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国家层面
◎教育部、国家发展改革委、工业和信息化部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》
◎国家数据局综合司《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》面向社会公开征求意见
省市层面
◎《江西省贯彻落实〈政务数据共享条例〉工作方案》印发
◎《湖北省加强数据科技创新三年行动计划》印发
◎《数字青岛2026年行动方案》印发
专家观点
◎国家数据发展研究院副院长、研究员姜江：以价值为导向，化数据要素潜力为数据要素竞争力
01.国家层面
//教育部、国家发展改革委、工业和信息化部等五部门联合印发《“人工智能+教育”行动计划》
教育部等五部门关于印发《“人工智能+教育”行动计划》的通知
（教科信〔2026〕1号）
现将《“人工智能+教育”行动计划》印发给你们，请认真贯彻落实。
教育部
国家发展改革委
工业和信息化部
科技部
国家数据局
2026年4月2日
“人工智能+教育”行动计划
根据《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》战略部署，按照《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的要求，制定本计划。
一、总体要求
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会、全国教育大会精神，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，深入实施国家教育数字化战略，坚持育人为本、素养为先、应用导向、智能向善，充分发挥人工智能赋能教育变革的引擎作用，推动智能技术与教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖，统筹推进人工智能人才培养和应用创新，协同推进基础环境和创新生态建设，加快构建人机协同、虚实结合、泛在可及的智慧教育新形态，促进规模教育与个性培养、知识传授与能力培养、技术应用与人文关怀相统一，着力培育胜任智能时代的高素质人才，为加快建设教育强国、办好人民满意的教育提供强大动能。
到2030年，人工智能与教育深度融合格局基本形成，构建起纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系，人工智能人才培养规模与质量显著提升，形成全民人工智能素养培育长效机制。教育教学模式、科研范式、治理模式实现系统性变革，教育服务供给能力和现代化水平大幅增强，基础支撑环境更加集约高效，创新生态体系更加开放协同，智能技术应用更加普惠、安全、高效，形成一批高价值、可推广、可复制的应用场景，智慧教育新形态基本形成、全球影响力进入前列。
二、推动人工智能人才培养与素养提升
（一）加快普及中小学生的人工智能教育。持续完善《中小学人工智能通识教育指南》，开齐开足开好人工智能相关课程。推动人工智能教育全面纳入地方课程体系，指导各地研制人工智能课程指南，明确各学段课程目标、内容与课时要求。鼓励开展人工智能跨学科教学，推动人工智能教育融入课后服务、研学实践等环节。坚持科技教育与人文教育相结合，注重学生的启智、心灵的培养，引导学生科学认识、合理利用智能技术，提升学生智能素养，激发学生好奇心，培养创新思维，提高认知思考和解决复杂问题的能力。建强中小学人工智能教育基地，支持农村、边远地区学校利用国家平台开好人工智能课程。
（二）培育面向智能时代的高层次人才。推动人工智能成为高校公共基础课，按学科专业分类编写课程教材，推动全体学生掌握人工智能知识。根据人工智能技术特点，打造“短实新”的前沿创新课程。优化传统学科专业人才培养方案，指导高校开设人工智能交叉融合课程，丰富跨学科、跨专业课程群，培养复合型交叉人才。根据产业结构智能升级优化调整学科专业设置，新设一批适应新技术、新产业、新业态的学科专业。整合高水平研究型大学、科技领军企业、国家实验室等力量，深化学科交叉、产教融合、科教融汇，探索人工智能拔尖创新人才培养新模式。
（三）推动职业教育传统专业的升级转型。及时研判人工智能对职业教育的结构性影响，调整优化技能型人才培养要求，推动传统专业智能化升级，科学设计“人工智能+”专业体系、课程体系、教学体系，提高专业设置对产业发展的适配性。对接国家人工智能产业发展需求，立足培育新兴产业和未来产业，实施人工智能领域高技能人才集群培养计划，联合行业企业制定人才培养方案，更新课程体系，共建实习、实训、实践基地，有针对性培养新兴岗位高技能人才。
（四）促进全社会的人工智能通识教育。持续丰富国家平台的数字资源，汇聚开发人工智能通识教育资源，鼓励高校和企业开发人工智能专业特色资源，面向广大师生和社会学习者开放。将人工智能纳入高校学生就业能力提升“双千”计划，鼓励开设相关微专业课程和微证书项目，助力高水平就业。发挥高校和开放大学体系作用，面向重点群体定制开发人工智能素养和技能课程，提供个性职后培训服务，推动有关学习成果纳入学分银行。优化调整学历继续教育专业布局和人才培养方案，支持自学考试开设人工智能相关专业。
