《“十五五” 时期数据资源高效流通利用研究报告》聚焦 AI 时代数据要素高效流通的核心命题，围绕制度、技术、场景三大维度，系统分析现状、挑战、路径与实践。
一、核心概述：数据流通的战略定位与基础认知
数据已成为数字经济时代关键生产要素，其价值核心在于通过汇聚、加工、应用优化资源配置、培育新质生产力。“十五五” 时期推动数据高效流通具有紧迫性，既是突破经济增长瓶颈、支撑 AI 等战略产业创新的需要，也是破解数据市场化改革梗阻、提升全球数字贸易话语权的关键。
1. 核心概念界定
数据资源：具有使用价值、可机器读取、可供社会化再利用的数字化数据集合，具备非消耗性、非排他性、易复制性、安全敏感性等特征，2024 年我国数据生产总量已超 41.06ZB。
高质量供给与高效利用：供给侧强调资源准备全面、需求匹配精准、机制完善、技术支撑完备；需求侧聚焦普惠公平、便捷高效、社会效益与经济效益突出。
高质量数据集：经采集加工可直接用于AI 模型训练的数据集，分为通识、行业通识、行业专识三类，是 AI 发展的核心 “燃料”。
AI 数据基础设施：涵盖高性能存力算力底座、高效流通的数据资源、智能化算法模型与平台、高速网络通信、高可靠性安全治理五大核心要素，是数据流通的“大动脉”。
2. “十五五” 时期发展趋势
国际格局：呈现多极化治理特征，欧美通过差异化政策推动数据跨境流动，新兴市场倡导协作，隐私计算、区块链等技术加速数据资产化转型。
国内进展：政策体系持续完善，形成“场景牵引、基建支撑、产业集聚” 的开发利用格局，可信数据空间培育、高质量数据集建设成为重点，“人工智能 +” 行动推动 AI 与数据流通双向赋能。
二、核心挑战：数据流通的三重制约
1. 社会环境层面
数据有效供给不足，数据目录体系不完善、供给能力不平衡、质量不高，且供给主体因权责界定不清、合规顾虑缺乏动力；合规可信流通环境未形成，数据权属模糊、隐私计算技术成熟度不足、互操作标准不统一；开发利用生态薄弱，数商数量与能力不足，跨领域协作机制缺失；配套制度不完善，数据产权、交易规则、收益分配等基础问题尚未完全解决；高质量数据集建设存在开源规模有限、与场景脱节、标准缺失、重建设轻运营等问题。
2. 技术体系层面
传统数据基础设施难以适配AI 需求，架构僵化、存储瓶颈突出，HDD 存储无法满足高吞吐量、低延迟要求，集中式数据中心可扩展性不足；存储性能制约流通效率，多模态数据爆发式增长对存储异构兼容性要求提升，AI 训练、高频交易等场景对 IOPS、带宽提出极致需求，且核心存储介质、芯片长期依赖国外厂商，自主可控面临挑战；数据开发利用能力不足，数据质量参差不齐、标准不一，全生命周期管理缺失，“数据孤岛” 现象普遍。
3. 安全风险层面
数据流通范围扩大、频率增加导致泄露、滥用、篡改风险提升，全生命周期安全保护复杂性加剧；跨境流动监管态势严峻，国内外法规对数据主权、本土化、隐私保护的要求日趋严格，合规成本高；传统存储设施缺乏硬件级防护，易受物理损坏、电磁干扰和黑客攻击，安全性与可靠性不足。
三、技术路径：破解流通梗阻的关键方案
1. 构建 “1+2+3+N” 高效智能数据基础设施
“1” 即打造高性能全闪存分布式存储的 AI 数据基础设施底座；“2” 即完善数据管理、数据安全两大管控体系；“3” 即搭建 AI 数据湖、AI 工具链、AI 可信数据空间三大平台；“N” 即深化 N 个行业应用场景，实现数据流、算力、模型资产的高效协同。
2. 建设先进存储与统一数据空间
