【全球AI战略洞察】栏目由清华大学人工智能国际治理研究院推出，旨在通过对当前人工智能领域发生的重要信息进行“标注、提炼、解读”，剖析全球AI治理各国家间不同的战略图景，以此描绘人工智能治理领域的国际格局。


栏目主理人：刘典

复旦大学中国研究院副研究员、清华大学人工智能国际治理研究院战略与宏观研究项目主任

前言


为贯彻落实党中央、国务院决策部署，发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，国家数据局研究起草了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》，并向社会公开征求意见。以下为《意见稿》的要点内容及全文重点标注。





01

要点内容


  1. 人工智能是“数据要素×”三年行动计划的重要组成部分
对于交通运输、金融服务、科技创新和文化旅游场景，意见均提出要结合人工智能工具推动行业发展。比如，培育行业人工智能平台和人工智能工具，助力交通运输企业提升运输效率;基于人工智能算法对金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据融合分析，支撑提升金融机构反欺诈、反洗钱能力，提高风险预警和防范水平。
  1. 数据要素的重要特点
（1）规模报酬递增
（2）非竞争性
（3）低成本复用
  1. 发挥数据要素作用的基本原则
（1）需求牵引，注重实效；
（2）试点先行，重点突破；
（3）有效市场，有为政府；
（4）安全有序，开放融合
  1. 发挥数据要素作用过程中存在的问题
（1）场景释放不够
（2）数据供给不足
（3）流通机制不畅
  1. 主线及重点
（1）主线：推动数据要素高水平应用
（2）重点：推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥
  1. 总体目标（截至2026年底）
（1）数据要素应用场景广度和深度大幅拓展
（2）在经济发展领域数据要素乘数效应
（3）造 300 个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景
（4）产品和服务质量效益实现明显提升
（5）成效明显的数据要素应用示范地区
（6）创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构
（7）数据产业年均增速超过 20%，数据交易规模增长 1 倍，场内交易规模大幅提升
（8）推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。
  1. 实现途径
（1）数据要素通过与劳动、资本等其他要素协同，以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流，提高全要素生产率，提升经济社会运行效率；
（2）通过多场景应用、多主体复用，创造多样化的价值增量，在多次使用中不断提升数据质量，突破传统资源要素约束条件下的产出极限，拓展经济增长新空间
（3）通过多元数据融合，以量变引发质变，创造新的信息和知识，催生新业态新模式，培育经济发展新动能。

  1. 支撑数据要求有效运用的重要保障

（1）提升数据供给水平，包括数据资源体系的完善、公共数据资源供给的加强、标准体系的健全与攻击激励的加强
（2）优化数据流通环境，包括交易流通效率的提高、安全可信流通环境的打造与流通服务主体的培育
（3）加强数据安全保障，包括数据安全法规制度的落实、数据安全产品的丰富与数据安全服务的培育
  1. 未来组织实施的重点领域
（1）加强组织领导，尤其是发挥数字经济发展部际联席会议制度的作用，各主管部门协同联动
（2）支持政策性试点示范
（3）推动以赛促用，组织开展“数据要素X”大赛
（4）加强资金支持，包括中央预算内的支持投资力度，鼓励金融机构加大支持力度，发挥各类资金作用
（5）加强对典型案例的宣传推广
  1. 重点行动
意见列出了12个数据要素的应用方向，分别是智能制造、智慧农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、智慧城市、绿色低碳。