（五）提高广大教师的智能素养与技能。制定教师智能素养标准，明确教师应具备的人工智能素养能力。根据不同岗位需求分层分类开展人工智能素养培训，通过多种方式实现全覆盖。构建情境化测评系统，开发智能化、梯度化的测评工具，鼓励各地各校开展规模化的教师素养测评，根据测评结果针对性地提升教师素养和能力。推动师范生培养改革，将人工智能等前沿技术知识纳入课程体系，更新知识体系。将人工智能纳入教师资格考试和认证内容，在国家及省级教学成果奖中设立智能教育项目，激发人工智能创新的内生动力。
三、促进人工智能与教育深度广泛融合
（六）利用人工智能赋能学生学习。立足促进德智体美劳全面发展，研发智能学伴。研发思政大模型，丰富智能思政应用，建立全息、全域、全员、全时的沉浸式思政育人模式。建设学生数字档案，根据学生能力、特质和爱好，动态优化学习路径，更好满足多元化学习需求。探索人工智能赋能体育、美育、劳动教育、科技教育等有效路径，帮助学生个性成长。推动智能技术在中西部地区、乡村学校的应用，帮助学生开展自主学习，推广国家通用语言文字，促进教育优质均衡。研发应用智能辅具，支撑特殊教育学生的监测、评估和康复训练，促进教育全纳包容发展。
（七）利用人工智能赋能教师教学。围绕课前、课中、课后教育教学全过程，加强智能教学系统应用，为教师减负增效。支撑教师课前备课，辅助教师开展学情分析，支撑多模态教学资源自动生成、方案优化和教学过程模拟，实现人机共创备课。探索人机协同教学模式，利用智能系统参与教学环节，开发强交互虚拟仿真实验，提升沉浸式体验和个性评价反馈，提升课堂育人质效。辅助教师开展作业管理，推进智能批改、答疑和辅导。利用智能技术分析课堂教学行为，开展人工智能循证教研实践，构建适应智能时代的教师研修模式，帮助教师提升教学质量。
（八）利用人工智能赋能教育治理。围绕便捷服务、精准管理、科学决策，打造教育智能大脑。建设国家人才供需对接大数据平台，开展人才需求调查、预测分析和评价反馈。利用智能技术科学预测人口变化和产业发展趋势，健全资源统筹调配和学科专业设置调整机制。推动智能命题、智能组卷、智能监考、智能评卷等应用。研发教育评价智能化工具，探索开展学生学习全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价。打造智能化就业服务系统，实现大学生就业岗位智能推荐，促进高校毕业生高质量充分就业。高效分析海量多模态监测数据，提升校园安全风险实时预警、应急处置能力，支撑平安校园建设。
（九）利用人工智能赋能科学研究。围绕自然科学、工程科学和哲学社会科学，探索以揭榜挂帅等形式，建设并推广科学智能体和智能工具，帮助科研人员发现、总结规律，解决复杂问题。建设人工智能学科交叉创新平台，强化人工智能牵引的多学科融合发展，拓展知识边界，加快探索智能时代科研新范式。推动基础科研平台和科技基础设施智能升级，建设智能实验室和自主实验集群，实现自动化设计实验方案、开展实验操作、分析实验数据，提高科研创新效率。深化高校科技成果交易平台“科交汇”智能体应用，实现企业需求智能感知和转化成果智能匹配，培育新质生产力。
四、建强“人工智能+教育”基础环境
（十）构筑集约高效的智能教育基座。建设国家教育智能算力服务平台，有效汇聚算力、数据、模型、工具等人工智能创新资源。用好教育和科研计算机网，连接国家算力训练场、国家算力枢纽、企业和高校，整合各方智算、通算和超算资源。鼓励省级教育行政部门利用全国一体化算力网，为人工智能应用提供算力保障。围绕思政教育、学科知识、科学研究等方向，组织开发国家基础语料库，鼓励地方和高校开发领域特色数据集。建强国家教育大数据中心，建立跨部门、跨地域、跨平台的数据网络，探索基于平台、期刊、终端等数据动态更新机制。国家开展有组织攻关，分教育阶段研发人工智能教育大模型，强化价值对齐、逻辑推理、安全伦理等能力，为地方和高校应用提供支撑，有效避免资源浪费和低水平重复建设。
（十一）培育共创共享的智能应用体系。深入推动国家平台智能升级，实现资源个性推送、服务智能办理、数据智能分析。建立高等学校和中小学的协同贯通机制，共同研制人工智能课程，共同开发人工智能应用。布局建设国家人工智能（教育）应用中试基地，提供学生知识、能力和素质图谱等公共产品，降低应用创新门槛，培育应用服务体系，加快智能产品与服务落地。建设人工智能学习社区，汇聚开源课程，提供创新资源，开展成果认证，鼓励师生参与开源生态建设，实现语料共建、模型共测、应用共创，持续培育优质的教育智能应用。建立智能应用能力评估体系，遴选面向不同教育角色、不同应用场景的教育智能体，择优上线国家平台。组织人工智能先导应用场景项目，打造一批高价值的标杆应用。
