今年的政府工作报告提出，“深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集”。当前，我国数据资源开发利用的效率如何，还存在哪些问题，对数据要素的发展有哪些建议？针对这些问题，《人民邮电》报记者采访了全国政协委员、中国工程院院士邓中翰。

　　邓中翰表示，当前，我国依然存在高质量数据集难获取、确权难落地等问题。80％以上的社会数据是视频数据，日均产生的超1000PB公共视频数据的利用率不足3％，数据价值没有充分释放。

　　在邓中翰看来，突破这个堵点的核心是加快完善数据资产化顶层制度：一方面，出台关于公共视频数据资产化的管理办法，明确公共视频数据中原始数据、结构化数据、衍生统计数据的权属划分，界定各参与方的权利和收益分配比例；另一方面，完善数据要素市场标准体系，打通“采集—确权—上链—交易—审计”全流程规则，让数据交易有章可循。同时，把“基于人工智能的数据要素应用”纳入“人工智能+”重点领域，构建数据要素价值闭环。

　　“安全是数据要素发展的前提。”邓中翰表示，与此同时，数据要素市场化安全发展必须以技术和制度双轮驱动、协同发力。

　　在技术层面，核心是建立自主可控的底层防护体系，做数据安全的“硬屏障”。一是依托多核异构（XPU）架构，构建“端—边—云”全栈自主技术体系，为数据采集、传输、处理全流程提供安全支撑；二是发挥多模态大模型和SVAC（数字视音频编解码）自主可控国家标准的优势，实现视频帧级数字签名和信源加密，既把非结构化视频数据转化为结构化数据释放价值，又从源头确权保障安全；三是推广“小模型边缘筛选+大模型云端精判+智能体服务”技术路线，实现“数据不动模型动、原始数据不流出”，兼顾利用与安全。

　　在制度层面，核心是建立边界清晰的规则体系，做数据安全的“软约束”。一是完善数据分类分级管理，明确公共、企业、个人数据的权属和使用规则；二是建立数据跨境流动安全审查机制，守住国家数据安全底线；三是强化数据要素市场监管，建立交易全流程审计机制，确保合规交易。只有技术为制度落地提供工具，制度为技术应用划定边界，二者融合才能实现价值和安全的统一。