网络安全研究：数据领域重点议题系列研究（上）
赛 迪 研 究 院主 办 2025年12月15日总第84期3第期 本期主题 □数据领域重点议题系列研究（上） 『所长导读』 数据作为新型生产要素，是发展新质生产力、推动高质量发展的关键支撑。充分激活和释放数据要素价值，已成为发展数字经济、塑造未来竞争新优势的核心任务。当前，我国正从战略高度系统部署数据基础制度建设，持续推进数据要素市场化配置改革，加快构建全国统一的数据要素市场。在此背景下，系统研究数据领域重点议题，对准确把握发展趋势、有效破解发展瓶颈、充分释放数据要素价值具有重大意义。 本期《数据领域重点议题系列研究（上册）》聚焦数据要素全生命周期价值释放，设置七个专题展开深度研究。“专题一：数据产业发展趋势及集聚区建设研究”聚焦数据产业发展趋势，探索集聚区培育路径与政策支撑体系；“专题二：数据基础设施建设路径研究”分析国家数据基础设施概念内涵、战略定位与功能架构，提出协同发展建设路径；“专题三：数据科技体系及发展趋势研究”梳理数据科技体系与前沿趋势，规划核心技术发展路径。 希望本期内容能为政府部门、企业机构和社会组织提供参考和借鉴，并欢迎各界读者不吝赐教。 赛迪研究院网络安全研究所所长 温晓君2025 年 12 月 15 日 目 录目 录CONTENTS 本期主题：数据领域重点议题系列研究（上） 专题一：数据产业发展趋势及集聚区建设研究……………………1 一、数据产业的概念内涵……………………………………………1 二、数据产业的战略定位与政策依据………………………………1 （一）战略定位………………………………………………………………………1（二）政策依据………………………………………………………………………2 三、数据产业的发展趋势和问题难点………………………………2 （一）数据产业发展趋势……………………………………………………………2（二）数据产业发展问题难点………………………………………………………3 四、数据产业发展的政策建议………………………………………4 （一）强化产业监测能力……………………………………………………………4（二）丰富产业生态体系……………………………………………………………4（三）优化产业发展环境……………………………………………………………5 五、数据产业集聚区建设建议………………………………………5 （一）明确集聚区建设定位…………………………………………………………5（二）优化集聚区方向布局…………………………………………………………5 专题二：数据基础设施建设路径研究………………………………7 一、数据基础设施的概念内涵………………………………………7 （一）基本概念………………………………………………………………………7（二）功能架构………………………………………………………………………7（三）主要构成………………………………………………………………………9 二、数据基础设施建设的战略定位与政策依据…………………10 （一）战略定位……………………………………………………………………10（二）政策依据……………………………………………………………………11 三、数据基础设施建设的实践经验、发展现状和问题难点……11 （一）国际实践经验………………………………………………………………11（二）我国发展现状………………………………………………………………12（三）存在的问题难点……………………………………………………………14 四、对策建议………………………………………………………15 （一）强化顶层设计，持续优化建设布局………………………………………15（二）创新数据要素价值释放机制，激活数据资源潜能………………………15（三）加强核心技术攻关，筑牢自主可控技术底座……………………………16 专题三：数据科技体系及发展趋势研究…………………………17 一、数据科技体系的概念与构成…………………………………17 （一）数据科技的概念与内涵……………………………………………………17（二）数据科技体系的构建………………………………………………………17 二、构建数据科技体系的战略定位与政策依据…………………18 （一）战略定位……………………………………………………………………18（二）政策依据……………………………………………………………………19 三、数据科技体系建设的实践经验、发展现状和问题难点……20 （一）国际实践经验………………………………………………………………20（二）国内发展现状………………………………………………………………21（三）问题难点……………………………………………………………………22 四、加快构建完善数据科技体系的路径建议……………………23 （一）完善技术体系，强化全链路技术能力……………………………………23（二）健全基础支撑体系，夯实发展根基………………………………………24（三）优化生态体系，激发创新活力……………………………………………24 本期主题： 数据领域重点议题系列研究（上） 业发展路径，从而形成产业集聚效应。数据产业集聚区是繁荣数据产业生态，培育经济发展新动能的重要载体和有力抓手。 专题一：数据产业发展趋势及集聚区建设研究 一、数据产业的概念内涵 《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》明确，数据产业是利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和数据基础设施建设等。作为新兴产业，数据产业的内涵外延因技术迭代、创新应用、跨界融合等因素动态变化。 二、数据产业的战略定位与政策依据 （一）战略定位 发展数据产业是抢抓科技革命新机遇的战略选择。当前，以人工智能技术为代表的数据科技快速发展，数据资源价值日益凸显，数据技术加速迭代创新。