重点行动

具体内容

智能制造

创新研发模式

推动协同制造

提升服务能力

强化区域联动

开发使能技术

智慧农业

提升农业综合生产能力

提高农产品供应链透明度

推进产业链数据融通创新

培育以需定产新模式

提升农业生产抗风险能力

商贸流通

拓展新消费

培育新业态

打造新品牌

推进国际化

交通运输

提升多式联运效能

挖掘数据复用价值

支持龙头企业推进运输高质量数据集建设和复用

推进智能汽车创新发展

金融服务

提升重点领域金融服务水平

提高金融抗风险能力

科技创新

推动科学数据有序开放共享

以科学数据支撑产业创新

以科学数据支持大模型开发

探索科研新范式

文化旅游

培育文化创意新产品

探索公共文化大模型应用

提升旅游服务水平

提升旅游治理能力

医疗健康

提升群众就医便捷度

便捷医疗理赔结算

支持医保、商报机构间加强医疗简历、医保结算、商保信息等数据协同

有序释放个人健康数据价值

加强医疗数据融合创新

应急管理

提升应急处置效率

提升安全生产管理能力

提升地震灾害预警能力

提升安全生产保障水平

气象服务

支持新能源企业降本增效

支持经济社会、生态环境、自然资源等数据与气象数据融合应用

支持气象数据与城市规划、重大工程等建设数据深度融合

支持保险、金融企业融合应用气象数据

智慧城市

优化城市管理方式

支撑城市发展科学决策

推进公共服务普惠化

推动智慧城市群共建联治

绿色低碳

提升能源利用效率

提升废弃资源利用效率

提升碳足迹管理水平

提升生态治理精细化水平

加强生态环境公共数据融合创新


02

全文重点标注
充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。为深入贯彻落实习近平总书记关于发挥数据要素作用的重要指示精神和党中央、国务院决策部署，发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展，特制订本行动计划。

一、 激活数据要素潜能

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。发挥数据要素规模报酬递增、非竞争性、低成本复用等特点，提高各类要素协同效率，优化资源配置，突破产出边界，创造新产业新业态，推动生产生活方式、经济发展方式和社会治理模式发生深刻变革，对培育发展新动能、推动高质量发展具有重要意义。
数据要素通过与劳动、资本等其他要素协同，以数据流引领物资流、人才流、技术流、资金流，提高全要素生产率，提升经济社会运行效率；通过多场景应用、多主体复用，创造多样化的价值增量，在多次使用中不断提升数据质量，突破传统资源要素约束条件下的产出极限，拓展经济增长新空间；通过多元数据融合，以量变引发质变，创造新的信息和知识，催生新业态新模式，培育经济发展新动能。
近年来，我国数字经济快速发展，数字基础设施全球领先，数字技术和产业体系日臻完善，为更好发挥数据要素作用奠定了坚实基础。但与此同时，也存在场景释放不够、数据供给不足、流通机制不畅等问题，为此，通过实施“数据要素×”行动，发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，推动数据在不同场景中发挥千姿百态的乘数效应，促进我国数据基础资源优势转化为经济发展新优势。

二、 总体要求

（一）指导思想
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，遵循数字经济发展规律，适应数据特征，以推动数据要素高水平应用为主线，以推进数据要素协同优化、复用增效、融合创新作用发挥为重点，强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通，培育新业态新模式，充分实现数据要素价值，为推动高质量发展提供有力支撑。
（二）基本原则
需求牵引，注重实效。聚焦重点行业和领域，挖掘高价值数据要素应用场景，培育数据商，繁荣数据产业生态，激励多方主体积极参与数据要素开发利用。
试点先行，重点突破。加强试点探索，完善多样化、可持续的数据要素价值释放机制。推动数据资源丰富、作用效益明显的领域率先突破，发挥示范引领作用。
有效市场，有为政府。充分发挥市场机制作用，推动数据资源有效配置，强化企业在激活数据要素价值中的主体地位。更好发挥政府作用，扩大公共数据资源供给，维护良好竞争秩序。
安全有序，开放融合。坚持把安全贯穿数据要素价值创造和实现全过程，严守数据安全底线。推动数字经济领域高水平对外开放，加强国际交流互鉴，促进数据跨境有序流动。
（三）总体目标
到 2026 年底，数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造 300 个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，产品和服务质量效益实现明显提升，涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区，培育一批创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构，数据产业年均增速超过 20%，数据交易规模增长 1 倍，场内交易规模大幅提升，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。

