转自微信公众号：临研通数据资产治理

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在2025年国务院政府工作报告中，数据基础制度的完善、数据资源的深度开发与利用以及数据跨境流动的规范被列为年度十大重点任务之一。这表明数据要素已成为推动数字经济发展的关键力量，受到了各界的高度关注。众多人大代表和政协委员纷纷围绕数据产业建言献策，提出了诸多具有前瞻性和建设性的提案，以下是一些重点提案的梳理：

一、构建全国统一数据市场，强化技术与标准支撑

全国政协委员、中国工程院院士邓中翰指出，我国数据生产量位居全球前列，但数字经济企业与资本市场的融合程度仍有待提升。他建议构建全国统一的数据市场，整合国家数据基础设施，完善公共数据资源体系，推动公共数据与行业数据的融合开发，确保数据在关键领域的安全性、可监管性、可交易性和可用性。同时，加快数据要素市场化进程，规范数据交易定价机制，设立国家级数据交易所试点。此外，要充分发挥资本市场的作用，支持数字经济企业通过并购重组、再融资等方式加速技术迭代，鼓励龙头企业共享数字化转型方案，带动产业链协同发展，释放数据资本化潜力。在技术与标准方面，应加大关键技术研发力度，推进自主标准制定，筑牢数据主权安全防线。

二、构建数据资源充分共享机制

科大讯飞董事长刘庆峰提出，应鼓励基于自主可控国产算力平台的大模型研发与应用。具体措施包括对国产算力芯片企业和使用国产芯片训练大模型的企业给予资金支持，倾斜国家公共算力资源；鼓励央国企优先采购基于国产算力平台的全栈自主可控大模型，并推广其在行业垂直领域的应用。他还建议构建数据资源充分共享机制，依托我国丰富的AI应用场景，推动大模型在产业中的广泛应用，形成数据飞轮效应，助力我国在AI产业落地方面抢占先机。此外，应专项支持基于国产算力平台的生态体系建设，促进大模型开发者生态和开源社区的发展，加快国产大模型生态体系和工具链的形成，提升我国自主可控人工智能产业生态的发展速度。在预防大模型“幻觉数据”危害方面，刘庆峰还建议构建安全可信的数据标签体系，提高内容可靠性。

三、提升数据质量，完善数据市场制度建设

中兴通讯高级副总裁苗伟强调，信息壁垒对产业发展的负面影响不容忽视，它降低了产业链的整体效率，削弱了产业的创新能力和竞争力。因此，他建议完善国家统筹协调机制，打破数据分散壁垒，推动全国性数字基础设施建设，为数字经济的高质量发展提供有力支撑。同时，应加强数据资源整合，提升数据质量，扩大数据应用范围，深化数据应用深度。加快数据技术创新，促进数据价值链各技术间的协同，形成技术闭环，更好地支撑数据价值闭环的实现。此外，还需加快构建适应数据特征、符合数字经济发展规律的数据基础制度体系，为数据要素市场的健康发展提供保障。

四、建设“产销一体化”数据平台

京东集团技术委员会主席曹鹏提出，应支持建设“产销一体化”数据平台，以促进供应链金融生态的优化。具体而言，建议国家金融管理部门联合相关部门建立统一的金融服务平台，实现企业端与用户端之间的信息共享和金融服务无缝对接。通过建设“产销一体化”数据平台，打破数据壁垒，实现需求的精准匹配与资金的闭环流转。此外，还应加大对金融科技的研发投入，利用大数据分析技术深度挖掘供应链中的交易数据、物流数据、企业信用数据等，推动供应链金融的创新升级。同时，推动建立供应链信息共享机制，强化产业链协同与金融效能，通过信息化手段实现供应链上下游企业之间的信息实时传递和共享，提高信息透明度和协同效率。最后，建议设立“跨行业金融创新试点”，构建开放协同的金融生态。

