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带动长期资本 、耐心资本 、优质资本更多投向数据科技领域。
12月27日 ，国家数据局发布《关于加强数据科技创新的实施意见》（以下简称《实施意见》） 。
数据科技是以发挥数据叠加倍增作用，释放数据要素价值为目标 ，系统性构建的数据科学、技术和工程体系 。《实施意见》旨在积极有序做好数据科技创新工作 ，推动与产业创新深度融合，促进数据供得出 、流得动 、用得好、保安全，夯实数据资源体系 ，进一步激活数据要素乘数效应 ，更好赋能数字中国建设。
《实施意见》提出，要加强政府投资牵引作用 ，引导金融机构支持数据科技创新 ，带动长期资本 、耐心资本 、优质资本更多投向数据科技领域，鼓励投早、投小 、投长期 、投硬科技 ，形成政府、市场、社会协同联动的持续稳定投入机制。
2030年数据领域关键技术达到国际领先水平
《实施意见》提出 ，到2027年，建成一批具有引领性和支撑性的数据科技创新平台 ，形成以企业为主体 、产学研用深度融合的高效创新机制 ，初步建立数据驱动的产业创新体系，数据供给 、流通、利用 、安全等关键技术和设备实现阶段性突破 。到2030年 ，数据领域关键技术达到国际领先水平 ，数据科技创新和产业生态体系实现整体性跃升，对数据要素市场体系建设形成有力支撑，数据要素对经济社会高质量发展的赋能作用全面显现 。
在具体实施路径上 ，《实施意见》提出要加强技术攻关与高水平应用。
一是加强关键数据技术攻关突破 。将数据科技研发纳入国家科技计划体系 ，加快攻关数据供给 、流通、利用 、安全等关键技术，以及促进人工智能 、具身智能等技术创新发展的高质量数据集构建和评测等技术 ，研制一批数据领域关键软硬件设备 。依托国家自然科学基金 ，强化数据科技基础研究和应用基础研究。利用现有资金渠道支持相关机构开展技术攻关和设备研发 。定期发布数据科技领域前沿研究方向，引导相关机构承担科技创新任务 。鼓励地方结合区域特色 ，支持数据科技研发。
二是加强试验验证和规模化应用 。依托国家数据领域先行先试工作 ，聚焦数据编织、高性能隐私保护计算 、多模态数据合成等技术方向，布局建设一批数据领域概念验证 、中试基地、检验检测等平台 ，促进数据技术研发成果加快从实验室走向市场应用 。对于具备产业化推广的技术成果 ，开展重大示范工程建设，促进数据技术创新成果的规模化应用 ，推动与产业创新深度融合。地方数据管理部门要结合地区产业特色 ，做好技术的复制推广 。
三是推动数据科技创新成果高效转化 。结合“人工智能+ ”行动 、“数据要素×”行动 、数据流通利用基础设施建设等工作，建设一批高价值、广覆盖、强牵引的数据科技应用场景。引导政府部门 、国有企业 、行业龙头企业、平台企业 、数据交易机构等开放数据应用场景，为技术验证提供“试验田 ”。探索建立数据科技成果转移转化体系 ，支持和引导数据领域优势主体牵头组织产业链创新链上下游力量 ，打通数据技术攻关 、产品研发、验证测试 、场景应用全流程，健全产学研用深度融合的数据科技创新成果转化机制 。
同时 ，《实施意见》还提出要培育数据科技创新产业生态 。
一是打造数据领域创新平台体系。加强数据领域创新能力建设 ，支持国家级科技创新平台基地发展 。充分利用现有创新资源，谋划布局一批数据领域部级重点实验室等创新平台 ，建立健全运行管理和评估机制 ，对考核评价结果优秀的创新平台给予支持 。
二是发展壮大重点创新主体。鼓励国家实验室 、企业、高校和科研院所等创新主体组建创新联合体，牵头或参与国家数据科技攻关任务和重大创新平台建设 ，解决数据科技领域“卡脖子 ”难题 。强化企业创新主体地位 ，建立培育壮大科技领军企业机制，在数据等重点领域培育壮大一批科技领军企业 。通过“揭榜挂帅 、赛马竞争”等方式 ，支持和鼓励科技型企业承担数据科技基础研究 、技术攻关、产业应用等重点任务 ，提升数据产业协同创新水平。支持民营企业依法参与数字化 、智能化共性技术研发和数据要素市场建设，支持有能力的民营企业牵头承担数据科技攻关任务 。
三是推动数据科技开源创新发展 。支持运营基础较好的开源平台规模化 、规范化发展，建设具有示范性的开源社区。引导一批具有公益属性的高质量数据汇入开源社区 ，鼓励各类主体建设和开源工具链与算法库 ，通过举办开源竞赛等方式支持开源社区建设 。探索适用于我国国情的数据和技术开源协议与许可协议 。建设开源发展促进中心，推动开源生态有序发展。
