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　　以推进工业数据开发利用为主线，选取制造业重点行业，依托重点行业企业、平台机构、先进制造业集群、中小企业数字化转型城市试点等主体分类施策，以典型场景需求为牵引，聚焦关键环节关键场景“小切口”开展先行先试，着力突破工业数据“采”“集”“用”瓶颈。到2026年底，培育一批行业数据合作联合体（以下简称联合体），建设重点行业数据可信互联平台，汇聚一批行业数据资源，攻关一批数据关键技术，研制一批工业数据标准，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，赋能一批行业大模型、工业智能体等应用落地，总结形成工业数据高效采集处理、可信流通汇集、深度融合应用的有效路径、创新机制和经验模式，赋能行业提质降本增效，探索工业领域高质量数据集建设和数据开发利用模式。

　　加强组织协同。工业和信息化部信息技术发展司负责整体统筹，组织实施方案编制与落实，对接各先行先试单位，跟踪各项试点工作进展。相关司局及地方工信主管部门负责业务指导，共同推进试点工作取得成效。加大资源保障。积极争取“两重”等渠道资金支持。协同部规划司、原材料司、企业局等有关司局，引导先进制造业集群、新材料重大专项、中小企业数字化转型城市试点在各自工作管理要求范围内，合理合规加大对联合体支持力度。鼓励各地工信主管部门通过专项资金、政府奖励等形式支持先行先试工作。深化生态合作。依托国家级人工智能开源社区，推动工业数据开源专区建设，引导联合体单位共享开放一批高质量行业数据集，促进工业数据共建共享生态。培育壮大面向制造业重点行业的数据咨询、数据治理、数据标注等数据服务企业。鼓励联合体单位开展校企合作，培育一批既懂数据又懂行业的复合型人才。

　　为规范数据知识产权登记管理，维护数据处理者合法权益，促进数据资源开放流动和开发利用，根据《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国反不正当竞争法》《中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《知识产权强国建设纲要（2021-2035）》等法律法规和文件规定，江苏省知识产权局、江苏省高级人民法院、江苏省发展和改革委员会、江苏省司法厅联合制定了《江苏省数据知识产权登记管理办法（试行）》，现予印发，请各地各部门认真贯彻落实。

　　到2026年，人工智能终端产业核心竞争力进一步增强，产品“含深度”进一步提升，产业生态持续丰富，全市人工智能终端产业规模达8000亿元以上、力争1万亿元，集聚不少于10家现象级人工智能终端企业，人工智能终端产品产量突破1.5亿台，在手机、计算机、大模型一体机、可穿戴设备等领域推出50款以上爆款人工智能终端产品，在智能制造、智慧金融、智慧城市、智慧养老、智慧政务等领域打造60个以上人工智能终端典型应用场景。

　　21.本政策措施自发布之日起试行，有效期至2028年12月31日，具体实施中的问题由贵阳市大数据发展管理局负责解释。原《贵阳贵安促进软件和信息技术服务业发展的若干措施（修订）》（筑府办函〔2023〕46号）、《贵阳贵安关于支持人工智能大模型发展的若干措施（试行）》（筑大数据发〔2024〕1号）同步废止。本政策措施与贵阳市已出台政策重复或同一事项适用于多项优惠政策内容，按“从优不重复”“晋级补差”的原则予以支持。

　　南京大学副校长，中国科学院院士周志华提出四点建议：一是加强政策引导，提升基础创新能力。优化人工智能领域科学研究的统筹布局，避免资源过度集中于算力消耗型的应用层，纠正盲目跟风“大模型解决一切”的误区，加大对AI算法基础研究的支持力度，提高针对具体问题设计算法解决方案的创新能力。重点支持一批具有前瞻性、战略性的基础研究项目，鼓励科研人员开展原创性研究。同时，引导企业和社会资本参与AI算法基础研究，形成多元化的投入机制。建立科学合理的科研评价体系，营造鼓励探索、宽容失败的科研氛围。

