安装新浪财经客户端第一时间接收最全面的市场资讯→【下载地址】
数据作为新型生产要素已深刻融入经济社会各领域,加快构建以数据为关键要素的数字经济,离不开强有力的数据产业支撑。
2024中国国际大数据产业博览会(下称“数博会”)8月28日至30日在贵州省贵阳市举办。会上发布的最新数据显示,2023年全国数据产业规模超过2万亿元;我国现有数据领域相关企业超过19万家;在全国约2200家典型数据企业中,数据应用企业占比最高,达到24%。
国家数据局局长刘烈宏在开幕式上表示,将从优化产业布局、培育多元经营主体、强化政策保障三方面系统布局培育壮大数据产业。
刘烈宏透露,国家数据局在前期充分调研基础上,正会同有关部门研究制定产业发展政策,目的就是要抓住数据产业成长的战略机遇,培育数据企业,塑造产业生态,将我国规模市场优势、海量数据优势转化为产业优势,提高我国数据产业竞争力。
有望保持20%以上年均增速
中国信息通信研究院在数博会上发布的《中国数字经济发展研究报告(2024)》显示,2023年,我国数字经济占GDP比重达到42.8%,较上年提升1.3个百分点,数字经济同比名义增长7.39%,高于同期GDP名义增速2.76个百分点,数字经济增长对GDP增长的贡献率达66.45%,有效支撑经济稳增长。数字经济在国民经济中的地位和作用进一步凸显。
数博会期间,国家数据局相关负责人在“激活数据要素潜能 释放新质生产力”对话会上介绍,我国数据产业发展初见成效:2023年,全国数据生产总量达32.85泽字节(ZB),同比增长22.44%;我国数据产业快速增长,经初步测算,未来几年有望保持20%以上年均增速;初步形成了门类较为齐全的数据产业链,涵盖“采、存、算、管、用”的全生命周期。
刘烈宏介绍,数据产业是一个新兴产业。从技术创新看,数据可信流通技术加速迭代;从资源配置看,数据有力促进了其他生产要素的创新性配置;从应用成效看,数据与业务融合更加紧密,深度赋能产业转型升级。培育数据产业,是推进数据要素市场化配置改革的重要途径,也是发展新质生产力、推动高质量发展的必然选择。
数据必须融入经济社会活动中,才能发挥其价值,这就离不开数据的“采、存、算、管、用”,就是采集、存储、计算、管理和应用,也离不开数据产品和服务的流通与交易。因此,需要培育一批从事技术创新、资源汇聚、应用赋能、流通交易以及基础设施建设的市场经营主体。
在日前国新办新闻发布会上,国家数据局数据资源司司长张望提到,数据产业与信息通信产业、互联网产业既密不可分,又有其新的发展特点,同时现有的高新技术企业、软件企业等支持政策,尚不能完全覆盖相关数据企业,将数据产业作为一个新兴的产业门类,制定针对性政策,有利于回应市场关切,增强数据企业的获得感,也有利于顺应科技和产业发展规律,有效聚集资源,培育一批强有力的经营主体,提高产业竞争力。
系统布局培育壮大数据产业
三方面系统布局培育壮大数据产业,具体将怎么做?