（十二）打造虚实融合的未来教育空间。打造未来课堂、未来学校、未来学习中心和未来实训中心，打通人工智能应用“最后一公里”。在重点学科领域布局教学和实践能力中心，打造精品人工智能交叉课程和实践项目，支撑学科智能升级。试点研发数字教材，推出新一代智慧慕课，深化虚拟仿真实验建设，丰富数字教育资源形态，构建沉浸式的教学空间，构建人机协同的教学新模式。推动智能终端应用，通过大数据分析构建学生用户画像，以学生为中心配置学习资源，支撑规模教育下的个性学习。整合教育大模型和智能体工具，打造一批主题式学习场景，推动项目式、探究式、场景式育人，引导学生学会思考，培养胜任智能时代的能力。
五、优化“人工智能+教育”发展生态
（十三）开展“人工智能+教育”的研究创新。推动人工智能与认知科学、脑科学、心理学、教育学等多学科领域交叉，创新教育研究范式，深化对教育规律、认知发展等理解。持续开展人工智能社会实验，深化人工智能伦理研究，科学评估技术对教育的影响。构建“人工智能+教育”的技术创新体系，建强联合攻关平台和教育实践研究基地，组织开展共性关键技术攻关，鼓励高校、企业、科研院所参与“人工智能+教育”生态建设，引导国有和社会的长期资本、耐心资本、战略资本投入教育科技创新，推动更多先进技术服务于人的发展。
（十四）加强“人工智能+教育”的条件保障。加强人工智能教育培训、应用创新、技术研发、安全保障等方面的制度，构建适应人工智能发展要求的教育政策制度体系。鼓励教育机构、企业、科研单位聚焦教育行业人工智能应用、大模型评测、数据安全等研制一批标准规范。创新人才队伍建设模式，引进高校、企业人才参与开发建设，培育一支复合型、高水平的工程技术团队。支持鼓励通过购买服务等方式创新投入模式，构建政府主导，高校、社会、企业共同参与的多元投入机制。
（十五）促进“人工智能+教育”国际合作。持续举办世界数字教育大会、世界慕课与在线教育大会、国际人工智能与教育会议等国际会议，建强人工智能开放联盟、世界数字教育联盟、世界慕课与在线教育联盟，打造系列国际交流旗舰平台。充分发挥双边及多边机制，分国别、分区域推进教育国际合作，共享多语种人工智能课程、教育大模型和智能体，加强优质教育资源和经验互学互鉴。积极参加全球教育治理，依托联合国教科文组织等重要国际组织平台，深度参与人工智能教育领域国际议程、规则和标准制定，不断提升我国数字教育国际影响力。
（十六）筑牢“人工智能+教育”安全屏障。建立人工智能教育应用的安全防护体系，分类分级确定安全防护标准。深化建立教育大模型安全审核机制，确保生成内容积极健康、向上向善。建立人工智能教育应用的安全测评标准，一体保障模型算法、数据资源、基础设施、应用系统等安全，确保技术应用符合教育规律。推动软件正版化，保障人工智能应用安全、可信、可控。强化人工智能进校园管理，明确智能产品、终端的应用规范。健全人工智能评估备案、技术监测、风险预警、应急响应机制，有效防范利用人工智能伪造诈骗、学术造假、应试内卷、泄露隐私等问题。
六、组织实施
坚持把党的领导贯彻到“人工智能+教育”全过程，强化组织领导、统筹谋划、指导监督和条件保障。教育部门负责制定行动计划，统筹推进实施；发展改革部门加强统筹协调，支持符合要求的项目建设；科技部门负责加强重点领域科研布局；工业和信息化、数据管理部门负责提供政策支持，促进开源开放和数据互联互通。各地各校要将“人工智能+教育”纳入发展规划，制定符合自身实际的实施方案，积极开展应用示范。加强智库与咨询机构建设，加强政策战略研究、一线工作指导和建言献策。组织开展专题培训，提升管理干部的人工智能领导力。深入实施人工智能赋能教育行动试点，构建基于数据的常态化应用监督机制，及时总结宣传优秀经验做法。
（来源：中华人民共和国教育部门户网站；发布时间：2026-04-08）
//国家数据局综合司《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》面向社会公开征求意见
关于向社会征求《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》意见的公告
为贯彻落实党中央、国务院实施“人工智能+”行动有关决策部署，进一步加快推进行业高质量数据集建设，强化数据赋能人工智能创新发展，我们研究起草了《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》，现向社会公开征求意见。
此次征求意见的时间为2026年4月15日至2026年4月22日。欢迎社会各界人士提出意见，请通过电子邮件方式将意见发送至datasets@nidd2025.com，并注明单位名称、姓名和联系方式。
感谢您的参与和支持！
附件：《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》
国家数据局综合司
2026年4月15日
关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案
（征求意见稿）
行业高质量数据集是经过采集、加工等数据处理，可直接用于开发和训练人工智能模型，并能有效提升模型、智能体、智能终端等应用效能的行业数据的集合，包含行业通识和行业专识数据集。行业高质量数据集是推动“人工智能+”赋能千行百业、实现产业落地的基础性、关键性资源。为落实国民经济和社会发展“十五五”规划纲要，深入实施“人工智能+”行动，推动行业高质量数据集建设推广与“人工智能+”同频共振、互促共进，强化数据赋能人工智能创新发展，制定本方案。
