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　　《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》第十七条聚焦数据集价值落地，从供需匹配、跨域融合、多元应用模式、开源普惠四大维度系统部署应用赋能工作，形成完整的用数价值释放体系。本条明确三大核心任务：搭建数据集与大模型双向需求对接机制，实现数据与模型精准适配、提质增效；破除行业、领域、场景数据壁垒，创新推广以数换数、数模互换、数据托管、数算一体融合应用模式；依托开源社区与公益供给，开放基础性、公益性数据集，全面激活全社会用数活力。

　　当前我国各行业已启动高质量数据集标准化建设，但 “重建设、轻应用、重存储、轻赋能” 的结构性矛盾突出。一方面，数据供给端与模型研发端信息割裂，行业数据集无法精准匹配垂直大模型训练、微调、推理需求，大量标注完善、合规完备的优质数据集闲置，模型训练存在数据短缺、样本适配度不足、训练成本居高不下等问题；另一方面，行业数据孤岛现象普遍，工业、医疗、交通、金融等领域数据封闭运行，跨行业融合应用场景稀缺，数据乘数效应未能充分释放。同时，以数换数、数模互换等新型协同模式缺少标准化规则，数据托管、数算一体配套载体不足，开源普惠型公共数据集供给总量偏少，中小科创企业、高校科研机构获取基础高质量数据门槛较高，全社会数据应用潜力尚未买球平台充分挖掘。

　　立足实施方案顶层部署，结合数据基础制度、人工智能 + 行动、可信数据空间建设实践，本文从应用价值战略意义、当前落地突出堵点、分层实操实施路径、全链条配套保障体系四个层面提出系统性建言，为地方政府统筹推进数据集供需对接、跨域融合创新、开源普惠供给提供可落地、可复制、可考核的政策支撑。

　　行业高质量数据集是垂直行业大模型迭代优化的核心生产资料，数据集与模型双向精准适配能够大幅降低模型训练损耗、提升行业任务准确率、缩短落地周期。建立常态化供需对接机制，能够实现模型研发需求反向牵引数据集建设，高质量数据持续反哺模型性能提升，形成 “场景需求 — 数据集开发 — 模型优化 — 产业落地” 正向数据飞轮，破解当前通用模型行业适配差、垂直模型优质样本不足的双重困境，为制造业数字化、智慧医疗、智慧城市等领域智能化转型提供核心支撑。

　　单一行业数据集价值存在边界，跨行业、跨领域、跨场景融合能够催生复合型创新应用。以数换数、数模互换、数据托管、数算一体四类模式针对不同市场主体设计差异化协同路径：产业链上下游通过以数换数补齐数据维度；数据供给方与 AI 企业依托数模互换实现资源互补；中小机构借助第三方专业数据托管降低治理运维成本；数算一体模式整合数据资源与算力底座，解决中小企业算力不足难题。多元模式并行能够低成本推动数据要素流动，最大化释放跨域融合增值效应，培育产业数字化新增长点。

　　数据应用生态需要市场化商用数据集与公益性基础数据集双向支撑。一方面依靠市场化交易、协同互换满足企业商业化、产业化需求；另一方面通过开源社区、公益机构开放基础性数据集，降低高校、科研院所、初创企业数据获取成本，激发基础科研、普惠创新活力。公私分层供给、商用普惠互补，能够平衡产业发展与公共创新需求，构建包容可持续的数据应用生态。

　　发挥数据集应用价值与培育数据付费共识、创新数据商业模式、推进数据资产化形成政策协同。活跃的数据应用场景能够持续催生稳定数据采购需求，巩固有偿使用市场共识；以数换数、数模互换丰富场内场外数据流通业态，拓展数据集商业变现渠道；跨域融合产生的持续现金流、标准化数据计量体系，为数据集资产盘点、评估、质押融资提供实践基础，完整串联数据供给、流通、应用、资产转化全链条价值。

