近日，国家数据局正式印发的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，面向行业 “人工智能 +” 规模化落地，解决行业数据 “体量不够、质量不优、流通不畅、价值不高” 等痛点。政策总体目标、核心要点及数据产业引导方向解读如下：
总体目标：到2028年底，建成一批覆盖重点领域、经过实战应用验证的行业高质量数据集，构建“场景牵引数据→数据驱动模型→模型赋能应用→应用创造价值”的数据正向飞轮，夯实人“工智能+行动”落地数据底座。
覆盖范围：19个重点行业 + 5大创新领域，包含工业、农业、医疗、金融、能源、交通、低空经济、具身智能、智能驾驶等前沿赛道。
1. 强基扩容行动，扩大数据供给规模，丰富数据形态，打通公共数据与行业数据融合通道，做大数据总量、拓宽数据类型、延伸覆盖领域，适配大模型、智能体、具身智能等新一代人工智能+发展需求。
建立行业数据资源清单、应用需求清单，实行清单化管理；
依托产业链链主企业牵头，推动上下游主体共建共享行业数据集；
重点发展文本、图像、音频、视频、点云、时序数据等多模态数据，同步配套知识图谱、行业知识库；
对接国家数据基础设施，运用隐私计算、可信数据空间，实现数据集约化、标准化供给。
2. 标注攻坚行动，解决标注效率低、专业不足问题，推动标注工作向人机协同与行业专家参与模式发展。
推行模型预标注、人工校准、AI复检的人机协同模式，提升效率；
推动行业专家参与，指令微调、逻辑推理、专业知识类等高价值标注；
布局标注创新试验区，培育本土龙头企业与专业人才队伍；
完善职业技能认定，构建专职+兼职相结合的数据标注人才体系。
3. 提质增效行动，解决数据杂乱、标准缺失、质量不可控问题，打造AI就绪（AI-Ready）高质量数据，实现数据质量测评量化、互认，降低AI模型训练与落地成本。
普及自动清洗、数据格式对齐、智能数据质量检查等工具；
鼓励运用仿真技术生成合成数据，补齐高危、极端、罕见场景数据；
统一国家及行业数据标准，格式、标注、质量规范全面落地；
建立“数据质量+模型应用效果”双维度测评体系，实现一次测评、全国互认。
4. 应用赋能行动，解决数据与业务场景脱节问题，坚持以用促建、建用结合，打通场景、数据、模型的闭环，让数据真正服务于行业AI落地。
依托真实业务交互数据持续反哺模型，形成模型迭代与数据优化的正向循环；
打造集数据集生产、流通、模型训练于一体的行业数据赋能工场，树立标杆案例；
搭建政产学研用协同平台，开展供需对接、创新赛事，稳妥推进数据跨境安全流动。
5. 管理服务行动，解决数据权益模糊、安全风险等问题，构建数据全生命周期管理体系，建立数据全流程管理规则，做到可管、可控、可追溯，筑牢安全与伦理防线。
上线国家数据集管理服务系统，实现物理分散、逻辑集中，目录、供需、测评信息互联互通；
落实数据持有权、使用权、经营权三权分置制度；
规范敏感数据采集使用，防范算法偏见与歧视，坚守数据伦理底线；
运用区块链、隐私计算等技术，实现数据全流程可追溯，防范数据投毒、信息泄露。
6. 价值释放行动，解决数据变现难、商业闭环缺失问题，推动数据产品化、资产化、市场化运作，把数据从企业成本转变为可增值的企业资产，形成可持续产业生态。
丰富商业模式，鼓励数据订阅、API调用、定制化数据服务、行业解决方案等
探索词元（Token）交易模式，建立数据价值评估体系；
开展数据资产盘点、登记、评估试点，落地数据质押、作价入股、数据ABS、数据信托、数据保险等创新业态；
引导政府、国企、AI企业带头采购高质量数据集，培育市场化付费共识。
1、聚焦各行业“人工智能+”落地行动方向，发展行业专属知识数据资产；升级人工数据标注模式为AI+行业专家协同，提升产业附加值；明确行业企业数据资产化路径，支持数据ABS、信托、Token交易等创新；2、引导地方政府配套专项政策、资金、采购预算，统筹区域数据基础设施建设；数据标注、清洗、质检、测评、数据资产管理运营等细分赛道迎来发展机遇。数据要素全栈全产业链考试
认证
随着《数据二十条》《“数据要素 ×” 三年行动计划》《企业数据资源开发利用指导意见》《企业数据资源会计处理暂行规定》《数据产权登记工作指引》《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《国家数据管理标准DCMM2.0》等政策全面落地，各领域企业数据资产化与智能化转型升级进程明显加快。为抢抓数据资产与人工智能未来发展机遇，助力各领域企业破解数据管理难题、释放数据价值，落地“人工智能”+行动。北京数据元通科技有限公司联合有关权威机构，紧密贴合国家政策要求及工业和信息化部人才交流中心IITC能力评价标准规范，特组织开展线上培训考证课程体系，学完线上课时，参加IITC统一考试，成绩合格颁发工信部人才交流中心IITC相应能力证书；或者参加中国生产力学会培训与评价在线考试颁发相应证书。
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