一、总体要求
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和历次全会精神，全面落实“人工智能+”行动，主动顺应人工智能发展范式跃迁，按照“需求牵引，急用先行，应用验证，安全保障”原则，聚焦国民经济发展重点行业和战略性新兴产业，围绕行业高质量数据集供给、流通、应用等关键环节，部署强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六个专项行动，形成“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“数据飞轮”，加快构建数据要素与人工智能协同演进的共生生态。
到2028年底，建成一批覆盖重点领域、经过应用验证的行业高质量数据集，打造一批数据驱动人工智能创新发展的典型应用场景，培育一批具备领先优势的创新型数据企业和专业人才，形成一批行业高质量数据集建设标准和工具。数据从供给到价值释放的良性循环基本形成，数据赋能人工智能创新发展的作用更加凸显，数据产业与人工智能深度融合，持续催生智能经济新增长点。
二、实施强基扩容行动
顺应人工智能加速向行业渗透，从对话向多模态生成、决策执行、具身智能、物理交互等范式跃迁的趋势，拓宽数据供给渠道，丰富数据供给类型，加快建设行业高质量数据集，为人工智能发展和应用提供充足“燃料”。
（一）聚焦行业领域推进高质量数据集建设。聚焦科学研究、工业制造、农业农村、智慧能源、交通运输、金融服务、医疗卫生、教育教学、电子商务、人力资源、文化旅游、应急管理、气象服务、绿色低碳、公共安全、城市治理、住房建设、自然资源等重点领域，以及低空经济、具身智能、智能驾驶、智慧海洋、生物制造等创新领域，加快推进行业高质量数据集建设。
（二）体系化推进行业高质量数据集建设。梳理行业数据资源底数和应用场景，建立数据资源清单和数据集需求清单。以应用为牵引，持续推进行业高质量数据集建设先行先试，加快形成一批可复制、可推广的数据驱动型示范场景。强化链主单位牵引带动作用，推动产业链上下游协同共建和资源整合，持续扩大行业高质量数据集供给规模，鼓励链主单位面向行业开放数据集并提供数据服务。加大公共数据资源开发利用力度，依托公共数据建设一批高质量数据集。
（三）顺应人工智能发展推进行业高质量数据集建设。面向人工智能预训练、指令微调、强化学习、测评等各阶段，持续推进文本、代码、图像、音频、视频、点云、时序数据、科学数据等多模态高质量数据集建设。面向智能体等新型智能应用形态，加强知识库、知识图谱、本体等数据集建设，加快复杂任务规划、长程推理、人机交互、决策执行等数据集建设。面向具身智能发展需求，加快重点场景物理交互、环境感知、运动控制等真机交互数据集建设，积极应用仿真模拟与合成技术扩大数据供给。积极布局世界模型等前沿方向数据集建设。
（四）强化与数据基础设施建设有机联动。鼓励依托国家数据基础设施，充分运用隐私保护计算、可信数据空间等能力，开展数据集安全存储、可信流通、高效应用，推动数据集从分散持有向集约化、标准化供给转变。鼓励探索建设支撑大规模、多模态数据集的数据基础设施存力中心。
三、实施标注攻坚行动
数据标注是将知识和经验注入到训练数据的过程，是行业高质量数据集建设不可或缺的关键环节。引导数据标注从以人为主向人机协同、专家深度参与的多层次标注模式转变，推动数据标注向专业化、智能化、体系化跃升。
（五）推动数据标注转型升级。加强数据标注领域科技创新，强化自动化工具和平台的研发与应用，发展“模型预标注+人工校准”、“人工标注+模型检验”、“模型预标注+模型检验”等智能化标注服务，全面提升数据标注水平。发展专家型数据标注服务，建立行业专家认证注册机制，推动专家深度参与指令微调、强化学习等阶段所需的专业知识标注，生产逻辑推理、领域知识等高质量数据集，提高数据集的知识密度与专业价值。
（六）持续推动数据标注先行先试。指导首批七个承担数据标注先行先试任务的城市，持续做强做深数据标注产业。面向创新能力强、发展基础好、产业特色优的地区，梯次布局一批数据标注创新试验区。有序引导具备条件的地区因地制宜开展试验区建设，避免一哄而上，防止同质化、低水平重复建设，促进数据标注产业链上下游紧密协同，形成产业集聚效应。培育一批数据标注龙头企业、独角兽企业、瞪羚企业，壮大数据标注产业。
（七）扩大数据标注人才供给。支持有条件的院校增设数据标注相关课程，依托产教融合、校企协同等方式，培育具备专业知识的数据标注人才。鼓励开展数据标注职业技能等级认定，强化继续教育与在职培训，畅通人才发展通道。完善分层分类人才评价体系，建设专职与兼职相结合的专业标注人才队伍。鼓励高校毕业生等群体参与标注工作，通过灵活就业、项目协作、多元岗位供给等，扩展就业渠道。
四、实施提质增效行动
推动构建符合结构完整性、内容多样性、标注准确性、模型适配性等质量标准、满足人工智能就绪（AI-Ready）的高质量数据集，降低训练推理成本，有效提升模型性能。