　　对照实施方案应用赋能要求，结合多地产业调研、数据流通平台运行实践，现阶段数据价值释放存在四大系统性短板：

　　第一，数模供需对接机制缺失，双向匹配效率低下。未搭建统一的数据集与模型需求对接服务平台，数据加工企业、行业龙头不清楚模型企业样本需求，大模型研发机构难以精准获取适配行业数据集；缺少标准化需求清单、数据集适配评价规范，数据与模型适配度缺少量化评判标准，大量数据集建设与模型研发脱节，资源浪费严重。

　　第二，跨域融合应用壁垒较高，四类创新模式落地缓慢。行业间数据权属、脱敏、共享规则不统一，以数换数缺少标准化互换协议、收益分配机制；数模互换的资产核算、股权折算、使用边界缺少操作指引；专业化第三方数据托管机构供给不足，数据安全、权责划分机制不完善；数算一体可信空间建设覆盖范围窄，算力、数据一体化调度平台供给稀缺。

　　第三，开源社区建设滞后，公益性基础数据集供给不足。本地行业数据开源载体缺位，政府、国企、公益机构开放基础数据集意愿不强；开放数据集存在标注粗糙、合规不全、模态单一等问题，难以支撑基础科研；缺少开源激励政策，中介、公益机构开放数据集无配套扶持，高校、小微企业获取免费高质量基础数据渠道有限。

　　第四，跨部门协同保障不足，应用场景培育力度薄弱。数据、工信、科技、国资、财政部门缺乏统筹协同机制，数模对接、跨域融合、开源普惠分属不同管理条线；缺少专项财政激励，企业开展数据互换、托管、数算融合投入成本高；数据安全、隐私保护、权属纠纷调解配套机制不完善，市场主体跨域用数顾虑较重。

　　严格对标第十七条部署，按照搭建数模供需对接体系、推广四类跨域融合应用模式、培育开源普惠数据生态、完善全流程配套保障四大板块分层推进，全方位激活数据集应用价值。

　　由地方数据局联合科技、工信部门搭建统一线上对接平台，分行业设立数据集供给专区、大模型需求发布专区。供给方上传行业通识、行业专识高质量数据集，标注行业场景、标注精度、模态类型、合规资质；模型企业发布垂直大模型训练、微调、推理数据需求清单，明确样本规模、数据维度、质量标准、使用周期。平台搭建智能匹配算法，自动完成数据集与模型需求精准匹配推送，打通供需信息壁垒。

　　出台行业数据集适配大模型评价规范，构建量化打分指标，涵盖数据完整性、标注准确率、行业机理匹配度、脱敏合规水平、多模态适配能力五大维度。第三方测评机构出具适配度报告，作为平台匹配、政企采购、项目申报采信依据，引导数据加工企业按照模型研发需求定向开发数据集，避免盲目建设。

　　每年分工业、医疗、交通、金融等行业举办线下专场对接会，组织行业数据供给企业、垂直大模型企业、科研院所面对面交流；建立标杆案例库，梳理数模精准适配后模型性能提升、产业降本增效典型案例，面向全行业推广；将数模协同建设纳入人工智能产业扶持项目申报条件，引导市场主体主动对接匹配资源。

　　出台产业链数据互换操作指引，限定在合规脱敏、不泄露商业秘密前提下开展数据交换；制定标准化互换合同范本，明确互换数据范围、使用权限、二次加工约束、数据权属、收益分配比例；依托行业可信数据空间搭建安全交换通道，采用隐私计算、联邦学习技术实现数据可用不可见。优先在汽车、装备制造、供应链上下游产业链推广，打通研发、生产、销售全链路数据流。

　　明确数据集、行业模型作价互换的会计核算、资产评估、股权登记流程，支持数据持有方以高质量数据集置换垂直行业大模型使用权、项目合作股权；建立数模价值统一评估标准，采用成本收益法分别核算数据集与模型价值，确定互换对价；鼓励国企、链主企业拿出存量行业数据集，与 AI 研发企业互换行业微调模型，共建联合智能实验室，降低双方数字化投入成本。

　　扶持具备数据安全、合规治理资质的专业机构开展托管服务，面向数据治理能力薄弱的中小企业、科研院所提供数据集存储、定期更新、合规巡检、按需授权运营一体化托管服务；明确托管三方权责，划定数据访问边界、收益分成比例、数据泄露追责机制；设立托管服务费用补贴，降低中小机构托管成本，盘活闲置存量行业数据集。

