党的十八大以来，习近平总书记深刻洞察数字时代发展大势和科技创新趋势，历史性提出将数据作为生产要素的重要论断，就建设数字中国提出一系列新思想新观点新论述，作出一系列战略部署，推动数字中国建设取得重要进展和显著成效。今年是推进数字中国建设10周年，也是“十五五”规划谋篇布局的关键时期。党的二十届四中全会对“十五五”时期“突出科技创新的引领作用”“深入推进数字中国建设”提出了新的要求，为我们以数字变革驱动科技跨越、以科技不断催生新质生产力，指明了前进方向、提供了根本遵循。我们要深入学习贯彻习近平总书记重要指示精神，落实党中央、国务院决策部署，多措并举激发数据要素潜能，凝心聚力推动各领域数字化发展，以数字中国建设有力支撑强国建设，赋能中国式现代化。

　　一、深刻认识加快数据科技创新的重大意义

　　科技自立自强是国家强盛之基、安全之要。习近平总书记指出：“科技是国之利器，国家赖之以强，企业赖之以赢，人民生活赖之以好。”当前，新一轮科技革命和产业变革已进入到深化演进阶段。数据作为关键生产要素，能不能有效供得出、流得动、用得好、保安全，对于我国抢抓数字经济时代机遇，加快形成新质生产力至关重要。数据科技创新是支撑数据要素化的关键举措，是在新时期、新形势下，我国科技发展新的历史使命。

　　从国际竞争看，数据科技创新是打造国际竞争新优势、抢占主动权的“关键举措”。数据作为生产要素是人类社会发展史的重大命题，是全球竞争的新角力点。数据的开发和应用能力是衡量一个国家和地区综合竞争力的关键指标，世界各国纷纷围绕数据技术作出一系列战略性部署，力争赢得未来发展和国际竞争主动权。我国工业门类全、应用场景多，制造业、医疗、金融等领域积累了大量的高价值数据。加快推进数据科技创新，将我国海量数据资源、丰富应用场景、超大规模市场等优势转化为国际竞争优势，意义重大、时间紧迫。

　　从经济发展看，数据科技创新是发展新质生产力、培育发展新动能的“硬核支撑”。新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生。区别于传统依靠大量资源投入、高度资源消耗的发展方式，强化数据科技创新，加快推进产业转型升级，是符合高质量发展要求的生产力发展新路。有关研究表明，云服务、数据分析等技术的应用使我国工业领域的劳动生产率提升23.3%。无论是数字经济，还是其他战略性新兴产业与未来产业领域，数据技术均已成为新产业、新模式、新动能的催化剂，为新质生产力布局抢占先机、赢得优势提供强大支撑。

　　从科技赋能看，数据科技创新为科研突破带来“范式变革”。通过海量数据的收集、存储、处理和分析来进行科学研究，从而发现新的科学规律和现象已成为科学研究的“第四范式”。数据技术的发展，可以为各个科学技术领域提供更强有力的数据、工具和方法支撑，极大促进了科学技术发展。例如，2024年诺贝尔化学奖获得者基于全球范围内长期积累并开放共享的蛋白质结构与序列数据，运用AlphaFold2算法以超过90%的正确率预测了人类所知的2亿种蛋白质结构，破解了解析蛋白质结构这一困扰科学家50年的难题。加快数据科技创新，形成具有我国特色、自主可控的现代科技体系，是把握时代发展大势和科技革命趋势的必然选择。

　　二、切实把握数字中国建设的技术需求

　　2023年，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，提出“2522”整体框架，即夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。这一系列前瞻部署为我们加快数据科技创新，充分发挥数据要素的放大叠加倍增作用，更好赋能数字中国建设指明了方向、明确了实施路径。

　　数据具有区别于传统生产要素的特征，呈现高度复杂性。对于数据的治理和发展需要攻关一批能用好用的“驭数”手段，以满足未来超大规模数据处理、流通和开发利用的需求。同时，产业数字化、智能化发展对数据技术的性能、安全性和可持续性提出了更高的要求。

　　数据要素价值释放，驱动数据技术将进一步向跨域流通、高效低耗、智能可用发展。随着我国经济社会数字化转型发展，数据管理和处理从传统的单域模式发展到跨空间域、管辖域和信任域的流通利用。数据技术加快向支撑数据供给、汇聚、流通、安全的全链路技术体系发展。新型分布式存储技术、软硬协同和云边端协同的分布式高性能数据处理架构等不断创新，低资源消耗的数据流通和分析利用等技术持续演进，数据和人工智能相互促进、数据先行、数智共生的局面正在加快形成，引领信息技术体系加快从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型发展。

　　人工智能技术的快速发展对高质量数据供给提出新的要求，数据技术加快向多模态融合、虚实混合发展。数据是人工智能技术发展的基础燃料，数据的规模和质量决定了人工智能技术所能达到的高度和深度。过去4年，大模型每年训练数据量的增速超过50%，超过数据生产量的增速的2倍。根据《自然》杂志研究显示，互联网公开数据将在2028年耗尽，未来面向行业的多模态数据开发利用以及面向场景的合成数据变得愈加重要，推动数据加工和标注、数据合成等技术加速向智能化、精细化发展，真实数据与合成数据混合使用将为人工智能发展提供“不竭动力”。