推动全闪分布式存储替代传统HDD，凭借 SSD 在性能、能耗、TCO（总拥有成本）上的优势，支撑 EB 级多模态数据存储；加快 AI 数据湖建设，融合硬件自主、软件生态、数据调度、绿色节能能力，构建统一数据空间，实现数据 “泛在入湖、可信流通、AI 可用”。
3. 打造智慧化一体化管理与流通平台
集成多源数据实时汇聚、智能处理、标准化管理、可视化应用等能力，实现数据全生命周期管理；强化“全局可视可管可用” 能力，通过统一数据视图、全流程监控、便捷服务接口，降低用数门槛，提升数据服务效率。
4. 构建可信 AI 数据空间
遵循国际数据空间标准架构，通过数据管控策略、内核级应用控制、机密计算等技术，破解“流通不可控、传输不安全” 难题；提供数据供给、流通、应用、安全全链路支撑，保障多方主体在可信环境中共享共用数据。
5. 深化 AI 驱动的场景赋能
构建“汇数 - 治数 - 用数” 一体化体系，通过存力枢纽破除数据壁垒，建立企业 / 行业 / 城市三级可信数据空间，推动场内场外交易双循环；聚焦医疗、工业、政务等重点领域，实现诊断精度提升、能耗优化、决策提速等价值释放。
四、最佳实践：多行业数据流通应用案例
医疗领域：瑞金医院构建全闪存分布式存储的医疗AI 数据湖，实现多模态医疗数据统一管理，急诊响应效率提升 40%；华西医院基于全闪分布式存储打造基因大数据分析平台，将全基因组分析流程缩短至 7 分钟，较传统方案提速 180 倍。
科技产业：东风岚图采用自动驾驶HPDA 存储集群，数据注入速度提升 4 倍，模型发布速度提升 2 倍，自动驾驶开发效率整体提升 20%。
金融领域：中原银行构建“湖仓一体” AI 数据湖平台，实现结构化与非结构化数据统一纳管，数据存储效率提升 175%，柜台业务等待时间减少 30%。
动画产业：《哪吒2》依托分布式存储的智能分级技术与多协议互通能力，支撑每帧 10GB 数据的实时处理，保障特效渲染高效推进。
农业领域：崖州湾国家实验室打造“繁 - 未来农业智能枢纽”，汇聚多源农业数据构建标准化数据集，育种周期缩短 50%，效率提升 30%。
五、发展建议：“十五五” 时期推进数据流通的三大方向
1. 制度为基：完善政策与规则体系
落实现有数据基础制度，细化流通利用配套标准规范，构建全国一体化制度与标准体系；明晰数据供给方、运营方、使用方等多方权责，建立事前事中事后全过程监督体系；推进数据产权分置，完善市场交易、收益分配、利益保护制度，鼓励地方先行先试；补充AI 数据基础设施相关政策与标准，避免重复建设，确保高效集成与开放共享。
2. 技术为径：强化基础设施与安全能力
推进高质量数据集建设，提升数据标注质量、丰富多样性，建立全生命周期管理体系；推广AI 可信数据空间技术，运用区块链、隐私计算等保障数据 “可用不可见”；规模化布局全闪分布式存储设施，推动存储介质国产化与全闪化，打造高效智能数据基础设施；加快各行业 AI 数据湖建设，打破 “数据孤岛”，满足海量数据弹性扩容需求；提升存储设备抗攻击能力，构建端到端防勒索体系，强化数据安全保障。
3. 场景为核：拓展数据应用广度与深度
深度融入智慧医疗、教育、养老等民生服务，推动医疗技术普惠、教育资源均衡、养老服务提质；拓展抢险救灾、环境保护等公益场景，提升应急管理效能与生态治理精准度；驱动智慧农业、智能制造、金融科技、动画动漫等产业升级，催生新经济增长点，培育新质生产力。
来源：数利委、数据存储专委会、下一代互联网国家工程中心、中国评测、赛迪认证，数智澜、系本公众号通过公开、合法渠道获得，供大家参考学习
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模块一、数智基建投融资顶层设计及风险防范专题
(一) 公共数据授权运营的要点与操作实务
