近期，国家密集出台多项政策，从数据流通安全治理到数据标注产业高质量发展，政策指引也随之而来。
    业内人士认为，政策组合发力将推动数据产业向规范化、专业化、协同化、高效化方向发展，为数字经济繁荣发展注入新动力。
    互联互通
完善数据要素基础设施平台
    1月15日，关于数据流通安全，国家发展改革委等6部门发布《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》（以下简称《实施方案》）。
    1月13日，国家发展改革委、国家数据局、财政部、人力资源和社会保障部对外发布《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》。（以下简称《实施意见》）。
    1月1日，国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部印发《国家数据基础设施建设指引》。
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    政策之间有哪些内在联系？这些政策在推动数据经济发展中将如何形成协同效应？
    “自2024年10月以来，数据产业政策供给持续加大，形成从宏观指导到具体实施、从基础设施建设到细分领域发展的全方位政策体系。”清雁科技（北京）有限公司联合创始人&CEO张英伟告诉记者，这些政策文件相互支撑，互为补充，共同为数据产业的健康发展提供政策保障。
    张英伟表示，《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》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，为6类数据经营主体提供明确工作导向，有助于形成全社会共同推动数据产业发展的良好氛围。
    张英伟介绍，《国家数据基础设施建设指引》通过构建以数据为中心的新型基础设施，从根本上支持数据在互联网上的互联互通，实现互联网技术体系的拓展和延伸，也进一步促进对技术和产品投入，提供更完善数据要素基础设施平台。
    《实施意见》则聚焦数据标注等关键领域和环节，提出具体的建设要求和政策措施。
    “这对数据标注产业的供需两端进行部署，有助于形成相对完善的数据标注产业生态。”张英伟谈到，其中提到释放公共数据标注需求，深化人工智能在政务服务、城市治理、乡村振兴等领域应用，编制公共数据标注目录，依法依规有序推动公共数据标注与开发利用；支持数据要素赋能产业转型升级，深挖企业生产管理全流程数据标注需求；实施“国有企业数据效能提升行动”，加大企业数据开发利用，释放企业数据标注需求。
    而《实施方案》则着眼于数据流通和安全治理，旨在打破数据壁垒，构建规则明晰、产业繁荣、多方协同的数据流通安全治理体系，为繁荣数据市场、释放数据价值提供坚强保障，促进数据要素的市场化价值化。张英伟谈到，对于重要数据，在保护国家安全、个人隐私和确保公共安全的前提下，鼓励通过可信数据空间以“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”等方式，依法依规实现数据价值开发。
释放公共数据标注需求
推动产业链上下游深度融合
    数据标注产业是一项对数据进行筛选、清洗、分类、注释、标记及质量检验等加工处理的新兴产业。培育和壮大数据标注产业，不仅能够提升数据供给质量，还为推动人工智能创新发展提供重要支撑。
    北京市社会科学院副研究员王鹏表示，随着人工智能技术的迅猛发展，数据标注产业作为人工智能训练和应用的核心环节，正迎来前所未有的发展机遇。然而，当前行业仍面临着标准缺失、标注质量参差不齐、技术与人力资源需求不匹配等问题，严重制约行业健康发展。《实施意见》出台为数据标注产业高质量发展提供系统性规划和明确指导，为行业未来发展指明方向。
    山东浪潮傲林大数据科技有限公司总经理王相成认为，政策为数据产业发展提供明确方向和指导，有助于吸引更多资金、技术、人才等优质资源向数据产业汇聚，推动产业规模快速增长。政策协同发力，促进数据产业各环节深度融合，加速数据要素与其它产业融合，催生更多数据厂商针对特定场景开发数据产品和服务，繁荣数据生态，推动数字经济和实体经济深度融合，为经济发展注入新动能。
    但同时，政策颁发对企业合规经营提出更高要求，企业需要投入更多资源确保数据安全、合规流通和使用。随着产业快速发展，可能会导致数据产业内部竞争加剧，一些技术滞后、管理效能低下企业面临淘汰风险。
    挖掘数据潜在价值
培育具有国际竞争力数据企业
    数据已然成为驱动社会进步和经济发展的新型生产要素。然而，如何让数据真正“流动”起来，释放其潜在价值，值得关注。
    王相成认为，企业在数据治理和开发过程中，存在对数据治理投入不足，导致数据标准不统一，数据质量不高问题，给企业内数据资源整合和共享带来困难；同时，还存在数据赋能业务场景不够明确，带来业务价值量化度量困难，企业业务部门参与度参差不齐的问题，这些都将影响数据开发利用推进，限制数据要素价值挖掘。
    数据在跨部门、跨区域传输和共享过程中，涉及多个环节和主体，存在数据安全和隐私保护风险；国家、行业不同层次的标准执行程度不确定，导致存在系统间数据转换成本高、理解交流歧义和数据统计分析难等问题，严重阻碍各个系统中的数据贯通和数据应用，导致数据难以互联互通。
    张英伟认为，相关法律法规和政策环境的不完善，制约了跨部门、跨区域数据流通，需要进一步完善数据流通政策框架和落地支持。
    王鹏认为，企业可以借鉴一些成功的国际经验，例如美国硅谷的数据创新生态体系、欧洲的数据隐私保护法规以及日本的数据产业战略规划。
    张英伟建议，培育具有国际竞争力的数据企业，需从数据战略、企业创新、人才培育、融资支持和产业供需等多维度入手。兼顾技术引领与生态安全，鼓励研发投入，加强国际合作，引进先进技术与管理经验。人才方面，注重高素质数字人才培养与引进，构建产学研一体化体系，打造人才高地。融资支持上，完善融资渠道，提供税收优惠与专项基金，推动金融机构与企业深度合作。在供需上，优化产业链布局，提升数据质量与可用性，降低获取成本，激发创新活力，推动数据产业高质量发展。