集資產(chǎn)盤點(diǎn)、登記、評估等試點(diǎn)工作,為數(shù)據(jù)資產(chǎn)化積累可復(fù)制、可推廣的經(jīng)驗(yàn)。鼓勵探索數(shù)據(jù)集質(zhì)押融資、作價入股、資產(chǎn)證券化、數(shù)據(jù)信托、數(shù)據(jù)保險等多元資產(chǎn)化創(chuàng)新模式,拓寬數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化渠道。
 
  (二十)培育為高質(zhì)量數(shù)據(jù)付費(fèi)的市場共識。建立健全市場化利益分配機(jī)制,確保數(shù)據(jù)供給、加工、流通、應(yīng)用等各環(huán)節(jié)主體均能獲得市場化價值回報,共享數(shù)據(jù)紅利。鼓勵數(shù)據(jù)需求方通過購買、合作等形式加大投入,充分發(fā)揮政府部門、國有企業(yè)、模型企業(yè)等單位的示范引領(lǐng)作用,推動數(shù)據(jù)采買納入預(yù)算編制,率先開展數(shù)據(jù)采購實(shí)踐,帶動形成數(shù)據(jù)有償使用市場共識,構(gòu)建健康可持續(xù)的數(shù)據(jù)市場生態(tài)。
 
  八、保障措施
 
  國家數(shù)據(jù)局發(fā)揮統(tǒng)籌協(xié)調(diào)作用,會同有關(guān)部門協(xié)同推進(jìn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)與應(yīng)用,構(gòu)建“部門協(xié)同、領(lǐng)域聯(lián)動”的工作格局。各地要落實(shí)屬地管理責(zé)任,加大組織實(shí)施力度,避免一哄而上,防止同質(zhì)化、低水平重復(fù)建設(shè),結(jié)合實(shí)際制定配套措施,統(tǒng)籌安排數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)采購經(jīng)費(fèi),用于支持行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。支持各類主體以應(yīng)用為牽引,積極開展和參與行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)。引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)、耐心資本、產(chǎn)業(yè)基金等,加大對行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)的投資力度,鼓勵地方設(shè)立專項(xiàng)資金,探索多元化、多渠道投入機(jī)制。鼓勵在依法依規(guī)、風(fēng)險可控前提下開展創(chuàng)新探索。持續(xù)跟蹤行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)工作,完善監(jiān)測指標(biāo),評估建設(shè)和應(yīng)用成效,階段性總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。強(qiáng)化安全保障,落實(shí)數(shù)據(jù)安全相關(guān)法律法規(guī)要求,建立全流程安全治理機(jī)制,防范數(shù)據(jù)投毒與污染、數(shù)據(jù)泄露等安全風(fēng)險,守牢數(shù)據(jù)安全底線。
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