　　二是变革培养模式，打造复合型人才队伍。从源头构建“人工智能赋能科学研究”复合型创新人才培养体系，支持高水平研究型大学试点设立“博士+硕士”双学位项目，支持博士研究生在攻读AI专业博士学位期间，跨学科攻读一个科学专业硕士学位，探索构建跨学科融合的研究生培养新模式，系统化培养既深谙领域知识又掌握前沿AI技术的“双语”科学家。同时在学位获取、职称晋升、绩效考核等环节中建立“交叉学科特区”，解决跨学科人才在传统评价体系中“两头不靠”的困境。

　　三是注重双向科普，推动消除学科壁垒。构建跨学科的“双向翻译”与协作机制。一方面，由科学领域学者向AI研究者进行科学问题的抽象翻译，将领域前沿关键问题表述为AI学者可理解的语言，便于其进行针对性的求解。另一方面，由AI科学家面向传统领域学者开展科普，通过具体案例厘清技术边界，消除对AI的恐惧或盲目神化，阐明AI作为辅助科学发现的工具本质。鼓励定期举办跨界沙龙，促进不同背景的学者进行交流，推动从概念普及到实质性协作的跨越。

　　四是强化数据治理，构建科学数据生态。由国家相关部委牵头，构建国家级科学数据共享与服务平台。依托重点实验室等重大科技平台，建立标准化的科学数据仓储，制定各学科数据的采集、标注、存储和共享标准，引入数据质量反馈机制，持续优化数据资产。通过项目资助、成果评价等政策杠杆，鼓励科研机构与研究人员开放共享科学数据，形成良好生态，最大化利用效率。同时加强支撑技术研发和法律法规制定，有效保护数据共享过程中的敏感信息和知识产权。

　　他提出了三点具体建议，一是建立旅游数字资产的基础规划与管理制度体系。二是建立旅游数字资产特许开发与交易平台。朱鼎健建议在海南“全省统一数据开发利用平台”及“数据产品超市”中，设立“旅游数字资产”专属板块，授权符合条件的文旅企业、数据服务商、旅游文创机构等作为特许开发主体，对经授权的公共及市场旅游数据进行创意加工，形成标准化、合规化的数字产品，如数字文创、虚拟景点、历史再现IP等。同时，探索数据流动试点，针对具有稀缺性和独创性的高端数字文创、数字藏品、特色IP使用权等，通过定向拍卖、协议转让等方式实现价值转化。三是支持海南旅游企业与合规技术方合作，开展多元场景应用试点，做大数字旅游产业规模，比如在条件成熟时试点发行“文旅数字权益凭证”，作为特定旅游体验、限量实物兑换、会员服务等的数字化凭证，提升游客消费体验；鼓励利用数字资产开展跨境旅游营销等。

　　全国人大代表、江苏无锡供电公司电缆运检中心主任何光华建议加快电力数智化建设，增强极端天气下的抗风险能力。何光华还建议优化运维与人才体系建设，夯实电算协同发展根基。建立精细化算力分级运维体系，制定核心、关键、一般算力的差异化电力保障标准，搭建协同运维管理平台，构建“电网—算力中心”联动调度机制，提升电算协同运维的精细化、智能化水平；探索高校与企业“电算协同”跨学科培养模式，为电算协同发展提供复合型人才支撑。

　　全国人大代表、天津钢管制造有限公司管加工事业部元通分厂主任工程师李刚建议，要加快建设“人工智能+”数据平台载体，推动实体经济提质升级。聚焦制造业、农业等重点领域，打造一批人工智能示范工厂和产业集群，推广行业大模型与工业智能体应用，破解中小企业“不敢转、不会转”难题，给予智能化改造补贴，助力新型工业化发展。李刚还建议，要立足数字经济发展全局，紧扣人工智能产业发展需求，确立“安全为先、合规为基、价值为要、协同为径”的核心导向，推动数据共享，促进人工智能与实体经济深度融合。

　　全国人大代表、国家开发银行党委宣传部部长宋征建议，落实税收优惠政策，培育覆盖全链条的专业数据服务商；探索数据各环节的差异化收费和收益分配机制，保障各方合法权益；围绕实体经济、公共服务等领域打造示范应用场景，推动数据要素与一二三产业深度融合。宋征还建议，结合数据产业轻资产、成长快的特征，引导金融机构创新数据资产、知识产权质押等融资方式，重点支持优质数据项目和核心运营企业；发挥财政资金引导作用，设立专项发展基金、给予融资利息补贴，吸引社会资本参与，切实解决创新型数据企业的融资难题。