（八）提升行业高质量数据集建设质效。加强数据清洗、增强、标注、对齐、质检等关键技术攻关和全过程自动化工具研发应用，支撑高效率、高标准构建行业高质量数据集。针对行业特定应用场景，鼓励运用数据智能过滤与配比等技术，构建更精、更强的高知识密度数据集，降低训练推理成本。发挥数据合成在数据集建设中的积极作用，利用模型、仿真系统等生成的数据，解决稀缺场景数据集构造难、真实场景数据采集成本高等问题。
（九）推动高质量数据集标准体系建设和应用落地。加快推进高质量数据集格式、类型、标注、质量测评等相关国家标准研制，健全高质量数据集标准体系。鼓励各行业、各地方与国家标准联动，推动重点行业领域高质量数据集标准研制。加强标准应用验证和贯标，促进高质量数据集规范化建设。
（十）强化高质量数据集质量测评和结果互认。持续完善“数据质量验证+模型应用反馈”的测评方法，加快建设覆盖多行业、多场景、多模态的测评数据集，有效评估高质量数据集应用效果。发起高质量数据集测评联合行动倡议，推动相关单位按照标准，采用统一测评方案和工具开展测评和封装工作，实现“一次测评、全国互认”。
五、实施应用赋能行动
坚持行业高质量数据集建设与实际应用深度融合，以模引数、用数赋模，促进高质量数据集建设与“数据要素×”“人工智能+”同频共振，全面赋能产业数智化转型。
（十一）打造“数据飞轮”应用闭环。以模型应用牵引数据供给、以数据驱动模型迭代，打造“场景—数据—模型”协同发展的良性循环。发挥“人工智能+”场景牵引作用，推动数据供给和场景的精准匹配，以用促建，以实际需求吸引更多数据资源汇聚，推动行业高质量数据集有效供给和持续优化。结合“数据要素×”行动，深化行业高质量数据集建设，以建促用，充分利用模型应用产生的动态交互数据等，驱动行业模型能力持续提升。
（十二）打造行业应用标杆和示范工程。着力打造集“数据集生产加工和流通利用、支撑模型训练应用”于一体的数据赋能工场，打造一批行业标杆，加速人工智能应用落地。打造一批“数据×智能体”示范工程，树立高质量数据集成功驱动智能体解决实际问题的样板，引领带动规模化应用。
（十三）繁荣数据集协同发展生态。加强统筹协调，强化部门联动，分行业分领域有序推进高质量数据集建设和应用。搭建企业、高校院所、科研机构、行业协会、金融机构等多方交流平台，形成共建共享、互利共赢的产业生态。常态化举办供需对接活动，提升供需匹配效率，促进实质性合作落地。组织遴选行业高质量数据集建设和应用典型案例，发挥行业示范引领作用。支持举办行业高质量数据集创新赛事活动，以赛促建、以赛促用。深化国际交流合作，鼓励行业高质量数据集建设主体积极参与全球数据生态建设。
六、实施管理服务行动
加强数据集管理，完善数据伦理和治理机制，推动落实数据权益相关制度，推进数据集建设体系更加规范有序。
（十四）构建数据集全生命周期的管理体系。加强覆盖数据采集、处理、标注、质检、测评、迭代、审计等全生命周期的数据集管理服务能力建设，依托数据基础设施，强化隐私保护计算、区块链等技术应用，确保数据可管、可控、可追溯。建设“物理分散、逻辑集中”的国家数据集管理平台，实现数据集目录、供需等信息互联互通。支持各地方、行业依托国家平台设置专区，支持已有平台与国家平台对接。
（十五）探索面向人工智能发展的数据权益相关制度。按照数据持有权、使用权、经营权三权分置原则，明确数据集产权配置方案。在保障合法权益的前提下，适度拓展版权合理使用边界。兼顾产权保护与创新发展需求，在人工智能训练阶段探索弹性监管体系，打造权责清晰、合规包容的制度环境。
（十六）坚持伦理先行与公平普惠。研究探索高质量数据集伦理道德规范，坚持有益社会的价值导向，严禁非法收集或使用敏感数据。防范数据集建设全流程产生数据偏见与歧视，充分考虑社会各界多元需求，最大限度确保数据集建设成果惠及全民。
七、实施价值释放行动
发挥数据集的应用价值，以行业高质量数据集赋能人工智能发展。释放数据集的要素价值，推动数据集商业化、资产化，培育为数据付费的市场共识，探索以词元（Token）为基础的价值体系。
（十七）发挥行业高质量数据集的应用价值。建立数据集和模型需求对接机制，推动行业高质量数据集和模型精准适配，提高模型质量和效率，深度赋能行业发展。推动行业高质量数据集跨行业、跨领域、跨场景融合利用，鼓励“以数换数”、“数模互换”、“数据托管”、“数算一体”等多种应用模式。积极参与开源社区建设，鼓励中介机构、公益机构将具有基础性、公益性数据集作为公共产品向社会公开，激发用数活力。
（十九）探索行业高质量数据集资产化创新路径。鼓励有条件的单位率先探索开展数据集资产盘点、登记、评估等试点工作，为数据资产化积累可复制、可推广的经验。鼓励探索数据集质押融资、作价入股、资产证券化、数据信托、数据保险等多元化资产化创新模式，拓宽数据价值转化渠道。
（二十）培育为高质量数据付费的市场共识。建立健全市场化利益分配机制，确保数据供给、加工、流通、应用等各环节主体均能获得市场化价值回报，共享数据红利。鼓励数据需求方通过购买、合作等形式加大投入，充分发挥政府部门、国有企业、模型企业等单位的示范引领作用，推动数据采买纳入预算编制，率先开展数据采购实践，带动形成数据有偿使用市场共识，构建健康可持续的数据市场生态。