　　依托政务云、城市算力中心、行业可信数据空间打造数算一体化服务平台，整合行业高质量数据集存储资源与普惠算力资源，实现数据存储、调用、模型训练算力统一调度；推行算力数据打包订阅服务，企业按需购买数据集配套算力资源，无需单独搭建存储与算力集群；重点面向工业仿真、医疗影像分析、多模态大模型训练场景落地，降低智能化应用落地门槛。

　　由政府牵头，联合高校、科研院所、行业协会、头部科技企业建设区域开源数据集社区，分通用基础、工业、医疗、交通、金融设立开源专区；对接全国性人工智能开源社区，实现优质开源数据集互通共享，打造线上开源数据发布、下载、交流协同载体。

　　出台激励政策，鼓励政府部门、国有企业开放脱敏后的基础性行业通识数据集；支持专业中介机构、公益科研机构将无商业保密属性、支撑基础科研的标准化数据集作为公共产品免费向社会公开；建立开源数据集入库审核机制，完成合规、质量双重校验后方可对外开放，保障开源数据安全可用。

　　设立开源数据建设专项奖励，对主动开放高质量基础数据集的国企、中介、公益机构给予资金奖励；将参与开源社区建设、开放公益性数据集纳入科技企业、科研单位评优、项目加分指标；面向高校师生、初创小微企业开放免费数据集调用额度，降低基础科研、小型创新项目数据获取门槛，全面激发全社会用数创新活力。

　　由分管领导牵头，数据局、科技局、工信局、国资委、财政局、网信办组建应用赋能工作专班，统筹数模对接平台建设、跨域融合模式试点、开源社区运营；明确各单位职责分工，定期调度试点进展，协调解决数据权属、合规、财政扶持跨部门问题，破除政策条块分割。

　　设立行业数据集应用创新专项资金，对开展以数换数、数模互换、数据托管、数算一体建设的企业给予项目补贴；对开放公益性数据集、参与开源社区建设的机构给予运维经费补助；将跨域数据融合、数模协同项目纳入数字经济、人工智能产业扶持资金重点支持范围，降低市场主体创新投入压力。

　　完善跨行业数据融合、开源数据、托管数据分类分级安全管理细则，明确各类应用模式下数据脱敏、访问控制、授权期限、出境管控要求；全面普及隐私计算、区块链存证、数据水印技术，实现数据流转全流程可追溯；建立数据权属纠纷快速调解通道，依托数据交易所、行业协会化解互换、托管、开源场景下的权益争议，消除市场主体用数安全顾虑。

　　聚焦制造、医疗、交通、能源、金融五大重点行业，每年打造一批跨域数据融合、数模协同、开源创新示范项目；总结可复制落地流程、运营规则、收益分配模式，编制案例汇编面向全行业推广；发挥政府、国企示范引领作用，在智慧城市、产业数字化项目中优先采用数算一体、数据托管、开源数据集等创新模式，带动全社会拓宽数据应用场景。

　　充分释放行业高质量数据集应用价值，是落实《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》应用赋能专项行动的核心抓手，是打通 “数据建设 — 模型创新 — 产业赋能” 完整链条的关键环节。搭建数模供需对接机制，解决数据与模型错配痛点；创新四类跨域融合应用模式，打破行业数据孤岛、释放数据乘数效应；培育开源普惠数据生态，兼顾产业商用与公共科研双重需求，三者相辅相成、有机统一，共同构建开放、协同、普惠、安全的数据应用发展格局。

　　地方政府应当坚持 “需求牵引、融合创新、普惠共享、安全可控” 工作思路，统筹平台载体建设、市场模式创新、开源生态培育、政策资金配套，持续丰富行业数据集应用场景，盘活存量优质数据资源，充分释放高质量数据集对垂直行业大模型、实体经济数字化转型、基础科研创新的支撑赋能作用，以数据深度应用培育新质生产力，推动本地数字经济与人工智能产业实现高质量协同发展。返回搜狐，查看更多