我國是全球首個將數(shù)據(jù)確立為生產(chǎn)要素的國家，是重大的理論創(chuàng)新。近日，國家數(shù)據(jù)局出臺《關(guān)于加強數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新的實施意見》（以下簡稱《實施意見》），為數(shù)據(jù)要素化時代的數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新提供了重要指引，為數(shù)據(jù)要素價值釋放提供了數(shù)據(jù)理論、技術(shù)、工程體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)等方面全方位、系統(tǒng)性的支撐保障。

數(shù)據(jù)要素價值釋放，加速推動數(shù)據(jù)組織的新范式演進

數(shù)據(jù)的組織架構(gòu)已歷經(jīng)數(shù)十年演進。早期是以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為中心、數(shù)據(jù)與應(yīng)用緊耦合的“第一范式”；隨后是以“湖倉一體”為代表、實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集中存儲與彈性計算的“第二范式”；當(dāng)前，面向數(shù)據(jù)要素價值釋放，正邁向以“數(shù)據(jù)空間”為核心，向分布式、可組合、權(quán)屬內(nèi)嵌等方向加速演進的“第三范式”。

在這一全新范式下，數(shù)據(jù)不再是孤立沉淀、被動調(diào)用的靜態(tài)資源，而是具有內(nèi)在動力學(xué)特性、可自主關(guān)聯(lián)與演進的“活性單元”，打破了傳統(tǒng)范式下的物理和權(quán)限壁壘，能夠在保障數(shù)據(jù)權(quán)屬、數(shù)據(jù)安全的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)跨主體、跨領(lǐng)域、跨層級的跨域可信交互與價值協(xié)同，支撐數(shù)據(jù)確權(quán)、流通、交易、增值等核心環(huán)節(jié)，助力數(shù)據(jù)要素價值釋放。

《實施意見》提出加快攻關(guān)數(shù)據(jù)供給、流通、利用、安全等關(guān)鍵技術(shù)，為數(shù)據(jù)空間等新型數(shù)據(jù)組織架構(gòu)的快速發(fā)展完善提供了技術(shù)支撐，進而為數(shù)據(jù)要素市場化配置筑牢技術(shù)底座。

人工智能與數(shù)據(jù)科技融合創(chuàng)新，催生出數(shù)據(jù)價值的聚變效應(yīng)

隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的突破性進展，對高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)提出了新的要求。數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量決定了人工智能技術(shù)所能達到的高度和深度。

《實施意見》提出，促進人工智能、具身智能等技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集并進行評測等技術(shù)，為人工智能提供處理海量數(shù)據(jù)的底層支撐，通過輸出權(quán)屬清晰、異構(gòu)多源的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，為人工智能模型訓(xùn)練與推理源源不斷供給“燃料”。我國擁有完整的工業(yè)門類與豐富的應(yīng)用場景，制造業(yè)、醫(yī)療、金融等重點領(lǐng)域沉淀了海量數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)的多元應(yīng)用場景高效耦合、價值釋放提供了基礎(chǔ)，進而助力新質(zhì)生產(chǎn)力的形成，將我國特有的數(shù)據(jù)資源稟賦與場景創(chuàng)新優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為核心科技競爭優(yōu)勢。

另一方面，人工智能的廣泛應(yīng)用為海量復(fù)雜、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的分析處理提供了更高效的手段。利用人工智能的語義理解、關(guān)聯(lián)挖掘與自動化建模能力，構(gòu)建行業(yè)、企業(yè)數(shù)據(jù)的本體、知識圖譜等語義化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，反哺數(shù)據(jù)治理和高質(zhì)量數(shù)據(jù)集構(gòu)建。AI通過串聯(lián)分散的數(shù)據(jù)實體，構(gòu)建動態(tài)語義網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)“孤立數(shù)據(jù)點→關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)→可推理知識體系”的價值淬煉，將零散數(shù)據(jù)升華為蘊含行業(yè)邏輯、可支持深度推理的結(jié)構(gòu)化知識體系，建立行業(yè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域統(tǒng)一認知框架與語義標(biāo)準(zhǔn)。從原始數(shù)據(jù)構(gòu)建語義一致、關(guān)聯(lián)清晰的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，高效供給模型訓(xùn)練及推理應(yīng)用，實現(xiàn)智能時代數(shù)據(jù)價值的高效釋放。