三、 重点行动

（四）数据要素×智能制造
创新研发模式，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。
推动协同制造，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，实现敏捷柔性协同制造。
提升服务能力，支持企业整合设计、生产、运行数据，提升预测性维护和增值服务等能力，实现价值链延伸。
强化区域联动，支持长三角、粤港澳、京津冀等区域，推动产能、采购、库存、物流数据流通，加强区域间制造资源协同，促进区域产业优势互补，提升产业链供应链监测预警能力。
开发使能技术，推动制造业数据多场景复用，支持制造业企业联合软件企业，基于设计、仿真、实验、生产、运行等数据积极探索多维度的创新应用，开发创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等方面的新型工业软件和装备。
（五）数据要素×智慧农业
提升农业综合生产能力，支持农业生产经营主体和相关服务企业融合利用气象、土壤、农事作业、病虫害、市场等数据，实现精准种植、精准养殖等智慧农业作业方式，支撑提高粮食和重要农产品生产效率。
提高农产品供应链透明度，支持第三方企业汇聚利用农产品的产地、生产、加工、质检等数据，支撑农产品溯源管理、精准营销等，增强消费者信任。
推进产业链数据融通创新，支持第三方平台企业面向农户提供智慧养殖、交易撮合、疫病防治、行情信息等服务，打通用料用药、生长、销售、加工等数据，提供一站式采购、供应链金融等服务。
培育以需定产新模式，支持农业与商贸流通数据融合分析应用，鼓励电商平台、商超、物流等基于销售数据分析，向农产品生产端与消费端反馈农产品信息，提升农产品供需匹配能力。
提升农业生产抗风险能力，支持在生猪、果蔬等领域，强化产能、运输、农批农贸市场价格数据融合、发布、应用，支持农业监测预警，减少周期波动造成的损害。
（六）数据要素×商贸流通
拓展新消费，鼓励各类商贸经营主体、相关服务企业依托客流数据、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造集数据收集、分析、决策、精准投送和动态反馈的闭环消费生态，推进直播电商、即时零售、反向定制（C2M）等发展，支持各类商圈创新应用场景，培育数字生活消费方式。
培育新业态，支持电商平台、传统商贸流通企业加强数据融合，整合订单需求、物流、产能、供应链等数据，优化配置产业链资源，打造快速响应市场的产业协同创新生态。
打造新品牌，支持电商平台依托订单数量、订单类型、人口分布等数据，主动对接生产企业、产业集群，加强产销对接、精准推送，助力打造特色品牌。
推进国际化，鼓励数字贸易龙头企业融合交易、物流、支付数据，支撑提升跨境身份认证、全球供应链融资等能力。
（七）数据要素×交通运输
提升多式联运效能，推动铁路、公路、水路、民航、邮政快递、海关等客票系统互联互通，推进货运寄递数据、运单数据、结算数据、保险数据、货运跟踪数据等共享互认，畅通公铁联运、海铁联运、公水联运衔接，实现货运“一次委托”、运单“一单到底”、结算“一次收取”、保险“统一理赔”、货物“全程跟踪”等，促进物流降本增效。
挖掘数据复用价值，融合“两客一危”、网络货运等重点车辆数据，构建覆盖车辆营运行为、事故统计等高质量动态数据集，为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供数据支撑。
支持龙头企业推进运输高质量数据集建设和复用，培育行业人工智能平台和人工智能工具，助力企业提升运输效率。
推进智能汽车创新发展，支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营试点，打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车创新服务、主动安全防控等水平。
（八）数据要素×金融服务
提升重点领域金融服务水平，支持金融机构融合科技、环保、工商、税务、气象、消费、医疗等数据，加强主体识别，优化信贷业务管理和保险产品设计，探索开发基于数据资产的金融产品和服务，提升科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融等服务水平。
提高金融抗风险能力，推进数字金融发展，在安全合规前提下，推动金融信用数据和公共信用数据、商业信用数据共享共用和高效流通，支持金融机构间共享风控类数据，基于人工智能算法对金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据融合分析，支撑提升金融机构反欺诈、反洗钱能力，提高风险预警和防范水平。
（九）数据要素×科技创新
