来源：国家发展改革委网站
发布时间：2024年12月31日
国家发展改革委等部门关于促进数据产业高质量发展的指导意见
各省、自治区、直辖市、新疆生产建设兵团发展改革委、数据管理部门、教育管理部门、财政厅（局）、金融监管局、证监局：
??数据产业是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。发展数据产业是深化数据要素市场化配置改革、构建以数据为关键要素的数字经济的重要举措，是推进国家大数据战略、加快建设数字中国的重要支撑。为贯彻落实党中央、国务院决策部署，促进数据产业高质量发展，现提出以下意见。
??一、总体要求
??促进数据产业发展，要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神，完整准确全面贯彻新发展理念。统筹发展和安全，面向数据采集汇聚、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，制定激励政策、优化产业布局、培育竞争主体、促进技术创新、健全产业生态，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用，促进数据企业成长，为培育全国一体化数据市场、发展新质生产力、塑造发展新动能新优势提供有力支撑。到2029年，数据产业规模年均复合增长率超过15%，数据产业结构明显优化，数据技术创新能力跻身世界先进行列，数据产品和服务供给能力大幅提升，催生一批数智应用新产品新服务新业态，涌现一批具有国际竞争力的数据企业，数据产业综合实力显著增强，区域聚集和协同发展格局基本形成。
??二、加强数据产业规划布局
??（一）优化产业发展结构
??面向国家重大战略需求，围绕数据领域核心技术突破、资源体系构建和数据基础设施建设等，组织实施一批补短板、强基础、利长远的重大工程，实现数据科技高水平自立自强。把握数据产业变革趋势，面向数据采集、存储、治理、分析、流通、应用等关键环节，加快培育新技术新应用新业态，推动各类业态协同发展，提高数据产业生态塑造能力。
??（二）促进产业链协同发展
??鼓励有条件的行业龙头企业、互联网平台企业设立数据业务独立经营主体，支持数据企业做强做优做大，促进集约化、规模化发展。大力培育创新型中小数据企业，支持向专业化、精细化发展，引导龙头企业为中小企业提供数据、算法、算力等资源使用便利。加强产学研用协作，打造数据产业创新联合体，构建大中小企业融通发展、产业链上下游协同创新的生态体系。
??（三）推动数据产业区域聚集
??发挥数据流动不受地理区位限制的优势，支持有条件的地方立足产业基础和资源禀赋，建设数据产业集聚区，为数据企业用数、用云、用能、用地和人才引进等提供便利政策。加强分类指导，围绕资源汇聚、技术创新、应用牵引、算力支撑等方向，引导各地逐步形成协同互补、特色发展的格局。
??三、培育多元经营主体
??（一）培育数据资源企业
??支持企业依法依规对其合法获取的数据进行开发利用，培育一批贴近业务需求的行业性数据资源企业。鼓励企业间按照市场化方式授权使用数据、共同分享收益，推动企业跨行业发展。
??（二）做强数据技术企业
??支持企业加大创新投入，培育一批面向数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用的技术创新型企业，重点支持原创性引领性数据科技创新发展。
??（三）扶持数据服务企业
??支持企业面向数据流通交易提供专业化服务，重点围绕业务咨询、交易撮合、合规服务、金融服务等方面，培育一批数据服务企业，发展数据流通交易新模式新业态。
??（四）做优数据应用企业
??支持企业面向“智改数转”、新兴产业和全域数字化转型需要，创新应用模式，更好发挥数据要素价值，赋能产业发展，培育一批深刻理解行业特征、高度匹配产业需求的数据应用企业。
??（五）发展数据安全企业
??支持企业面向数据大范围、高速度、高通量流通的发展趋势，研发智能化数据安全产品，大力发展数据可信流通技术，培育一批满足高水平动态安全需求的新型数据安全企业。
??（六）壮大数据基础设施企业
??支持企业面向数据安全可信交换、高效流通利用，创新基础设施服务解决方案。聚焦一体化算力、公有云、低代码平台，以及可信数据空间等数据流通利用基础设施，重点培育一批具有国际竞争力的数据基础设施企业。
??四、加快数据技术创新
??（一）突破关键核心技术
??大力推动云边端计算技术协同发展，支持云原生等技术模式创新，形成适应数据规模汇聚、实时分析和智能应用的计算服务能力。加强新型存储技术研发，支撑规模化、实时性跨域数据存储和流动，提高智能存储使用占比。面向人工智能发展，提升数据采集、治理、应用的智能化水平。强化数据标注、数据合成等核心技术攻关。加快可信数据空间、区块链、隐私计算、匿名化等可信流通技术研发和应用推广。
??（二）增强创新支撑能力
??支持建设数据领域科学实验室、技术创新中心、企业技术中心等科技创新平台，加大对数据领域基础研究和前沿技术、原创性技术创新的支持力度。充分发挥企业创新主体作用，支持数据产业领军企业联合上下游企业、科研机构和高校等建立创新联合体，优化产学研协作机制，加快科技成果转化和应用落地。完善开源治理生态，支持建设数据技术开源平台和社区，引导激励企业深度参与社区运营。