　　数据安全可信流通才能实现数据高效利用。张帆建议，大力推广“数据可用不可见、用途可控可计量、全程可追溯可审计”的数据共享模式，从技术和机制上消除企业商业泄密、权属纠纷顾虑。加大对隐私计算、区块链、可信数据空间等数据安全流通关键核心技术攻关，集中力量突破性能、成本、互联互通等瓶颈制约。加快制定统一的技术标准、接口规范、互认协议，打通跨企业、跨行业数据共享通道，实现规模化、普惠化应用，支撑人工智能与制造业深度融合。

　　全国人大代表、中国航空工业集团特级卓越工程师、中国航空工业集团公司济南特种结构研究所研究员田俊霞认为，在保障安全的前提下释放数据价值，关键在于“制度护航、技术赋能和场景驱动”。田俊霞建议，一是制度上要清晰可行。各个行业的数据敏感度一般都比较高，建议进一步细化数据分级分类规则，明确各环节的数据使用边界与主体责任，建立“谁提供、谁负责，谁使用、谁守规”的可信共享机制。二是技术上要安全可控。推广隐私计算、区块链等“数据可用不可见”的技术。三是推进上要生态协同。支持行业龙头牵头搭建数据底座，打通设计、制造、维修、服务等全链条，推动数据在行业产业链中有序流动和应用。

　　全国人大代表，中国移动上海公司党委书记、董事长、总经理楼向平认为，要加快释放数据要素在AI时代的创新价值，需要数据要素的高效率配置，建议选择部分地区开展“加强数据要素与人工智能一体化发展”创新试点，在数据跨行业、跨产业、跨城市、跨区域乃至跨境流通方面开展全链条、系统性、集成式试点，通过区域协同，为构建全国一体化数据市场发挥创新策源功能，为数据市场治理体系建设发挥先行先试作用。在创新机制方面，可以采取升级数据要素试验区，加快人工智能发展所需的数据要素机制探索，着重建设与完善面向AI产业的数据要素新型试验区；探索数据要素目录化管理及使用权开放、跨区域跨行业数据互信流通、跨境数据流通监管等机制，可以选择有条件的企业开展数据要素目录开放试点，推动区域城市间目录互通，为全国一体化数据要素市场建设提供样板。

　　楼向平表示，聚焦技术创新，可以大模型训练所需语料和高质量数据集为突破口，探索面向语料数据的安全流通，提供脱敏、去标识化、差分隐私等技术支撑，搭建AI时代“智能数联网”，推动公共数据、科研数据、企业生产数据的合规融合、区域共享。同时，面向AI的数据要素储备，打造国家级高质量数据供给高地也很重要。楼向平建议选择部分区域，设立核心高质量数据集创新基地，融通产业、科研、公共数据，优先开展行业数据供给，鼓励有条件的单位主动将自有数据提炼为面向AI的高质量数据集，形成相应评测标准，直接服务于AI模型效能快速提升。

　　全国政协委员、复旦大学上海医学院副院长朱同玉建议相关部门尽快出台细化政策，支持可信数据空间的建设，推动医疗数据从“沉睡的资产”转变为“流动的引擎”。一是全面推广“可信数据空间”模式。通过建设行业可信数据空间，部署隐私计算与智算算力，构建统一的多模态通用数据模型等方式，改变“数据搬家”的传统思路，推行“数据不出域，知识可流通，价值可共享”的新模式。在部署隐私计算与智算算力方面，可授权人工智能企业的算法模型在医院内运行，对数据进行本地化治理和训练，只带走参数和结果，原始数据始终留在医院。二是建立分级授权与全流程追溯机制。在明确数据权属与授权机制方面，须对于科研用途的微观数据建立动态化、具体化的二次同意机制。关于经脱敏处理的匿名化数据，医疗机构可作为应用管理的责任主体，但必须接受政府部门监管。三是打通患者获取数据的“最后一公里”，让患者成为数据价值释放的受益者而非旁观者。随着国家层面持续鼓励数据共享与流通，当前医疗数据跨机构调阅率不足的情况，未来有望逐步改善。在确保数据安全和隐私保护的前提下，可进一步探索医疗数据要素化配置路径。

