讓數據產業引擎動力更強勁
2025-01-22 10:35:29 來源:經濟日報
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  數字技術發展日新月異,數據已成為新型生產要素和基礎性戰略資源。數據要素通過協同賦能、創新轉化,不斷發揮放大、疊加、倍增作用,對全球生產、流通、分配、消費活動產生深遠影響。數據產業是將數據轉化為資產,將數據資產加工為數據產品和服務,并以數據產品和服務為相關產業賦能的行業總和,是數據要素流動、配置和利用的重要載體,是釋放數據要素價值潛力、推動數字經濟高質量發展、培育新質生產力的重要抓手。

  近年來,圍繞數據要素開發和價值挖掘的企業不斷涌現,我國數據產業呈快速發展態勢,相關制度和管理機制不斷完善,數據資源總量持續增長。數據產業已初步構建起覆蓋數據采集匯聚、計算存儲、流通交易、開發利用、安全治理等環節的產業鏈,企業規模逐步壯大,產業生態日益成熟。

  發展規模顯著擴大。據統計,2020年我國數據產業規模為1萬億元,到2023年已突破2萬億元。預計2024年至2030年間,數據產業將保持20%以上的年均增長率,到2030年產業規模有望達到7.5萬億元。截至2023年,全國數據企業數量超過19萬家。2023年,全國數據生產總量達32.85ZB(澤字節),同比增長22.44%。截至2024年9月底,我國在用算力中心超過880萬標準機架,算力總規模達268EFLOPS(每秒百億億次浮點運算次數)。這些數字表明,我國數據產業處于快速發展階段,逐步成為戰略性新興產業的制高點、發展未來產業的著力點和驅動經濟發展的重要引擎。

  政策支持更為精準。近年來,我國陸續出臺了一系列支持數據產業發展的政策措施,包括《關于促進企業數據資源開發利用的意見》《關于促進數據產業高質量發展的指導意見》等。各地因地制宜推出專項政策,支持數據產業和企業快速發展,助力傳統行業在效率提升、流程優化和組織變革方面轉型,成效顯著。現代農業領域,農業農村大數據平臺建設推動農業生產全流程數字化管理;商貿流通領域,多源數據實時精準服務,優化供應鏈管理,改善消費者體驗;交通運輸領域,江海聯運數據的打通有效助力航運物流降本增效;金融服務領域,搭建普惠金融綜合服務平臺,以數據技術破解中小微企業融資難、融資貴問題,促進金融資源精準配置。

  產業發展全球化拓展。各國為構筑國家競爭新優勢,紛紛出臺數據產業促進政策,推動本國數據企業搶占全球數據產業制高點。在此背景下,全球數據產業發展已突破地域限制,數據企業之間的合作與競爭不斷加強,數據跨境流動及國際規則制定成為各國關注的焦點。隨著促進數據跨境有序流動相關政策逐步完善,根據初步統計,2024年我國跨境電商進出口2.63萬億元,增長10.8%。這一趨勢不僅體現了我國在全球數字經濟中的重要地位,也為數據產業的國際化發展提供了新機遇。

  隨著數據規模的快速增長和流通效率的不斷提升,數據產業形態迭代演進,對強化數據安全、提升數據標準化、加快數據人才培養等方面的現實需求更加迫切。

  一方面,數據安全與隱私保護不強,是當前數據產業發展的核心挑戰。國內外數據泄露事件涉及金融、工業、教育等多個領域,不僅會損害個人和企業的權益,還會對國家安全、經濟發展和社會穩定構成威脅。美國電話電報公司在2024年發生大規模用戶數據泄露事件,約7300萬用戶的信息被泄露,對公司聲譽和用戶信任度造成嚴重影響。另一方面,數據孤島依然存在以及標準化不足,是限制數據產業集群化發展的主要瓶頸。統一的數據標準與規范、開放的數據授權機制、互聯互通的數據空間,是數據企業發展壯大和數據產業集群培育發展的迫切需求。截至2024年7月,我國已有243個省級和市級的地方政府上線了數據開放平臺,開放的有效數據集超過37萬個。但仍有不少高經濟價值的數據資源難以實現流通、共享、融合,不同系統和平臺之間的數據兼容性差,影響數據要素市場循環,不利于營造競爭有序、繁榮活躍的數據產業生態。此外,加強技術創新與人才培養,已成為推動數據產業高質量發展的當務之急,當前的人才供給數量、梯隊結構難以滿足產業發展需求。

  充分發揮數據產業引擎作用,需聚焦主體培育、政策配套、市場建設、人才培養、技術創新、國際合作等領域的難點問題,多措并舉、協同發力。一是積極培育數據產業主體,構建重點企業跟蹤服務機制,圍繞數據產業重要環節流程,建立長效溝通聯系服務機制,引導大中小企業融通發展和產業鏈上下游協同創新,加快形成良好數據產業生態。二是提升數據產業治理水平,進一步健全鼓勵數據產業高質量發展的相關配套政策法規,明確數據產業發展方向、支持措施和監管要求,建立健全行業標準與規范。三是優化數據要素市場環境,加快推進數據資源開發利用,促進數據要素市場規范發展,完善數據要素流通和交易制度,明確數據產權歸屬,完善數據安全保護和管理制度,培育形成公平、透明、高效、安全的數據市場環境。四是加快數據人才培育,統籌數據行業人才隊伍建設規劃,健全數據人才認定標準,形成與數據產業高質量發展適配的人才梯隊。五是推動數據技術創新融合,鼓勵企業、高校和科研機構加大在數據處理、分析、挖掘等領域的技術研發投入與合作,加強數據核心技術與人工智能等技術的融合應用,培育數據服務、數據咨詢、數據治理等新業態新模式,實現數據產業鏈拓展和價值鏈躍升。?(呂 欣 作者系國家信息中心研究員)

【責任編輯:紀麗娜】

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