??五、提高数据资源开发利用水平
??（一）扩大数据资源供给
??推进“一数一源”，加强公共数据治理，加大共享开放力度，鼓励开展公共数据授权运营。保护企业对其依法合规享有或获取、持有的数据的合法权益，支持企业按照市场规则开发利用数据。鼓励行业龙头企业、互联网平台企业在落实数据分类分级保护制度要求和保障各方合法权益的前提下开放数据，支持企业、研究机构和行业组织开展合作，共同建设城市可信数据空间、行业可信数据空间，促进数据可信交互、高效协同和融合利用，推动跨行业跨领域数据互通共享。支持在保护个人信息权益的前提下，加强个人数据开发利用。
??（二）推动应用创新和产业融合
??推动政府部门、行业龙头企业、互联网平台企业开放场景，激发数据应用创新活力。支持企业围绕工业制造、现代农业、商贸流通、金融服务、绿色低碳等行业领域，打造一批“数据要素×”典型场景，促进实体经济和数字经济深度融合，服务产业转型升级。落实“高效办成一件事”，鼓励企业参与政务数据应用创新，助力提升公共服务水平。推进城市全域数字化转型，促进数据资源、应用场景、数据企业、数据产业集聚。支持企业面向人工智能应用创新，开发高质量数据集，大力发展“数据即服务”“知识即服务”“模型即服务”等新业态。
??六、发展数据流通交易
??（一）促进数据合规流通交易
??建立健全数据交易规则，鼓励探索多元化数据流通交易方式，优化数据交易机构布局，支持数据交易机构、数据流通交易平台互认互通。支持企业贴近市场需求，开发数据产品和服务，实现数据合规高效流通。构建数据跨境便利化服务体系，强化数据跨境相关基础设施建设和互联互通，推动数据跨境安全有序流动。
??（二）大力发展第三方服务
??培育数据经纪、数据咨询服务机构，提升产品发现、市场拓展等服务能力。加快发展合规认证、安全审计、质量评价、资产评估、争议仲裁、风险评估、教育培训等专业服务机构。健全数据资源价值评估服务体系，为高质量开展企业数据资源入表提供有力支撑。鼓励创新数据保险、数据信托等金融服务产品。建立健全第三方服务机构的行业标准和规范，提升专业服务水平。
??七、强化基础设施支撑
??（一）推动数据基础设施互联互通
??面向数据高效流通利用，统筹推进国家数据基础设施布局建设，构建泛在可及、智能敏捷、协同高效的基础设施服务能力。支持企业结合应用场景，推进安全可信的数据基础设施建设。开展数据基础设施相关标准研制，逐步形成可推广复用的技术方案和实施规范，推动基础设施互联互通。
??（二）打造全国一体化算力体系
??发展通算、智算、超算等多元化算力资源，支持企业参与算力全产业链生态建设，构建一体化高质量算力供给体系。加强大带宽、低时延、高可靠的数据传输技术应用，加快算网融合、并网调度、储能散热等关键技术创新。支持采用弹性带宽、任务式服务、数据快递等方式，降低网络使用成本。
??八、提高数据领域动态安全保障能力
??（一）创新数据安全产品服务
??推动基础设施安全、数据安全、应用安全协同发展，加强身份认证、数据加密、安全传输、合规检测等技术创新，培育壮大适应数据流通特征和人工智能应用的安全服务业态。支持企业创新数据分类分级、隐私保护、安全监测、应急处置等数据安全产品和服务。
??（二）加强动态数据安全保障
??扩大可信流通技术应用范围，增强数据可信、可控、可计量开发利用能力。建立健全数据安全风险识别、监测预警、应急处置等相关规范，落实数据流通利用全过程相关主体的安全责任。健全数据分类分级标准，加强对涉及国家安全、商业秘密、个人隐私等数据的保护。
??九、优化产业发展环境
??（一）加强制度标准建设
??加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，鼓励探索数据产品、软件和服务计价新模式。健全数据领域监管制度机制，营造公平竞争的市场环境。加强数据产业运行监测。落实《国家数据标准体系建设指南》，加快推动数据资源、数据技术、数据流通利用、数据基础设施等标准规范研制。加强国际国内数据标准衔接，积极参与国际数据治理规则制定。
??（二）加大财政金融支持
??利用中央预算内投资等相关资金，对符合条件的数据产业项目予以支持。鼓励“投早投小”，充分发挥现有政府投资基金作用，支持有条件的地方设立数据产业投资引导子基金，培育数据领域专业性投资机构，推动数据产业高质量发展。鼓励地方建立数据企业培育库，加强投融资合作对接。在依法合规、风险可控的前提下引导金融机构创新符合数据企业发展特征的金融产品。
??（三）完善人才培养体系
??面向产教融合，加快数据领域学科体系和人才队伍建设，大力培养交叉学科人才。坚持需求导向，发挥高等学校教学指导委员会的指导和引领作用，推进政产学研合作协同育人，构建高等教育、职业教育和继续教育相互支撑的数据领域学科专业建设体系，支持高校、科研机构加强国际交流合作，大力培养领军科学家。立足产业发展，重点培养数据采集、治理、分析及合规建设等方面的专业人才、复合型人才，打造高水平数据人才队伍。鼓励有条件的企业设立首席数据官。突出