　　全国政协委员、德勤中国董事会主席蒋颖建议从三方面推动建设高质量数据集。一是由全国数标委牵头、多部门协同，构建覆盖分类、元数据、质量评价等环节的统一标准体系，推动存量数据标准化改造；二是建立专项协调机制，提供标准化流程、工具模板和技术支持，设立财政激励降低企业负担；三是强化应用导向，要求项目立项明确使用场景，通过评审与监督确保建设成果匹配需求，并推动成熟数据集纳入公共平台实现共享复用。同时，蒋颖还建议优化数据跨境流动管理，切实提升合规效率。

　　邓中翰建议，在技术层面，要构建自主可控的底层技术防护体系，让技术成为数据安全的“硬屏障”。一方面，依托自主创新的芯片与AI技术，提升数据处理的安全可控性。另一方面，发挥多模态大模型与自主标准的技术优势。基于我国自主可控的SVAC国家标准，实现视频逐帧数字签名和信源加密传输。这一举措，既通过多模态大模型将非结构化的视频数据转化为结构化数据，释放数据价值，又通过信源加密实现数据确权，从源头保障数据安全。

　　全国人大代表，中国移动浙江公司党委书记、董事长、总经理杨剑宇建议：完善工业可信数据空间的合规管理体系。制定工业数据分类分级管理的实施细则，建立全国统一的工业重要数据备案与风险评估监管平台，切实加强工业数据合规治理和监管，提升可信数据空间的公信力；明确可信数据空间参与方的权责边界，厘清数据安全与隐私保护责任归属，建立数据流通利益纠纷调解机制；加强企业专项培训，积极培育扶持“数商”等服务机构。加快技术标准体系的构建和落地验证。成立跨部门工作组，引导推进工业领域数据格式、接口规范、安全认证等标准体系建设；针对工业数据流通、安全防护等重点需求搭建共性技术平台，为技术协同与标准互认提供落地支撑；通过财政补贴、试点示范等方式，协同推进标准建设与试点项目，鼓励产业主体参与标准落地验证，为规模市场效应形成筑牢标准支撑。强化工业可信数据空间建设的产业引导。通过设立专项基金、专项补贴等多种形式，加大对工业可信数据空间建设运营相关的基础设施接入、核心组件研发应用等支持力度；组织实施关键技术“揭榜挂帅”工程，聚焦隐私计算、多方安全计算等领域开展核心技术攻关；建设工业可信数据空间的技术验证与中试平台，推动通用技术方案在真实工业场景的定制化应用，降低企业技术应用成本。

　　全国人大代表，中国铁塔党委书记、董事长张志勇建议从制度体系、供给能力、安全底线三个方面发力，加快推动数据要素高效流通，充分释放数据价值。具体来看，一是畅通数据开放渠道，健全配套制度体系。进一步完善数据流通和有偿使用的基础性制度，聚焦“数据归谁所有、使用责任怎么划分、收益如何分配、流通过程怎么规范”等关键问题，加快形成清晰明确、可操作的规则体系。通过政策引导和宣传解读，让全社会更加理解数据有偿使用、数据价值创造的重要意义，消除各类主体在数据流通中的顾虑，推动数据要素真正顺畅高效流动。二是加强高质量数据集建设，强化数据供给能力。加强顶层设计和统筹布局，推动数据集建设向体系化、工程化、可持续方向转变。完善数据质量、应用成效等评价机制，引导社会更加注重标准统一、持续运营、规范管理。围绕重点行业和关键领域，明确数据集建设方向和重点任务，建立从规划、建设、运营到迭代优化的全链条长效机制，让数据资源不断更新、持续提升。三是加强数据安全能力建设，筑牢数据安全底线。完善数据汇聚、流转、使用全过程的安全保障体系，压实数据提供方、使用方、监管方等责任，提高风险防控、过程可控、责任可追溯能力，降低跨部门、跨行业数据使用的安全成本。结合各行业实际情况，在依法合规的前提下，积极探索建设可信数据空间，为数据价值能在更大范围、更加有序、更可持续地释放，筑牢安全可靠的坚实底座。