　　数据要素化发展催生了新的数据安全问题，亟需构建新形势下的数据安全保障体系。数据大规模、跨主体、跨境的流通利用带来隐私泄露、数据窃取等一系列安全问题，数据安全从传统的网络和信息系统安全延伸至流通利用安全，需要转变数据安全理念，创新数据安全技术架构，提升数据安全保障能力。一方面，数据全生命周期各环节面临有组织、高危害、隐匿态的数据威胁。数据领域情况新、变化快，数据流通安全合规操作性指引严重不足，亟需研究数据安全流通利用的落地细则，打造“事前—事中—事后”一体化防护能力。另一方面，人工智能技术快速发展将数据安全对抗从“人机对抗”推向更加广泛的“机机对抗”，亟需构建新的数据安全保障体系。

　　三、综合施策推进数据科技创新，支撑数字中国建设

　　习近平总书记指出：“当今时代，数字技术作为世界科技革命和产业变革的先导力量，日益融入经济社会发展各领域全过程，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。”数据作为新型生产要素，是驱动全球变革的关键变量，以数据科技创新促进数据要素价值释放是建设数字中国的重要抓手。我们要认真贯彻落实习近平总书记的重要指示，进一步强化数据科技创新顶层设计，加快关键数据技术攻关和高水平应用，在推动创新资源集聚，完善基础制度保障、夯实科技创新基础支撑等方面协同发力，以高水平数据科技创新推动数字中国建设再上新台阶。

　　强化数据科技顶层设计。习近平总书记指出，要“加强战略规划、政策措施、重大任务、科研力量、资源平台、区域创新等方面的统筹，构建协同高效的决策指挥体系和组织实施体系，凝聚推动科技创新的强大合力”。今年是“十四五”规划的收官之年，也是“十五五”规划的谋篇布局之年，我们要进一步加强数据科技创新顶层设计，紧跟全球数据科技发展趋势，围绕数据要素市场建设和人工智能发展的迫切需求，做好数据领域中长期科技攻关规划，擘画数据科技创新工作蓝图。

　　加快数据关键技术攻关。习近平总书记强调，要“充分发挥新型举国体制优势，打好关键核心技术攻坚战，使原创性、颠覆性科技创新成果竞相涌现”。我们要面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求，加强基础研究和应用研究，加快数据供给、流通、利用、安全等关键技术攻关，推动解决当前数据要素流通利用效率不高、人工智能高质量数据集供给不足、数据安全难以保障等制约数据要素化的问题，为数字中国建设提供高质量科技供给。

　　推动数据科技成果应用。今年的政府工作报告将“激发数字经济创新活力”列入重点任务。落实好相关部署，我们要以解决未来应用需求为导向，着力加强数据科技研发、产品迭代升级、应用场景建设等环节融通创新，加快推进“数实融合”，协同推进数字产业化和产业数字化，促进数据科技创新与产业创新深度融合，将数据科技创新成果转化为现实生产力。

　　推动创新资源集聚。企业具有连接科技、市场、产业、经济的天然属性，是产业发展的基本单元和创新创造的主力军。我们要加强企业主导的产学研融合，积极引导企业、高校和科研院所等创新主体组建创新联合体，推动资金、人才、技术、数据等创新要素集聚，增强体系化攻关能力和场景创新能力，推动企业成为技术创新决策、研发投入、科研组织、成果转化的主体。支持企业国际化发展，深度参与全球创新链供应链。

　　完善数据基础制度保障。数据技术的落地应用离不开数据基础制度保障。今年政府工作报告提出要“加快完善数据基础制度，深化数据资源开发利用，促进和规范数据跨境流动”。2022年，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，为数据基础制度构筑“四梁八柱”。国家数据局加快推进数据产权归属认定、市场交易、安全治理等制度规则建立，组织北京、山东等10个数据要素综合试验区积极探索，取得积极进展。同时，数据基础制度建设具备复杂性、长期性，我们要坚持问题导向，大胆探索、先行先试，加快形成有利于数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的数据基础制度体系，有力推进数据要素市场化配置改革。

　　夯实数据科技创新基础支撑。习近平总书记提出，要“夯实科技基础，在重要科技领域跻身世界领先行列”。历史经验表明，科技创新基础雄厚，才能牢牢抓住科技革命机遇。加快数据科技创新，要在“基础设施、标准体系、人才教育”等方面持续发力，为新理论、新技术、新应用提供基础支撑。为此，我们要加快国家数据基础设施建设，为数据技术应用和持续迭代提供设施承载。要加快数据标准体系建设，在“十四五”期间已经研制发布的120项数据领域国家标准的基础上，进一步聚焦数据要素市场发展的需求，研究出台数据领域亟需的标准规范。要一体推进教育科技人才发展，推动数据领域学科体系建设，探索以“产教融合”的方式加速复合型数字人才培养。