五、加快标准建设，创建生态认证体系

天娱数科CEO贺晗指出，推动具身智能发展面临缺乏通用平台的问题，如缺少算法通用开发平台、高质量3D数据集稀缺，以及硬件接口、通信协议、数据格式等方面缺乏统一标准等。他建议建立国家级具身智能发展规划，鼓励建设通用平台，开发从硬件到软件、从底层架构到应用层、从AI模型底座到3D数据集的通用开发套件。同时，加快标准建设，创建生态认证体系。针对算力领域存在的堵点与短板，如多元异构算力度量、调度、运行等方面缺乏统一标准和规范，难以协同优化的问题，贺晗建议在全国范围内进行统筹布局，借助“东数西算”工程强化生态协同，推动算力的标准化建设。此外，应加速自主研发进程，通过政策支持提升我国在高端芯片和基础软件方面的实力。同时，大力推广绿色算力，实施更为严格的能效标准。

六、推动数据标准化和规范化

飞腾信息技术有限公司副总经理郭御风认为，尽管我国人工智能产业发展迅速，但仍面临诸多挑战。他建议加强合作，加速推进自主可控算力芯片研发，开发兼容国际主流生态的AI软件栈，构建开放共享的高质量数据集，推动数据标准化和规范化，为AI训练提供可靠基础。同时，应夯实拓展应用场景，加快“人工智能+”产业落地。倡导公平、高效的市场竞争环境，整治“内卷式”竞争，减少市场垄断和不正当竞争行为，推动人工智能公共数据等资源的开放共享，鼓励大企业开放技术平台，形成“以大促小”的产业发展格局。此外，要进一步强化企业创新主体地位，优化创新机制，营造有利于科技创新的环境和氛围，充分发挥企业在创新中的主体作用。

七、加快建设全国统一的“数智信用体系”

全国政协常委、民盟浙江省委会主委成岳冲建议建设“数据底座—智能引擎—应用生态”信用大数据归集、分析、应用支撑体系。具体措施包括建设全国统一的信用大数据平台，推动信用大数据“一端全量归集、多终端调用”，制定《信用数据采集与应用国家标准》，建立全维度信用数据库。加强AI赋能，建设信用大数据智慧研判分析大模型，精准形成“信用身份证”数字画像，利用AI大模型实现从“静态报告”向“智慧诊断”的范式变革。运用区块链存证技术建立数据血缘图谱，对经济合同、消费轨迹、履约记录、社交网络等非结构化数据进行建模分析，形成用户多维信用画像，生成唯一的信用标识码，实现全国通查通验。同时，注重用户体验，释放“全域信用分”的普惠价值。

八、以数据技术提升退税管理水平

民建北京市委副主委安庭的议案主要聚焦于提高离境退税覆盖率与便利度，以提升境外游客的离境退税体验度和满意度，进而促进旅游消费，助力我国文旅市场增长。在相关建议中，他提出以数据技术提升退税管理水平，利用区块链、大模型等新质生产力工具记录和追踪购物及退税数据，确保交易真实性，减少骗税风险。通过科学分析游客消费热点和退税痛点，动态调整退税点布局和服务策略，以数据驱动优化退税管理的方向与内容。

九、加快构建国家地质大数据平台

内蒙古自治区工商联副主席吴城认为，应把握“人工智能+矿业”的发展机遇，推动矿业智能化、数字化转型，提升国家能源资源安全保障水平。他建议加快构建国家地质大数据平台，整合遥感、物探、化探、钻探等多元信息，打造多模态地质数据库。支持勘探算法研发，建立人工智能找矿模型库，深度挖掘区域成矿规律，推进地质勘探新范式的创新发展。通过研发应用“矿山人工智能大模型”，推动地质勘探、智能调度、灾害预测等垂直领域大模型开发，打破数字孪生矿山系统建设的瓶颈。

十、加快推动建筑行业工程标准和数据标准化

全国人大代表冯远注意到，AI在建筑设计中的应用仍处于起步阶段，存在法律法规、制度体系、伦理框架不完善，复合型人才短缺以及数据壁垒制约技术迭代等问题。为此，她提出以下建议：一是从知识产权归属、责任认定、技术准入等维度，建立并完善人工智能与建筑设计融合的相关法律法规，构建兼顾技术创新与风险防范的制度框架。二是加快推动建筑行业工程标准和数据标准化，提升数据质量，构建AI适配型工程标准和数据体系。三是鼓励建筑类高校加快增设“建筑+AI”交叉学科，将深度学习、生成式算法等纳入课程体系。此外，建议加快建立职业资格认证体系，增设“建筑人工智能应用师”等复合型人才的职称序列，激发市场主体参与人才培养的内生动力。