構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的科技創(chuàng)新發(fā)展路徑

數(shù)據(jù)要素化背景下，數(shù)據(jù)與技術(shù)等要素深度重組驅(qū)動科技創(chuàng)新的底層邏輯、演進路徑與發(fā)展模式正在發(fā)生深刻變革?！秾嵤┮庖姟窐?gòu)建了一個從技術(shù)源頭創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)生態(tài)繁榮的完整閉環(huán)，為構(gòu)建具有自主創(chuàng)新能力和國際競爭力的數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新體系錨定了方向。

一是強化源頭創(chuàng)新，打好數(shù)據(jù)領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅戰(zhàn)?！秾嵤┮庖姟诽岢鰧?shù)據(jù)科技全面納入國家科技計劃體系，強化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論研究、關(guān)鍵技術(shù)和設(shè)備研發(fā)等本源研究，系統(tǒng)性、常態(tài)化推進數(shù)據(jù)領(lǐng)域前沿攻關(guān)，推動原創(chuàng)性、引領(lǐng)性數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。強調(diào)以DataforScience等科研范式創(chuàng)新為引領(lǐng)，推動數(shù)據(jù)領(lǐng)域自主前沿科技創(chuàng)新和跨行業(yè)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用創(chuàng)新，為數(shù)據(jù)賦能科技創(chuàng)新、激活全要素創(chuàng)新活力提供源源不斷的新動能。

二是突出應(yīng)用牽引，將數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力?！秾嵤┮庖姟诽貏e強調(diào)“試驗驗證”和“規(guī)?；瘧?yīng)用”。通過布局概念驗證、中試基地等平臺，推動技術(shù)加快從實驗室走向市場。結(jié)合“人工智能+”“數(shù)據(jù)要素×”、數(shù)據(jù)流通利用基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等重點應(yīng)用和工程，打造多層級、廣覆蓋的場景矩陣，建設(shè)開放場景“試驗田”，促進數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新成果的規(guī)模化應(yīng)用，推動區(qū)域特色技術(shù)在更大范圍內(nèi)復(fù)制推廣。

三是打通轉(zhuǎn)化鏈條，健全數(shù)據(jù)科技成果轉(zhuǎn)化機制?！秾嵤┮庖姟访鞔_提出，探索建立數(shù)據(jù)科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化體系，打通“技術(shù)攻關(guān)－產(chǎn)品研發(fā)－驗證測試－場景應(yīng)用”全流程，健全產(chǎn)學(xué)研用深度融合機制，通過高校、科研機構(gòu)與企業(yè)的協(xié)同聯(lián)動，推動數(shù)據(jù)科技的創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、人才鏈等各環(huán)節(jié)的優(yōu)化配置，讓實驗室里的技術(shù)成果快速適配場景需求，轉(zhuǎn)化為可落地、可商用的產(chǎn)品與解決方案，破解科技成果轉(zhuǎn)化“最后一公里”的難題。

四是培育多元生態(tài)，構(gòu)建數(shù)據(jù)科技協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。《實施意見》立足“需求導(dǎo)向、開放協(xié)同、安全可靠”的生態(tài)發(fā)展目標(biāo)，從平臺布局、主體培育、開源建設(shè)、科研革新、國際合作5個維度構(gòu)建起全方位支撐體系，為數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新筑牢發(fā)展底座，形成上下聯(lián)動、全域覆蓋的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。（作者王佐成系合肥綜合性國家科學(xué)中心數(shù)據(jù)空間研究院執(zhí)行院長）

（人民網(wǎng)記者許維娜 整理）

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