　　全国人大代表、中国电信抚州分公司“宗强班”班长宗强表示，当前老区发展新质生产力，最紧缺的并非设备，而是能够扎根基层、服务本土的“数字工匠”。围绕农村农技人才培养，他提出三点建议：一是完善“县乡村”三级数字人才体系。要把数字技能培训下沉到乡镇，培养一批懂通信、懂数据、懂业务的本土人才，让数字转型“有人带、有人干”。二是打通政企校产学研通道。通过职业院校开设“数字工匠”定向班，企业提供实训岗位，政府给补贴、给激励，形成学校育人才、企业用人才、政策留人才的链条。三是以人才链支撑产业链。用数字人才带动特色产业数字化，推动5G+农业、5G+文旅、5G+制造业在老区落地，把人才优势变成发展优势。

　　全国政协委员、中国民用航空华东地区管理局原党委书记姜春水建议，尽快明确民航旅客、货邮等未受行业监管的数据的管理职能主体，搭建民航大数据管控平台并结合正在推进的事业单位改革，加强民航局信息中心建设，为机场、航司、空管等数据使用方提供统一便捷的申请、审核和授权渠道；对数据使用方、提供方和平台方进行及时有效全面监管；定义统一、规范的系统和数据接口协议及标准，促进跨主体、跨领域之间系统和数据的合规有序共享，为民航数据高质量应用和发展提供统一、便捷、高效的管理支撑。此外，姜春水还建议，加快拓展民航行业公共数据范围。丰富旅客出行类和货邮物流类的公共数据项，加快扩展《民航公共数据资源目录（第一批）》，实现关键数据的更有效归集，切实增强行业数据掌控能力，为跨主体、跨领域的数据共享流通与价值挖掘奠定基础。

　　全国人大代表、南京市工商联主席、南京天加环境科技有限公司董事长蒋立希望，进一步加大对数据基础设施领域的政策支持力度，特别是在项目管理标准上予以优化，为全国一体化数据市场建设夯实根基。蒋立表示，特别是在数据流通利用设施底座、行业可信数据空间、算力网络一体化调度、高质量数据集建设与标注、跨境数据流动基础设施等关键领域，亟待加大投入力度。一方面，在现有数据基础设施项目支持中，将一定比例资金用于场景培育和应用推广，确保设施建设与场景应用同步推进；另一方面，专门设立场景培育与推广类项目，支持地方和企业围绕跨行业、跨区域的典型场景建设、标杆应用打造与商业化模式探索进行独立申报和实施。

　　全国政协委员、中国科学院院士李景虹建议，将行业数据资源建设提升到与技术创新、硬件投入同等重要的战略高度，构建分类施策、共建共享、安全可控的行业数据新生态。他提出，优先在生物医药、高端材料、智能制造等数据价值密度高的行业开展试点，制定行业高质量数据发展指南；布局行业级“数据工场”，建设自动化实验室、数字孪生平台等数据生产基础设施，依托隐私计算、联邦学习探索数据共建共享池；强化公共科研数据开放共享，将数据提交与开放情况纳入科研项目验收评价；明确场景数据合规使用边界，鼓励云端服务模式，让数据安全流通、价值高效回流。

　　李景虹还建议，以系统性思维深化教育、科技、人才一体化改革，为人工智能高质量发展提供基础性、战略性支撑。具体而言，一是夯实数据底座，由国家层面统筹建设科学与工程基础数据平台，推动关键领域数据标准化与开放共享，破解数据孤岛；二是推动融合育人，在高校布局“AI+X”交叉学科与交叉学院，动态调整专业设置，构建贯通式人工智能人才培养链条；三是深化评价改革，建立以创新价值、能力贡献、产业实效为导向的评价体系，为科研人员减负松绑；四是强化协同攻坚，支持龙头企业与高校牵头组建新型创新联合体，健全风险共担、利益共享机制，加速科技成果转化进程，让创新成果真正赋能产业发展。