推动科学数据有序开放共享，加强重大科学基础设施、野外台站、科研仪器、科学计算等产生的各类科学数据开放共享，在注重知识产权保护基础上，提升科学数据复用价值。
以科学数据支撑产业创新，面向药物研发、生物育种、新材料研发、高新技术研发等领域企业，提供高质量科学数据资源与知识服务，助力提升企业自主创新能力。
以科学数据支持大模型开发，深入挖掘包含科技文献在内的各类科学数据，通过细粒度的知识抽取，构建科学知识资源底座，建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展通用人工智能大模型和垂直领域人工智能大模型训练。
探索科研新范式，面向新范式需求迫切的重点科研领域，充分依托各类数据库与知识库，推进跨机构、跨学科、跨领域协同创新，发现新规律，创造新知识，加速科学研究范式变革。
（十）数据要素×文化旅游
培育文化创意新产品，推动文物、古籍、美术、地方戏曲剧种、非物质文化遗产、民族民间文艺等数据资源依法开放共享和交易流通，支持文化创意、旅游、教育、研究、展览等领域的经营主体加强数据开发利用，培育具有中国文化特色的产品和品牌。
探索公共文化大模型应用，贯通各类文化机构数据中心，关联形成中华文化数据库，探索建设公共文化知识数据集，鼓励依托市场化机制开发公共文化大模型。
提升旅游服务水平，支持旅游经营主体共享气象、交通等数据，在合法合规前提下构建客群画像、城市画像等，优化旅游配套服务、一站式出行服务。
提升旅游治理能力，支持文化和旅游场所共享公安、交通、气象、证照等数据，支撑“免证”购票、集聚人群监测预警、应急救援等。
（十一）数据要素×医疗健康
提升群众就医便捷度，探索推进电子病历数据共享，在医疗机构间推广检查检验结果数据标准统一和共享互认。
便捷医疗理赔结算，支持医疗机构基于信用数据开展先诊疗后付费就医。
支持医保、商保机构间加强医疗病历、医保结算、商保信息等数据协同，实现一站式理赔结算，提升医保控费、商保理赔风险防控能力。
有序释放个人健康数据价值，完善个人健康数据档案，融合体检、就诊、疾控等数据，创新基于数据驱动的癌症早筛、职业病监测、公共卫生事件预警等公共服务模式。
加强医疗数据融合创新，支持公立医疗机构合法合规前提下向金融、养老等经营主体共享数据，支撑商业保险产品、疗养休养等服务产品精准设计，拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。提升中医药发展水平，加强中医药诊疗、用药等多源数据融合，支撑开展中医药疗效、药物相互作用、适应症、安全性等系统分析，推进中医药高质量发展。
（十二）数据要素×应急管理
提升应急处置效率，推动灾害事故、物资装备、特种作业人员、安全生产经营许可等数据跨区域共享共用，提高监管执法和救援处置协同联动效率。
提升安全生产管理能力，探索利用电力、通信、铁塔等公共数据，结合安全生产和自然灾害数据，提升对私挖盗采、明停暗开行为的精准监管。支持危险化学品生产、经营、储存、运输、使用等各环节数据融通，提高危化品全生命周期安全监管水平。
提升地震灾害预警能力，加强对地震活动、电磁干扰、地下水变化等数据的融合分析，提升对地震发生时间、地点、震级的预测预警能力。
提升安全生产保障水平，鼓励社会保险企业围绕矿山、危险化学品等高危行业，研究建立安全生产责任保险评估模型，开发新险种，提高风险评估的精准性和科学性。
（十三）数据要素×气象服务
支持新能源企业降本增效，支持风能、太阳能企业融合应用气象数据，优化选址布局、设备运维、能源调度等。
降低极端天气气候事件影响，支持经济社会、生态环境、自然资源等数据与气象数据融合应用，实现集气候变化风险识别、风险评估、风险预警、风险转移的智能决策新模式，防范化解重点行业和产业气候风险。
支持气象数据与城市规划、重大工程等建设数据深度融合，从源头防范和减轻极端天气和不利气象条件对规划和工程的影响。
创新气象产品服务，支持保险、金融企业融合应用气象数据，发展天气指数保险、天气衍生品和气候投融资新产品，为保险、期货等提供支撑。
（十四）数据要素×智慧城市
优化城市管理方式，推动城市人、地、事、物、情、组织等多维度数据融通，支撑公共卫生、交通管理、公共安全、生态环境、基层治理等各领域场景应用，实现态势实时感知、风险智能研判、及时协同处置。
支撑城市发展科学决策，支持利用城市时空基础、资源调查、规划管控、工程建设项目、物联网感知等数据，助力城市规划、建设、管理、服务等策略精细化、智能化、可持续。
推进公共服务普惠化，深化公共数据的共享应用，深入推动就业、健康、卫生、医疗、救助、养老、助残、托育、未成年保护等服务“指尖办”“网上办”“就近办”。
推动智慧城市群共建联治，加快智慧城市群（带）管理、服务等各领域数据标准互认、数据业务互联，实现数据中心协同调度、政务服务跨省通办、异地就医结算、生态协同治理等领域区域协作。
（十五）数据要素×绿色低碳