刘烈宏称,在优化产业布局方面,顺应数据产业发展方向和趋势,加强产业规划布局,优化产业结构。围绕产业链协同,大力推动数据开发开放,构建大中小企业融通发展、产业链上下游协同创新的生态体系。立足比较优势,引导各地在资源汇聚、技术创新、应用牵引、算力支撑等方向,打造一批协同互补、特色发展、具有国际竞争力的数据产业集聚区。
互联网、大数据和人工智能深入发展,催生了一批从事产业链数据整合利用的数据资源企业,促进了数据协同复用,激发了要素潜能;孵化了一批从事数据计算存储、挖掘分析的数据技术企业,推动了数据科技创新;也带动了一批数据应用企业深耕垂直行业,在赋能产业深度转型升级中发挥了重要作用。
刘烈宏表示,数据要素市场化配置改革,对数据合规高效流通利用提出了更高要求,数据经纪、数据托管、数据交易等新的服务业态快速兴起,数据安全可信流通、数据基础设施建设运营市场也呈现增长态势,数据服务企业、数据安全企业、数据基础设施企业正在迎来新的发展机遇。将加强引导,支持不同类型的数据企业公平竞争、加快发展。
强化政策保障方面,刘烈宏表示,瞄准科技发展方向和国家重大战略需求,推动数据领域技术攻关。用好政策、投资等手段,支持数据产业发展。推进产学研合作,加快数据领域学科体系和人才队伍建设。
此外,数博会交流活动中,国家数据局副局长陈荣辉也公开称,有关公共数据、企业数据资源开发利用的两份文件将于今年年内陆续出台,个人数据资源开发利用的相关政策也在加紧研究当中,未来将通过更有针对性、更具操作性的政策指引,让企业有感、市场有感。
筑牢数字安全屏障
数字安全已成为影响数字经济创新发展最关键、最紧迫的问题。在大数据时代,数据的共享和传播能产生更多价值,但数据被窃取会导致企业核心竞争力丧失。因此,数据安全是数字经济和数据交易的核心问题,只有解决了安全疑虑,数据产业才能快速发展。
“近年来企业的数据合规意识不断增强,合规水平有很大提高,但对有效兼顾数据安全和创新,企业期待更清晰、更具操作性的政策指引,稳定发展预期。”陈荣辉表示,鼓励企业在防范实质性风险的前提下,针对不同敏感级别的数据和数据处理场景,采取差异化的数据安全与合规管理措施,优化内部合规审批流程。同时,持续完善包容审慎监管规则,建立健全容错纠错、尽职免责的机制,降低企业的合规成本。
民建中央常务副主席秦博勇建议,一方面,健全数据流通利用安全治理机制,既要保障各类流通利用数据全生命周期安全,又要完善流通交易、开发利用过程中的数据安全治理机制;另一方面,构建政府、企业、社会多方协同的安全治理模式,持续提升数据要素安全治理能力,真正让数据“供得出、流得动、用得好、保安全”。
奇安信集团董事长齐向东对第一财经表示,安全是一切科技链、创新链、产业链的底板,一旦出现问题,不仅会打击链上企业,更会破坏整个供应链的稳定和效率。要想充分发挥数据要素的乘数效应,最核心的问题就是安全,只有保障了安全,才能够打消大家对数据交易的安全疑虑,为数字经济发展带来蓬勃活力。
齐向东提出了“数据三角”的概念,包括数据的生产域、应用域和流通域,每个领域都面临着不同的安全问题。由于“数据三角”是互为支撑、互相影响的,其安全问题也不能孤立解决。构建统一的体系化安全体系,覆盖“数据三角”的每个域,是确保数据安全的关键。
去年以来,人工智能(AI)大模型百花齐放。随着大模型在各行各业的广泛应用,其在提升效能的同时,也带来了数据安全和隐私保护的担忧。
360数字安全集团总裁胡振泉分析,数据安全风险主要源于两个方面:一是数据收集和处理阶段的不规范操作,可能导致隐私数据的泄露;二是大模型的内部机制像一个“黑匣子”,生成的内容难以预测,增加了隐私泄露的可能性。
为了应对大模型带来的一系列数据安全挑战,胡振泉提出,首先,需要对大模型训练数据的全生命周期进行严格的监控和管理,对数据语料进行更严格的智能治理。其次,他提倡通过“以模制模”的方法,即构建专用的、规模较小的专业大模型,对大模型的输入输出内容进行双向安全监测,利用AI技术来解决AI带来的数据安全问题。
![](http://n.sinaimg.cn/finance/cece9e13/20240627/655959900_20240627.png)
责任编辑:李桐
VIP课程推荐
APP专享直播
热门推荐
收起![新浪财经公众号 新浪财经公众号](http://n.sinaimg.cn/finance/72219a70/20180103/_thumb_23666.png)
24小时滚动播报最新的财经资讯和视频,更多粉丝福利扫描二维码关注(sinafinance)