八、保障措施
国家数据局发挥统筹协调作用，会同有关部门协同推进高质量数据集建设与应用，构建“部门协同、领域联动”的工作格局。各地要落实属地管理责任，加大组织实施力度，结合实际制定配套措施，统筹安排数据产品和服务采购经费，用于支持行业高质量数据集建设。支持各类主体以应用为牵引，积极开展和参与行业高质量数据集建设。引导金融机构、耐心资本、产业基金等，加大对行业高质量数据集建设的投资力度，鼓励地方设立专项资金，探索多元化、多渠道投入机制。建立健全尽职免责机制，完善试错容错管理制度，鼓励在依法依规、风险可控前提下开展创新探索。持续跟踪行业高质量数据集建设工作，完善监测指标，评估建设和应用成效，阶段性总结经验。强化安全保障，落实数据安全相关法律法规要求，建立全流程安全治理机制，防范数据投毒、数据篡改、数据泄露等安全风险，守牢数据安全底线。
（来源：国家数据局门户网站；发布时间：2026-04-15）
02.省市层面
//《江西省贯彻落实〈政务数据共享条例〉工作方案》印发
江西省人民政府办公厅关于印发江西省贯彻落实《政务数据共享条例》工作方案的通知
各市、县（区）人民政府，省政府各部门：
《江西省贯彻落实〈政务数据共享条例〉工作方案》已经省政府同意，现印发给你们，请结合工作实际，认真抓好贯彻落实。
2026年4月2日
江西省贯彻落实《政务数据共享条例》工作方案
为深入贯彻落实《政务数据共享条例》（以下简称《条例》），完善一体化政务大数据体系建设，加快推进政务数据安全有序高效共享利用，持续提升政府数字化治理能力和政务服务效能，结合我省实际，制定本工作方案。
一、总体要求
坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，围绕政务数据共享全过程，以《条例》全面、深入、持续贯彻实施为牵引，高质量推动政务数据共享。2026年底前，各级政府部门严格落实《条例》各项工作任务要求，进一步建立健全政务数据共享各项规章制度，强化监督检查，推动《条例》宣贯走深走实，共享理念持续深入，政务数据共享工作迈入法治化、标准化、规范化发展新阶段。2028年底前，全省一体化政务大数据体系科学完备，政务数据共享工作制度更加健全，政务数据共享需求普遍满足，各地各部门数据思维和用数能力不断加强，数字政府建设实现新的长足进步。
二、主要任务
（一）落实政务数据共享主体责任
1.明确政务数据共享工作机构。各级政务数据共享主管部门要负责统筹推进本地区政务数据共享工作。各级政府部门应落实政务数据共享主体责任，明确本部门政务数据共享工作机构及其具体职责。（责任单位：省有关部门，各市、县〔区〕人民政府按职责分工负责。以下责任单位相同，不再列出。完成时限：2026年9月）
2.明确政务数据共享工作制度。各级政府部门应建立健全本部门政务数据共享工作制度，明确政务数据目录管理、资源管理、供需对接、共享使用、数据校核等工作流程及审核责任人，及时研究解决政务数据共享工作中的重大问题，依法依规严格落实安全责任，确保共享工作有序推进、取得实效。（完成时限：2026年9月，并持续实施）
（二）健全政务数据共享工作机制
3.修改完善相关法规规章制度。各级政府部门应系统梳理本地本部门有关政务数据方面的地方性法规、政府规章和政策性文件，对与《条例》不相适应的，按相关程序推动及时清理修改。推动修改完善《江西省数据应用条例》等法规规章，促进我省数据工作法治化、协同化发展。（完成时限：2028年12月）
4.推动政务数据标准规范落实。各级政府部门应围绕政务数据共享全生命周期，按照国家和省有关政务数据共享标准规范，研究细化本部门、本行业政务数据有关规范和操作指南。对基层需求强烈、涉及面广的共性问题，可由省政务数据共享主管部门牵头研究制定相关规范，并统一实施。（完成时限：2026年12月，并持续实施）
5.强化政务数据全过程质量管理。各级政府部门应加强政务数据收集、存储、加工、传输、共享、使用、销毁等全过程的标准化管理，提高政务数据质量管理能力；探索完善本部门、本行业政务数据全过程质量管理体系，提升数据价值，为决策提供有力支持。（完成时限：2026年12月，并持续实施）
6.健全政务数据共享安全管理制度。各级政府部门应加强政务数据安全管理，健全相应安全管理制度，严格落实政务数据分类分级管理和个人信息保护等要求，加强政务数据安全风险监测，完善安全事件应急处置和技术保障措施，按要求开展本部门政务数据共享安全性评估，保障政务数据安全共享。（完成时限：2026年12月，并持续实施）
7.完善政务数据共享供需对接机制。各级政务数据共享主管部门负责建立健全政务数据共享供需对接机制，完善制度规范和有关要求。各级政府部门应按照政务数据共享供需工作流程，依托一体化政务大数据体系，通过供需对接系统提出政务数据共享需求，并按规定高效完成需求审核和数据共享。因维护国家安全、处置重大风险事件等工作需要，可以建立政务数据的紧急调用机制。鼓励优化政务数据共享审核流程，缩短审核和提供数据共享的时间。（完成时限：2026年9月，并持续实施）