提升能源利用效率，开展制造与能源数据融合创新，推动能源企业与高耗能企业打通订单、排产、用电等数据，打造能耗预测、多能互补、梯度定价等应用。
提升废弃资源利用效率，汇聚固体废物收集、转移、利用、处置等各环节数据要素，促进产废、运输、资源化利用高效衔接，推动固废、危废资源化利用，促进绿色降碳发展。
提升碳足迹管理水平，支持打通关键产品全生产周期的物料、辅料、能源等碳排放数据以及行业碳足迹数据，开展产品碳足迹测算与评价，引导企业节能降碳。
提升生态治理精细化水平，推进气象、水利等数据跨行业共享，支撑气象和水文耦合预报、经济人口受灾分析、河湖岸线监测、突发水事件应急处置等。
加强生态环境公共数据融合创新，推动生态环境数据依法有序共享，支持企业开展自有数据、公共数据等融合分析，通过环境质量监测、环境信用评价等，强化环境数据在服务金融机构贷款审核、绿色供应链资质评定中的应用。
四、 强化保障支撑
（十六）提升数据供给水平
完善数据资源体系，在科研、文化、交通运输等领域，推动科研机构、龙头企业、技术服务商等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集。
加强公共数据资源供给，支持在重点领域开展公共数据授权运营试点。健全标准体系，加强数据采集、管理、安全等通用标准建设，协同推进行业标准制定，修订完善数据管理能力评估标准。
加强供给激励，制定完善数据内容采集、加工、流通、应用等不同环节相关主体的权益保护规则，完善个人信息匿名化使用规则，在保护个人隐私前提下推动个人信息利用。
（十七）优化数据流通环境
提高交易流通效率，支持行业内企业联合制定数据流通规则、标准，聚焦业务需求开展数据共享，提高多主体间数据共享效率。
鼓励交易场所强化合规管理，创新服务模式，打造服务生态，提升服务质量。
打造安全可信流通环境，深化隐私计算、可信数据空间、区块链等技术应用，充分依托已有设施，探索建设重点行业和领域数据流通平台，促进数据合规高效流通使用。
培育流通服务主体，鼓励地方政府因地制宜，通过新建或拓展既有园区功能等方式，建设数据特色园区、虚拟园区，推动数据商、第三方专业服务机构等协同发展。完善培育数据商的支持举措。
（十八）加强数据安全保障
落实数据安全法规制度，建立健全数据安全治理体系，完善数据分类分级保护制度，落实网络安全等级保护、关键信息基础设施安全保护等制度，加强个人信息保护，提升数据安全保障水平。
丰富数据安全产品，发展面向重点行业、重点领域的精细化、专业型数据安全产品，开发适合中小企业的解决方案和工具包，支持发展定制化、轻便化的个人数据安全防护产品。
培育数据安全服务，鼓励有实力的数据安全企业，发挥能力优势，开展基于云端的安全服务，有效提升数据安全水平。
五、 做好组织实施
（十九）加强组织领导
发挥数字经济发展部际联席会议制度作用，强化日常工作跟踪和任务落实，协调推进跨部门协作。行业主管部门要聚焦本行业数据开发利用需求，细化落实行动计划的时间表、路线图。地方数据主管部门要会同相关部门研究制定落实方案，形成符合各地实际的数据要素应用实践，带动培育一批数据商和第三方专业服务机构，营造良好生态。
（二十）开展试点示范
支持部门、地方协同开展政策性试点，聚焦重点行业和领域，结合场景需求，研究数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的落地举措，探索数据流通交易模式。鼓励各地方大胆探索、先行先试，及时总结可复制推广的实践经验。
（二十一）推动以赛促用
组织开展“数据要素×”大赛，聚焦重点行业和领域搭建专业竞赛平台，加强数据资源供给，激励社会各界共同挖掘市场需求，提升数据利用水平。支持龙头企业、金融机构等参与赛事，丰富大赛成果转化路径，推动优秀技术、产品落地，促进多元共建合作。
（二十二）加强资金支持
加大中央预算内投资支持力度，实施“数据要素 x”试点工程。鼓励金融机构加大信贷支持力度，创新金融服务和产品。探索多元化投融资模式，发挥相关引导基金、产业基金作用，引导和鼓励各类社会资本投向数据产业。支持数据商、第三方专业服务机构上市融资。推动将满足资产确认条件的数据资源，计入资产负债表无形资产或存货，推动数据资产化。
（二十三）加强宣传推广
开展数据要素应用典型案例评选，遴选一批典型应用。依托数字中国建设峰会等，积极发布典型案例，促进经验分享和交流合作。各地区、各部门要深入挖掘数据要素应用好经验、好做法，充分利用各类新闻媒体，加大宣传力度，提升影响力。

主理人：刘典

编辑：周澄、曹筱艺
排版：赵杨博

校审：王祚

终审：梁正、鲁俊群

关于我们

清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。



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