加快培育壮大数据产业，是重塑国际经济秩序、增强数字产业竞争力的必然要求，对提升国家政治、军事、文化、科技实力也极为重要。 数据产业集聚区可以视为数据产业发展过程中自然出现的一种形态，主要指数据产业基础好的地区，结合特色禀赋，围绕数据资源汇聚、数据技术创新、数据创新应用、数据流通利用、数据安全治理等领域，促进各类资源要素供给，创新数据企业培育机制，探索差异化数据产 发 展 数 据 产 业 是 强 化 新 质 生产力的关键举措。数据是作用于新质生产力的关键要素，对于加快技术工艺进步、优化生产要素配置、促进传统产业转型升级具有重要意 “将数据产业作为鼓励发展类纳入产业结构调整指导目录”，并提出支持数据技术创新应用、鼓励开发多形式数据产品、培育高水平数据要素型企业、支持数据基础设施企业发展、落实专项政策、支持社会团体和产业联盟发展等方面意见。《国家发展改革委等部门关于促进数据产业高质量发展的指导意见》（发改数据〔2024〕1836 号）系统部署了 8 方面 22 条具体政策举措，从规划布局到主体培育、从技术创新到资源利用、从流通交易到安全保障、从基础设施到发展环境，标志着我国数据产业高质量发展进入新阶段。 义。发展数据产业能够充分释放数据要素协同优化、复用增效、融合创新的乘数效应，促进各类先进生产要素向发展新质生产力集聚，提升各环节数智化水平，催生新产业、新模式、新动能，有力驱动新质生产力发展。 发 展 数 据 产 业 是 引 领 数 字 经济高质量发展的内在要求。《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》提出，发展数据产业是深化数据要素市场化配置改革、构建以数据为关键要素的数字经济的重要举措。当前，数据作为新型生产要素已经深度融入经济活动的各环节各领域。发展数据产业，能够有效推动数据要素高效循环、深度开发和广泛应用，助力生产方式、商业模式和组织结构变革，提高生产效率、优化资源配置、降低运营成本，为数字经济高质量发展提供新动力。 三、数据产业的发展趋势和问题难点 （一）数据产业发展趋势 数据产业规模快速增长。我国数据产业处于快速发展阶段，整体发展形势良好。2024 年，全国数据企业数量超过 40 万家，数据产业规模达 5.86 万亿元，预计“十五五”时期仍将保持较高的增长水平。随着产业规模扩张，数据产业吸纳就业能力稳步提升，数据科学家、数 （二）政策依据 《中共中央办公厅国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》提出将“鼓励应用创新，推动数据产业健康发展”作为专章，围绕繁荣数据产业发展生态，明确 据分析师、算法工程师、数据标注师等多元人才持续增长，有力支撑数据产业创新发展。 （二）数据产业发展问题难点 数据产业发展底数不清。数据产业发展底数不清。目前，社会各界暂未形成数据产业发展共识，作为数据产业主要“商品”，数据产品、服务的类别和形态定义方式较为多元，不同地方、部门设立的数据企业认定标准也存在一定差异，导致难以形成统一的数据产业规模统计口径、测算方法、指标体系，对产业整体结构、细分领域的监测分析不够深入，准确把握产业发展动态、指导产业发展方向的难度较大。 数据产业业态持续演进。数据技术正从商业智能向人工智能加速演进，数据驱动技术创新、应用创新、产业创新不断深化，数据“采、存、算、管、用”产业链条加快完善，数据经纪、数据托管、数据资产评估等业态快速兴起，数据与 AI 深度融合，催生新产业、新模式、新动能，数据产业生态向数据深度挖掘和融合应用、算法算力和数据高度集成等方向持续演进。 数 据 产 业 发 展 动 力 不 足。数 据 产 业 发 展 动 力 不 足。从外部看，国家层面尚未出台针对数据企业培育和产业发展的专项支持政策，资金支持的覆盖范围和力度较为有限。地方出台政策内容缺乏创新，难以精准回应企业在资源供给、人才引进、金融保障等方面的实际需求。从内部看，产业链上下游协同存在不足，“采集数据用不上，需要数据拿不到”的供需错配成为严重问题，数据企业生产要素需求缺口明显，“稀缺性”资源难以为企业运转和产业发展提供动力支持。 数据产业集聚态势明显。当前，全国各地方抢抓机遇、加快布局，资源集聚、技术创新、应用牵引、安全支撑的产业特征初步显现，数据产业已成集群发展之势。从区域来看，京津冀、长三角、珠三角等地基本形成多层次、全链条的数据产业生态，资源共享、创新联动的集聚效应突出。北京、上海、广州、深圳等城市，资源要素富集、技术创新活跃、应用场景丰富，吸引大量头部企业和创新主体，产业生态化集聚趋势较为明显。 数据产业生态不够健全。数据产业生态不够健全。多数数据企业体量规模较小，且集中在附加值较低的基础处理领域，技术型、应用型、服务型数据企业总体数量较低，能够提供全流程综合服务、具备高价值环节核心竞争力的企业极为少见。多数市场经营主体核心技术储备不足、创新开发能力有限，部分企业业务类型、技术路线存在较为严重的同质化问题，难以实现对数据价值的深度挖掘。平台企业对产业市场的支持作用与其持有的数据规模不成比例，地方数据集团存在功能定位模糊、市场化运作能力不足等典型问题。整体上看，尚未形成梯次发展的产业格局。 四、数据产业发展的政策建议 （一）强化产业监测能力 探索明确数据产业在国民经济行业分类中的定位，系统梳理数据采集、存储、计算、流通、应用、安全等全产业链环节，加快制定数据产品和服务目录国家标准。动态调整、完善数据产业细分领域覆盖范围，及时将市场创新成果纳入目录，发挥导向作用。加快建设数据产业监测统筹运行机制，探索通过全国数据资源调查工作强化数据产业细分领域、不同地方监测力度，结合产业发展和统计工作实际优化产业规模测算方法，明确统计口径、指标体系和数据报送规范，摸清全国数据产业底数。 数据产业区域平衡不足。数据产业区域平衡不足。京津冀、长三角、珠三角等地区依托区位优势、产业基础、市场规模，为数据企业提供了较为广阔的发展空间和充足的支撑载体，形成了相对完善的产业体系；中西部、东北地区产业发展环境吸
