數據作為新型生產要素已深刻融入經濟社會各領域，加快構建以數據為關鍵要素的數字經濟，離不開強有力的數據產業支撐。

　　2024中國國際大數據產業博覽會（下稱“數博會”）8月28日至30日在貴州省貴陽市舉辦。會上發布的最新數據顯示，2023年全國數據產業規模超過2萬億元；我國現有數據領域相關企業超過19萬家；在全國約2200家典型數據企業中，數據應用企業占比最高，達到24%。

　　國家數據局局長劉烈宏在開幕式上表示，將從優化產業布局、培育多元經營主體、強化政策保障三方面系統布局培育壯大數據產業。

　　劉烈宏透露，國家數據局在前期充分調研基礎上，正會同有關部門研究制定產業發展政策，目的就是要抓住數據產業成長的戰略機遇，培育數據企業，塑造產業生態，將我國規模市場優勢、海量數據優勢轉化為產業優勢，提高我國數據產業競爭力。

　　有望保持20%以上年均增速

　　中國信息通信研究院在數博會上發布的《中國數字經濟發展研究報告（2024）》顯示，2023年，我國數字經濟占GDP比重達到42.8%，較上年提升1.3個百分點，數字經濟同比名義增長7.39%，高于同期GDP名義增速2.76個百分點，數字經濟增長對GDP增長的貢獻率達66.45%，有效支撐經濟穩增長。數字經濟在國民經濟中的地位和作用進一步凸顯。

　　數博會期間，國家數據局相關負責人在“激活數據要素潛能 釋放新質生產力”對話會上介紹，我國數據產業發展初見成效：2023年，全國數據生產總量達32.85澤字節（ZB），同比增長22.44%；我國數據產業快速增長，經初步測算，未來幾年有望保持20%以上年均增速；初步形成了門類較為齊全的數據產業鏈，涵蓋“采、存、算、管、用”的全生命周期。

　　劉烈宏介紹，數據產業是一個新興產業。從技術創新看，數據可信流通技術加速迭代；從資源配置看，數據有力促進了其他生產要素的創新性配置；從應用成效看，數據與業務融合更加緊密，深度賦能產業轉型升級。培育數據產業，是推進數據要素市場化配置改革的重要途徑，也是發展新質生產力、推動高質量發展的必然選擇。

　　數據必須融入經濟社會活動中，才能發揮其價值，這就離不開數據的“采、存、算、管、用”，就是采集、存儲、計算、管理和應用，也離不開數據產品和服務的流通與交易。因此，需要培育一批從事技術創新、資源匯聚、應用賦能、流通交易以及基礎設施建設的市場經營主體。

　　在日前國新辦新聞發布會上，國家數據局數據資源司司長張望提到，數據產業與信息通信產業、互聯網產業既密不可分，又有其新的發展特點，同時現有的高新技術企業、軟件企業等支持政策，尚不能完全覆蓋相關數據企業，將數據產業作為一個新興的產業門類，制定針對性政策，有利于回應市場關切，增強數據企業的獲得感，也有利于順應科技和產業發展規律，有效聚集資源，培育一批強有力的經營主體，提高產業競爭力。

　　系統布局培育壯大數據產業

　　三方面系統布局培育壯大數據產業，具體將怎么做？

　　劉烈宏稱，在優化產業布局方面，順應數據產業發展方向和趨勢，加強產業規劃布局，優化產業結構。圍繞產業鏈協同，大力推動數據開發開放，構建大中小企業融通發展、產業鏈上下游協同創新的生態體系。立足比較優勢，引導各地在資源匯聚、技術創新、應用牽引、算力支撐等方向，打造一批協同互補、特色發展、具有國際競爭力的數據產業集聚區。

　　互聯網、大數據和人工智能深入發展，催生了一批從事產業鏈數據整合利用的數據資源企業，促進了數據協同復用，激發了要素潛能；孵化了一批從事數據計算存儲、挖掘分析的數據技術企業，推動了數據科技創新；也帶動了一批數據應用企業深耕垂直行業，在賦能產業深度轉型升級中發揮了重要作用。