1. 公共数据授权运营的合规依据
2. 公共数据授权运营的要素
3. 数据授权的主要模式与比较
4. 数据授权运营中被授权方的遴选方式
5. 公共数据授权运营中，授予的权利/权益与特点
6. 公共数据授权运营的项目实施方案编制要点
7. 公共数据授权运营的难点与解决思路
(二) 数智基建投融资模式解析与案例分享
1. 市政基础设施信息化、数据中心、云计算中心、公共技术服务和数字化转型平台等采用专项债模式
2. 政府授权投资模式和企业投资（投资人+EPC）模式
3. 特许经营模式和政府采购模式
(三) 数据产业园开发项目投融资实务与落地实操
1. 数据产业园区投融资模式解析及案例分享
(1) 采购工程、采购服务模式：操作要点与案例分享
(2) 专项债模式：两种模式介绍及相关案例分享
(3) 数据产业园一二级开发分段+联合模式：政策及操作案例分享
(4) 反向委托（或反向购买）：如何实现一二级联动融资及案例
(5) 包装借款模式：35号文后一二级联动借款模式的应用要点，合规解决征拆资金与项目资本金，如何进行市场化融资？
2. 数据产业园开发项目结构化合作模式与案例分享
(1) “政府授权+城市合伙人+EPC”模式
(2) 园区综合开发项目 “投资合作+EPC”模式
(3) 专项债+市场化融资模式
(4) 股权回购退出+EPC模式：投资性退出及股东性退出的两种模式如何操作，项目如何融资
(5) “认购基金+基地”的双招双引模式
(6) 人力资本基金在数据产业园项目的运用
模块二、数据资产的法律合规专题
(一) 数据要素市场的法律合规实务解读
(二) 数据资产入表的法律合规解读
(三) 数据资产登记、交易的商业价值与合规逻辑
(四) 数据资产资本化的路径与合规
(五) 数据跨境合规实务解读
(六) 数据全生命周期：收集、存储、使用、加工、传输、公开、销毁等流程详解
(七) 企业数据合规法律调查
(八) 数据合规管理体系的实施路径和四大体系
(九) 讲师实操行业首单案例
模块三、数据资源入表融资专题
(一) 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》解读
1. 《暂定规定》制定目的和数据资源入表的范围
2. 数据资源价值管理的4条路径和数据资源入表全景图
3. 《暂行规定》案例和公开发布入表案例的解读
4. 数据资产化中的成本归集
5. 数据资源入表信息披露和难点探索与实施误区
(二) 数据资源入表实施路径
1. 数据资源入表路径图和调研
2. 数据资源入表方案编制和实施
(三) 数据资源入表四大保障
合规保障、组织保障、学习保障、技术保障
模块四、数据资产评估和质量评价专题
(一) 数据资产评估流程
1. 数据资产三大属性和四大影响价值因素
2. 数据资产五大特征和六维度评价数据质量
3. 数据资产评估对象的选取和评估目的
4. 数据质量评价
5. 评估方法介绍--成本法、收益法、市场法
6. 经济行为及评估方法建议
7. 报告形式及内容
8. 评估流程及周期数据资产评估
(二) 实践案例解析
1. 国央企、上市公司、科技型企业、普通民企等典型案例介绍
模块五、数据资产化专题
(一) 数据资产化的实现路径
1. 准确识别数据价值链
2. 数据为什么能称之为新型生产要素
3. 数据资产化具体如何实现
4. 数据资产化在数据要素市场中的地位与意义
(二) 数据资产化实践中的关键步骤与常见误区
1. 数据资产登记的误区与盲点
2. 数据资产登记与数据知识产权登记的同与异
3. 数据资产入表是必答题还是选答题
4. 数据资产化的典型案例：盐城港数据资产入表实践路径；合合信息数据资产入表实践路径
