国家数据局《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》深度解读

2026年4月15日，国家数据局综合司发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》。

一、核心定位与战略背景

1. 核心定义

行业高质量数据集是经过采集、加工等数据处理，可直接用于开发和训练人工智能模型，并能有效提升模型、智能体、智能终端等应用效能的行业数据集合，包含行业通识和行业专识两类数据集。

2. 战略背景

• AI 发展阶段跃迁：从 "拼算力"" 拼算法 "进入" 拼数据 " 时代，数据质量决定 AI 高度，行业垂直应用严重缺乏高质量数据支撑

• 数据要素价值释放：落实 "人工智能 +" 行动与 "数据要素 ×" 三年行动计划，打通数据供给到价值释放的全链条国家数据局

• 解决行业痛点：破解数据乱、脏、缺、不敢用、用不起等问题，构建健康可持续的数据市场生态

二、总体目标（到 2028 年底）

《方案》明确四大核心目标，形成数据赋能 AI 发展的完整生态闭环：

三、六大专项行动全解析

（一）强基扩容行动：数据 "开源" 工程

核心任务：扩大高质量数据供给规模，构建多维度数据资源体系

1. 重点领域全覆盖

   • 传统领域：科学研究、工业制造、农业农村、智慧能源、金融服务、医疗卫生等 18 个领域

   • 创新领域：低空经济、具身智能、智能驾驶、智慧海洋、生物制造等前沿方向

2. AI 全链条数据支撑

   • 面向预训练、指令微调、强化学习、测评等阶段，推进文本、代码、图像、音频、视频等多模态数据建设

   • 面向智能体，加强知识库、知识图谱、本体等数据集，加快复杂任务规划、长程推理等能力建设

   • 面向具身智能，建设物理交互、环境感知、运动控制等真机交互数据集，应用仿真与合成技术扩大供给

3. 基础设施协同

   • 探索建设支撑大规模、多模态数据集的数据基础设施存力中心，强化与数据基础设施联动

（二）标注攻坚行动：数据 "提纯" 工程

核心任务：提升数据标注质量与效率，构建专业化标注生态

1. 标注技术升级

   • 发展 "模型预标注 + 人工校准"、"人工标注 + 模型检验"、"模型预标注 + 模型检验" 等智能化标注服务

   • 强调知识密度＞标注数量，提升标注专业价值

2. 产业生态培育

   • 梯次布局数据标注创新试验区，打造区域标杆

   • 支持院校增设数据标注课程，通过产教融合培育专业人才

   • 鼓励高校毕业生等参与标注工作，拓展灵活就业渠道

（三）提质增效行动：数据 "标准" 工程

核心任务：建立高质量数据集标准体系，提升数据 AI 适配性

1. 质量标准四维度

   • 结构完整性：数据格式规范、元数据完整

   • 内容多样性：覆盖不同场景、不同特征数据

   • 标注准确性：标注结果可靠、一致性高

   • 模型适配性：满足 AI 模型训练推理需求，降低成本

2. 标准体系建设

   • 推进格式、类型、标注、质量测评等国家标准研制

   • 构建国家 / 行业 / 地方三级标准体系，建立质量测评 + 全国互认机制

   • 应用数据合成技术解决 "稀缺数据" 难题

（四）应用赋能行动：数据 "赋能" 工程

核心任务：构建 "场景 - 数据 - 模型" 闭环，释放数据应用价值

1. 数据飞轮闭环

   • 以模型应用牵引数据供给，以数据驱动模型迭代，形成良性循环

2. 创新载体建设

   • 打造集 "数据集生产加工和流通利用、支撑模型训练应用" 于一体的数据赋能工场

   • 建设一批 "数据 × 智能体" 示范工程，树立解决实际问题的样板

   • 组织遴选典型案例，鼓励参与全球数据生态建设

（五）管理服务行动：数据 "治理" 工程

核心任务：建立全生命周期管理体系，保障数据安全合规流通

1. 全生命周期管理

   • 构建从采集、加工、标注、存储、流通到销毁的全流程管理平台

   • 应用隐私计算、区块链等技术实现可溯源与安全保护

2. 数据权益探索

   • 按照数据持有权、使用权、经营权三权分置原则，明确数据集产权配置方案

   • 建立伦理审查机制，防范数据偏见、泄露、滥用等风险