8.健全政务数据共享争议解决处理机制。各级政务数据共享主管部门应完善对政务数据共享争议的协调处理等机制，用好专家智库资源，明确争议协商解决处理规则和流程。各级政府部门应严格落实政务数据共享争议解决处理机制，高效处置相关争议，破除数据共享壁垒，充分释放数据价值。（完成时限：2026年12月）
9.落实政务数据校核纠错制度。省政务数据共享主管部门统筹落实国家政务数据校核纠错制度。各级政府部门应建立政务数据校核纠错规则，按要求及时核实、更正并反馈校核处理结果；建立政务数据使用记录制度，对不准确或者不完整的政务数据，按照校核程序及时向政务数据提供部门提出政务数据校核申请。（完成时限：2026年12月）
10.健全政务数据回流机制。上级政府部门应建立健全政务数据回流制度，根据下级政府部门履职需要，明确回流数据项、回流流程和更新机制等，及时、完整回流业务信息系统收集和产生的下级政府行政区域内的政务数据，推动政务数据常态化向下级政府部门回流。政府部门应完善回流数据共享使用和安全管理等工作制度，切实履行回流数据安全责任，加强回流数据创新利用，赋能基层减负增效。（完成时限：2026年12月，并持续实施）
11.健全政务数据安全监督管理机制。各级政务数据共享主管部门应会同同级网信、公安、国家安全、保密行政管理、密码管理等部门，按照“谁管理谁负责、谁使用谁负责”的原则，完善政务数据安全监督管理工作机制，强化对政务数据共享各环节的安全监管。建立政务数据安全信息通报和会商机制，重大问题协商推进解决。（完成时限：2026年12月）
12.建立政务数据共享创新机制。各级政府部门应结合实际，积极探索本部门、本行业政务数据共享领域的管理创新、机制创新和技术创新。推动建设完善省数字政府运维运营中心，持续提升政务数据共享效能、应用水平和安全保障能力。（完成时限：持续实施）
（三）加快政务数据高效共享应用
13.加强一体化政务大数据平台建设。省市两级政务数据共享主管部门应加强本级一体化政务大数据平台建设，统筹建设共性功能模块，推动各部门已有政务数据共享系统与本级一体化政务大数据平台对接，不得通过新建政务数据共享交换系统开展跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的政务数据共享工作。（完成时限：2026年12月，并持续实施）
14.强化政务数据目录清单化管理。各级政府部门应加强本部门政务数据目录清单管理，常态化开展政务数据目录编制治理，依法依规确定政务数据共享属性和共享条件，形成本部门政务数据“一本账”，并按程序报同级政务数据共享主管部门审核，对职责划分规定有分歧的，按照“一事一议”原则征求同级党委编办意见。因法律、行政法规、国务院决定调整或政府部门职责变化导致政务数据目录需要更新的，应按要求及时更新并报同级政务数据共享主管部门审核。（完成时限：2026年9月，并持续实施）
15.推动政务数据数源治理。各级政务数据共享主管部门应明确数源部门。数源部门应当按照法定职权、程序和标准规范，加强与其他有关部门的工作协调，有力有序推进政务数据归集治理，及时完善更新政务数据，确保数据的完整性、准确性和可用性，提供便捷高效的政务数据共享服务。（完成时限：2026年12月，并持续实施）
16.加强政务数据汇聚治理。各级政务数据共享主管部门应根据政务数据共享的高频和共性需求，联合相关部门加强政务数据资源汇聚和治理；加快建设完善基础库、主题库和专题库，推动政务数据准确、有序、高效共享。（完成时限：2026年12月，并持续实施）
17.加强政务数据使用管理。各级政府部门应加强对共享政务数据的使用管理，不得擅自扩大使用范围以及用于或者变相用于其他目的，不得擅自提供给第三方。对共享目的已实现、无法实现或者为实现共享目的不再必要的政务数据，应按照数据提供部门的要求妥善处置。（完成时限：持续实施）
（四）强化政务数据共享监督管理
18.加强政务数据共享全流程监督检查。政务数据需求部门应对共享政务数据的使用场景、使用过程、应用成效、存储情况、销毁情况等进行记录。各级政务数据共享主管部门应对政务数据共享情况进行监督检查，落实目录编制、数据质量、供需对接、需求审核、共享应用、安全保障等政务数据共享全流程各环节工作要求。（完成时限：持续实施）
19.加强第三方监督管理。各级政府部门应建立健全对第三方的监督管理制度，强化对参与政府数字化项目的建设、运维、运营、安全厂商等第三方的监督管理，依法依规明确受托方工作规范和操作标准，采取必要技术措施，监督受托方履行相应的政务数据安全保护义务。（完成时限：持续实施）
20.加强政务数据共享监督指导。各级政务数据共享主管部门应加强对本行政区域内政务数据提供部门数据共享及时性和数据质量、政务数据需求部门数据应用和安全保障措施等的监督，并向本级人民政府报告；加强对部门政务数据共享工作的指导，综合评判共享工作情况，提出整改意见，督促工作改进，形成共享合力。各地各有关部门应将政务数据共享情况作为数字化项目建设投资、运维经费和项目后评价结果的重要依据。（完成时限：持续实施）