(三) 数据合规在数据资产入表中的必要性
1. 数据资产入表的流程与路径
2. 数据资产入表的方案实施：北京某国企数据平台案例介绍
3. 数据合规在数据资产入表中的必要地位与不同维度
(四) 公共数据授权运营的场景开发思路与合规方案
1. 公共数据的价值
2. 公共数据产品化的意义
3. 数据产品流通交易中经典公共数据产品介绍
模块六、数据资产化下的数据产品及治理
(一) 数据要素流通的关键基础
1. 激活数据要素的国家政策要求：流通
2. 数据流通的前提条件：治理及产品化
3. 企业数据缺乏治理的风险分析
4. 企业数据缺乏产品化的风险分析
(二) “数据要素×”公共案例解析
1. 商贸：小商品数字贸易便利化
2. 医疗：数据智能化分析辅助提升基层诊疗水平
3. 政务：强化大数据应用 构建数字应急体系
4. 全国资产入表经典公开案例解读
(三) 公共数据产品化的建设思路
1. 数据产品化的重要价值和意义
2. 数据产品化的工作流解析
3. 流通市场里的经典数据产品解析
4. 数据产品化的三维构建模型
5. 数据产品化的关键要素来源
(四) 数据产品化的核心工作：数据治理
1. 如何理解数据治理和为什么要做数据治理？
2. 数据治理分析对企业数据资产管理的价值和意义
(五) 数据治理分析实施落地方案
1. 顶层设计：数据治理规划
2. 关键设计：数据标准化
3. 组织保障：数据管理组织建设
4. 制度保障：数据管理制度与流程
5. 落地执行：治理实施
6. 运维保障：数据质量监控机制
(六) 入表项目难以开始的常见问题分析
模块七：可信数据空间建设与实践——基于政策、产业与合规视角
(一) 可信数据空间概述与背景
可信数据空间的概念介绍
可信数据空间的参与主体
可信数据空间的技术体系
可信数据空间的政策解读
(二) 可信数据空间的应用发展可信数据空间的价值与作用
可信数据空间的国内外发展情况
可信数据空间在不同行业的应用
(三) 可信数据空间的法律合规可信数据空间建设运营法律风险
可信数据空间的数据合规处理
可信数据空间合规管理体系建设
(四) 可信数据空间的未来发展可信数据空间与人工智能的结合
可信数据空间与数据要素的融合
可信数据空间在低空经济的运用
数据空间的政策与生态建设
数据空间的商业化模式探索
1. 内训特训：可定制专题内训或外训，包括但不限于本期课纲。
2. 项目咨询：数据资产入表融资、数据资产项目方案、数据治理实施方案、数据中台建设方案、特许经营实施方案等。
联系人：毕华
手 机：18611706048（同微信）
实操指南下载
入表白皮书 1华东联合发布《数据要素资产化白皮书》
2杭州市联合发布《企业数据资源入表实践白皮书》附：全文下载
3湖北数据集团联合发布的《医疗数据合规白皮书》
公共数据授权运营 1中国信通院发布的《公共数据授权运营发展洞察》
2赛迪顾问、中国电子云联合发布的《公共数据授权运营创新指南》
3中国通信协会发布的《公共数据授权运营案例集(2023年)》
数据合规 1北京律协发布的《律师办理数据资源入表法律业务操作指引（2024）》
政策汇编 2泰和泰律所联合发布的《数据资产中国政策法规汇编（2025）》 3枣树找数网联合发布的《中央及地方首席数据官政策法规汇编》 资产评估 行业标准 2国家标准化管理委员会发布的《信息技术大数据数据治理实施指南》
可信数据空间 1可信数据空间发展联盟联合发布的《可信数据空间建设及应用参考指南》
注：上述文件为公开文件，仅供大家进行学习交流
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