　　劉烈宏表示，數據要素市場化配置改革，對數據合規高效流通利用提出了更高要求，數據經紀、數據托管、數據交易等新的服務業態快速興起，數據安全可信流通、數據基礎設施建設運營市場也呈現增長態勢，數據服務企業、數據安全企業、數據基礎設施企業正在迎來新的發展機遇。將加強引導，支持不同類型的數據企業公平競爭、加快發展。

　　強化政策保障方面，劉烈宏表示，瞄準科技發展方向和國家重大戰略需求，推動數據領域技術攻關。用好政策、投資等手段，支持數據產業發展。推進產學研合作，加快數據領域學科體系和人才隊伍建設。

　　此外，數博會交流活動中，國家數據局副局長陳榮輝也公開稱，有關公共數據、企業數據資源開發利用的兩份文件將于今年年內陸續出臺，個人數據資源開發利用的相關政策也在加緊研究當中，未來將通過更有針對性、更具操作性的政策指引，讓企業有感、市場有感。

　　筑牢數字安全屏障

　　數字安全已成為影響數字經濟創新發展最關鍵、最緊迫的問題。在大數據時代，數據的共享和傳播能產生更多價值，但數據被竊取會導致企業核心競爭力喪失。因此，數據安全是數字經濟和數據交易的核心問題，只有解決了安全疑慮，數據產業才能快速發展。

　　“近年來企業的數據合規意識不斷增強，合規水平有很大提高，但對有效兼顧數據安全和創新，企業期待更清晰、更具操作性的政策指引，穩定發展預期。”陳榮輝表示，鼓勵企業在防范實質性風險的前提下，針對不同敏感級別的數據和數據處理場景，采取差異化的數據安全與合規管理措施，優化內部合規審批流程。同時，持續完善包容審慎監管規則，建立健全容錯糾錯、盡職免責的機制，降低企業的合規成本。

　　民建中央常務副主席秦博勇建議，一方面，健全數據流通利用安全治理機制，既要保障各類流通利用數據全生命周期安全，又要完善流通交易、開發利用過程中的數據安全治理機制；另一方面，構建政府、企業、社會多方協同的安全治理模式，持續提升數據要素安全治理能力，真正讓數據“供得出、流得動、用得好、保安全”。

　　奇安信集團董事長齊向東對第一財經表示，安全是一切科技鏈、創新鏈、產業鏈的底板，一旦出現問題，不僅會打擊鏈上企業，更會破壞整個供應鏈的穩定和效率。要想充分發揮數據要素的乘數效應，最核心的問題就是安全，只有保障了安全，才能夠打消大家對數據交易的安全疑慮，為數字經濟發展帶來蓬勃活力。

　　齊向東提出了“數據三角”的概念，包括數據的生產域、應用域和流通域，每個領域都面臨著不同的安全問題。由于“數據三角”是互為支撐、互相影響的，其安全問題也不能孤立解決。構建統一的體系化安全體系，覆蓋“數據三角”的每個域，是確保數據安全的關鍵。

　　去年以來，人工智能（AI）大模型百花齊放。隨著大模型在各行各業的廣泛應用，其在提升效能的同時，也帶來了數據安全和隱私保護的擔憂。

　　360數字安全集團總裁胡振泉分析，數據安全風險主要源于兩個方面：一是數據收集和處理階段的不規范操作，可能導致隱私數據的泄露；二是大模型的內部機制像一個“黑匣子”，生成的內容難以預測，增加了隱私泄露的可能性。

　　為了應對大模型帶來的一系列數據安全挑戰，胡振泉提出，首先，需要對大模型訓練數據的全生命周期進行嚴格的監控和管理，對數據語料進行更嚴格的智能治理。其次，他提倡通過“以模制模”的方法，即構建專用的、規模較小的專業大模型，對大模型的輸入輸出內容進行雙向安全監測，利用AI技術來解決AI帶來的數據安全問題。

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責任編輯：李桐