四是强化数据驱动的科研体系建设。加快建设面向科学研究的数据基础设施 ，充分利用现有创新资源 ，支持打造一批“Data for Science ”（数据驱动的科学研究）协同创新中心，促进科学数据高效流通和开发利用 。打造赋能不同科技领域研发的数据、方法和工具支撑体系 ，有效提升科研场景数据处理和知识发现能力 。强化数据驱动的科研范式创新 ，鼓励国家实验室、企业 、高校和科研院所联合开展数据驱动的科学研究和技术攻关，推动形成数据赋能科技创新的强大合力。
五是深化数据领域国际合作 。积极参与全球数据领域科技治理 ，建立健全交流合作机制 ，共享科技创新成果，共同防范数据滥用 、隐私侵犯、算法歧视等风险挑战 。积极参与联合国和现有国际组织框架数据治理规则和标准制定 ，加强数据标准国际输出和引领。
引导金融机构支持数据科技创新
《实施意见》还明确提出要夯实数据科技创新基础支撑 ，带动长期资本 、耐心资本 、优质资本更多投向数据科技领域 。
一是夯实数据科技创新设施底座 。加快全国一体化算力网建设，推动多元算力资源并网池化、智能调度和便捷使用，打造支撑数据科技研发与验证的高性能算力体系。加快数据流通利用基础设施体系建设 ，推动建设数据安全防护平台 ，促进跨地域 、跨领域 、跨主体数据资源可信流通与高效利用，保障数据安全 。建设一批面向数据科技前沿的原型验证平台和试验场 ，为新技术、新模型 、新应用提供基础支撑 。
二是加强人才培养力度。探索建立数据科技领域人才评价通道和职称体系 ，健全以创新能力 、质量、实效 、贡献导向的评价体系，推进分层分类数据科技人才培养模式 ，打造复合型 、创新型、实战型数据科技人才队伍 。支持高等院校、职业院校面向实际需求优化学科专业设置 ，加强“双师型 ”“工学一体化”教师队伍建设，完善产教融合人才培养机制 。
三是加大财税金融支持力度。加强政府投资牵引作用 ，引导金融机构支持数据科技创新 ，带动长期资本 、耐心资本 、优质资本更多投向数据科技领域，鼓励投早、投小 、投长期 、投硬科技 ，形成政府、市场 、社会协同联动的持续稳定投入机制。发挥高新技术企业税收优惠 、科技创新专项担保等政策激励作用 ，降低数据科技企业创新成本 。鼓励有条件的地方加大数据科技创新的支持力度 。
四是提升数据标准支撑水平。加强数据领域关键技术标准体系建设，在数据基础设施、数据服务能力成熟度 、高质量数据集等领域，同步部署技术研发 、标准研制与产业推广 。制定和完善数据技术、数据安全等相关标准 ，提升数据领域安全风险管理水平 。建立数据领域重大科技项目与标准工作联动机制 ，将先进适用科技创新成果融入标准。加强数据标准制定过程中的知识产权保护，健全数据领域科技成果转化为标准的评价机制与服务体系 。加快数据领域科技成果转化应用 ，建设数据领域标准验证服务平台 、高质量数据集标准评测服务平台等公共服务平台 ，推动数据领域科技创新成果产业化应用 。
同时，《实施意见》还指出 ，国家数据局建立常态化工作机制 ，协调解决技术攻关与资源配置等问题。强化数据贡献度和成果转化效益，定期开展数据领域产学研用优秀成果评价 ，加强对优秀成果及科研人员奖励激励 。持续跟踪监测实施方案效果 ，适时总结经验，形成并推广典型案例 。
值得注意的是 ，在12月26日 ，国家数据局还发布了《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）》（简称《征求意见稿》）。《征求意见稿》认为，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 。
《征求意见稿》提出要探索多样化流通交易模式 。引导经营主体之间数据交换交易模式合规健康发展，鼓励各类主体拓展数据换数据 、换订单、换服务 、换模型 、换场景等交换方式 ，探索数据作价出资等数据价值实现新路径。支持经营主体依托数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业等第三方开展数据供需对接和交付结算 ，降低数据流通交易成本，促进更大范围数据流通交易。
来源：证券时报官微
【央视新闻客户端】
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