　　全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹建议，深化数据要素市场化配置改革，健全数据价值评估与付费机制。明确在政府投资项目及国有企业数字化转型中设立数据采购专项预算，推动建立科学评估与动态定价机制。并构建逻辑一体的安全可信数据域，分行业制定数据分类分级流通合规指引，让数据在安全前提下高效流动。冯丹还建议，应实施“数据工厂”专项工程，构建国家层面规模化数据供给能力。聚焦工业制造、金融、教育、医疗、交通等16个关系国计民生的重点行业，建设行业级数据工厂。同时，支持有条件的省份建设区域性数据工厂，鼓励市场力量建设专业化数据工厂，形成覆盖全国、服务全行业的网络化供给设施。

　　全国人大代表、中国电信湖北公司资深总裁张敏建议，国家层面强化顶层设计，完善人工智能数据集专项法律体系。加快数据流通交易专门立法；细化人工智能训练数据合规规则；建立数据知识产权保护规则体系。打造国家级高质量语料库与数据保险箱，推动公共数据先行开放。依托国家级算力枢纽和国资云底座，建设“国家级人工智能高质量语料池”；通过物理隔离与逻辑托管，建立国家级“数据保险箱”；优先支持工业制造、医疗健康、交通运输、金融服务等数据富集行业建设国家级高质量数据集；建立全国统一的AI语料质量分级标准与安全审查制度，推动建立国家级高质量数据集认证中心。创新数据要素市场化机制，构建收益分配与资产入账新机制。完善数据交易市场体系；落实数据资产化政策；创新数据运营模式；建立“数据贡献者权益保护机制”，防止平台企业利用优势地位独占数据收益，保障中小数据提供方的合理回报。

　　全国政协委员、清华大学经济管理学院院长白重恩表示，我国人工智能发展从“技术突破”向“产业落地”跨越的关键期，必须通过优化资源配置和制度创新，破解算力瓶颈，释放数据要素潜能。关于如何构建专业化、规模化的算力供给生态，白重恩认为，大模型训练具有显著的规模经济效应，对于绝大多数应用层面的企业而言，自建算力中心面临高昂的初始投资和运维成本，因此，未来的方向应当是分工协作。具备资金、技术和运营优势的大型云服务商或部分有条件的地方政府平台，集中建设超大规模、绿色高效的公共算力底座；而广大中小企业则轻装上阵，专注于垂直场景的算法优化和应用创新。通过市场化交易机制，让算力像水电一样流动起来，降低全社会的创新门槛，形成“大企业建底座、小企业搞应用”的良性生态。

　　为使数据权属明晰，鼓励用数、供数，全国政协委员、恒银金融科技股份有限公司董事长江浩然表示，可借助技术手段与制度设计协同解决。在技术层面，运用技术手段进行数据溯源与防伪，结合AI算法融合多维度数据，实现动态定价，通过智能合约自动调整价格。在制度层面，加快数据确权立法，明确所有权、使用权、收益权边界，构建跨行业、跨地域的动态权属制度，细分数据类目、规范权责分配，并建立合规高效的数据流通交易制度。江浩然建议，进行前瞻性的顶层设计布局，统筹规划高质量的发展路径，妥善解决数据的所有权、使用权、收益权等问题。

　　全国政协委员，中国工程院院士、之江实验室主任王坚表示，数据对城市运行的重要性越来越强，数字化是新型城镇化的必然选择。王坚认为，新型城镇化不是将资源向大城市集中，而是通过数字化手段，让小城镇也能分享大城市的技术红利。创新型产业社区和商务社区，是用好数据资源、实现城乡联动的重要场景。传统产业园区往往功能较为单一，未来的产业社区应依托数字化手段，持续带动周边城镇发展。在城市治理层面，王坚委员提出，要打破各环节数据壁垒，让数据抵达基层。既要依托科技创新降本增效，实现高质量发展，也要关注个体的体验和需求，让更多人通过数字化更好享受生活。

　　全国政协委员、首创环保集团副总经理黄绵松表示，可信数据空间建设通过构建安全、可信、互认的数据流通基础设施，能有效打通环境数据要素壁垒，整合各类生态环境治理场景的海量信息，为环保行业的跨部门协作、精细化管理和市场化运作提供关键支撑。环境可持续发展可信数据空间正从打通内部产业数据入手，逐步融合上下游数据，支持水务环保行业加快建设全国统一大市场。而且，数据价值的挖掘与应用并非环保行业独有的挑战，是各行业共同面临的课题，需要全行业共同探索、重点突破。