（六）价值释放行动：数据 "变现" 工程（最重磅）

核心任务：推动数据商业化、资产化，培育数据付费市场共识

1. 创新交易模式

   • 探索以词元 (Token) 为基础的价值体系和交易模式

   • 发展 "订阅模式"" 商场模式 ""定制模式" 等多元服务形态

   • 鼓励 "以数换数"" 数模互换 ""数据托管"" 数算一体 " 等应用模式

2. 数据资产化路径

   • 开展数据集资产盘点、登记、评估等试点

   • 探索质押融资、作价入股、资产证券化、数据信托、数据保险等多元化资产化模式

   • 将基础性、公益性数据集作为公共产品向社会公开

3. 市场生态培育

   • 推动数据采买纳入预算编制，政府、国企率先开展数据采购实践

   • 培育 "为数据付费" 的市场共识，构建健康可持续的数据市场生态

四、五大创新亮点

1. 数据战略定位升级

首次将数据集明确为 AI 时代的基础性、关键性资源，从 "成本项" 转变为 "资产负债表上的资产"，未来企业估值将新增 "数据储量与质量" 核心维度

2. 三权分置落地探索

明确提出按照数据持有权、使用权、经营权三权分置原则配置数据集产权，为数据流通交易提供制度保障，解决 "不敢用" 问题

3. 词元交易模式创新

探索以词元 (Token) 为基础的价值体系，为数据要素定价提供全新思路，有望解决 "用不起" 问题，推动数据要素市场化改革深入

4. 全链条闭环设计

六大行动覆盖数据 "采集 - 标注 - 质量 - 应用 - 管理 - 价值" 全生命周期，形成 "数据→模型→应用→价值→新数据" 的完整飞轮，确保数据价值最大化

5. 技术与制度双轮驱动

既注重数据合成、隐私计算、区块链等技术应用，又强调标准体系、产权制度、伦理规范等制度建设，实现技术创新与制度创新协同推进

五、深远影响与行业机遇

1. AI 竞争逻辑重构

• 从 "通用大模型 = 大参数 + 大算力" 转向 "行业大模型 = 高质量行业数据集 + 算法 + 算力 + 场景闭环"

• 数据垄断将比模型垄断更关键，行业垂直领域将迎来新的竞争格局

2. 重点行业爆发点

3. 产业链受益图谱

4. 公共数据价值释放

政府数据从简单公开转向可机读、可训练、可确权、可流通的实用阶段，数据集团将成为最大的数据加工厂和供应商，公共数据将成为 AI 最大 "原料库"

六、挑战与应对

1. 核心挑战

• 数据质量把控：行业数据碎片化严重，统一质量标准落地难度大

• 数据安全风险：多模态数据包含大量敏感信息，隐私保护与流通效率平衡难

• 产权界定复杂：跨主体数据融合场景下，三权分置实际操作面临挑战

• 市场生态培育：数据付费习惯尚未形成，数据价值评估缺乏统一方法

2. 应对思路

• 标准先行：加快三级标准体系建设，推行质量测评全国互认

• 技术赋能：以隐私计算、区块链等技术保障数据 "可用不可见"

• 试点探索：选择条件成熟地区和行业开展数据资产化试点，积累经验

• 示范引领：打造一批标杆案例，形成数据价值释放的示范效应

七、总结与展望

这份《实施方案》是国家层面推动 AI 与数据要素深度融合的战略蓝图，标志着我国数据要素市场化改革进入 "高质量数据供给" 新阶段。到 2028 年，随着六大专项行动落地见效，将形成 "数据供给充足、标注专业高效、质量标准统一、应用赋能深入、管理规范有序、价值充分释放" 的行业高质量数据集生态，为 "人工智能 +" 行动提供坚实支撑，催生智能经济新增长点，重塑产业竞争格局。

对于企业而言，应把握这一战略机遇，积极参与行业高质量数据集建设，提前布局数据资产化，将数据从 "成本中心" 转变为 "价值中心"，在 AI 时代的竞争中占据有利位置。

原文链接 https://www.yijunzhao.cn/archives/guo-jia-shu-ju-ju-guan-yu-tui-jin-xing-ye-gao-zhi-liang-shu-ju-ji-jian-she-xing-dong-de-shi-shi-fang-an-zheng-qiu-yi-jian-gao-shen-du-jie-du

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