21.鼓励政务数据创新应用。各级政府部门应深挖数据价值，支持数据创新，丰富场景应用。依法有序推动政务数据开放和授权运营，促进数据要素市场化。各级政务数据共享主管部门应及时总结、推广政务数据共享的典型案例和经验做法，推动政务数据共享领域持续创新。（完成时限：持续实施）
22.落实问责和整改机制。各级政务数据提供部门或需求部门出现违反《条例》规定的，由同级政务数据共享主管部门责令改正；各级政务数据共享主管部门出现违反《条例》规定的，由本级人民政府或上级主管部门责令改正，并及时反馈改正结果。对拒不改正或者情节严重的，对负有责任的领导人员和直接责任人员依法给予处分。（完成时限：持续实施）
三、组织实施
各级人民政府应加强对政务数据共享工作的组织领导，各部门负责本部门政务数据共享工作，严格落实国家和省数据共享有关规定。各地各部门要强化《条例》学习宣贯，将《条例》纳入干部教育培训内容和数字政府建设相关专题培训重点；强化人才支撑，鼓励从事数据共享工作的专业技术人才按规定申报相关系列或专业相应层级职称，加快培育政务数据专业化、高水平的人才队伍，奋力打造依法共享、高效用数、循数决策、便民利民的共享新格局。
（来源：江西省人民政府门户网站；发布时间：2026-04-10）
//《湖北省加强数据科技创新三年行动计划》印发
关于印发《湖北省加强数据科技创新三年行动计划》的通知
（鄂数发〔2026〕7号）
各市、州、直管市、神农架林区数据管理部门、科技局、经信局：
现将《湖北省加强数据科技创新三年行动计划》印发给你们，请结合工作实际，认真组织实施。
湖北省数据局
湖北省科技厅
湖北省经济和信息化厅
2026年3月10日
湖北省加强数据科技创新三年行动计划
为贯彻落实国家数据局《关于加强数据科技创新的实施意见》，做好湖北数据科技创新工作，推动数据领域科技创新与产业创新深度融合，制定本行动计划。
一、总体要求
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，以数据科技创新支撑数字湖北、数字经济、数字社会、数字政府高质量发展为目标，以科技赋能数据要素价值释放为导向，着力构建“技术、产业、应用、保障”协同促进的数据科技创新体系，为加快建成中部地区崛起重要战略支点提供有力支撑。到2028年，布局建设一批省部级创新平台，培育超1000家数据科技创新主体，突破一批关键技术，产学研用深度融合的数据科技创新体系基本形成。
二、实施关键技术攻关行动，实现前沿领域突破
（一）加强关键技术攻关。设立湖北省自然科学基金数据科技创新发展联合基金，开展数据资产定价模型构建、数据要素市场化配置、数据主权边界界定等基础理论研究。依托省技术创新计划项目，聚焦多源异构数据融合采集、高质量数据集构建和评测等数据供给技术，隐私保护计算、可信数据空间、数联网等数据流通技术，人工智能与大数据融合分析、边缘智能与分布式推理等数据利用技术，数据分类分级与动态风险评估、数据安全监控与审计等数据安全技术，鼓励企业牵头，高校、科研机构协同，攻克一批数据领域“卡脖子”技术和前沿技术。支持各市州结合区域特色，布局细分领域的数据技术攻关和设备研发。
（二）推进技术试验验证。依托国家先行先试任务、省重点数据基础设施项目等，支持建设单位联合高校、科研机构建设一批技术中试平台和概念验证中心，重点开展隐私保护计算、自动化数据标注和质量评测、可信数据空间等技术的适配验证，加快相关项目的市场化应用。鼓励光电子信息、汽车制造与服务、大健康等优势产业为数据科技创新企业搭建平台，进行技术试验验证，提升技术成熟度。对于具备产业化推广的成果，支持开展重大示范工程建设，促进其规模化应用。鼓励各市州结合产业特色，做好技术的复制推广。
（三）推动场景应用牵引。深化“数智+”场景育新行动，聚焦人工智能、数据标注、平台经济、先进制造、智慧农业、数字消费、数字金融、城市治理、民生服务等领域，打造数据技术应用标杆场景。引导国有企业、行业龙头企业、平台企业等推进场景开放，为数据科技创新企业新技术、新产品、新方案、新服务提供测试、展示、应用机会。
三、实施科创能力筑基行动，构建全栈服务体系
（四）优化升级基础设施底座。加快省算力互联互通平台和武汉算力公共服务平台功能建设，建立算力“资源池”，推进“宜算入汉”、“外算入鄂”等算力区域协调机制，加快融入全国一体化算力网，为数据科技研发与验证提供高性能算力支撑。依托中部数据流通服务中心等数据交易平台，构建供需对接精准、安全合规、流转高效的数据流通交易服务体系，探索推进数据知识产权、数据产权协同登记，推动数据资源可信流通与高效利用。完善省高质量数据集公共服务平台功能，实现高质量数据集标准评测能力。
（五）推动科研数据聚通用管。支持行业主管部门牵头，依托湖北省科技资源共享服务平台，联合高校、科研院所等整合全省科学数据资源，进一步扩大科学数据共享利用范围，重点服务科研大模型研发、基础研究突破、关键技术攻关等需求。探索“科学数据银行”模式，建立跨平台数据共享机制，打造一批“Data for Science”协同创新中心。支持对临床研究观察数据、工艺优化实验数据等非涉密、非敏感的科研数据实行开放共享；对涉及核心技术或隐私的科研数据实行授权使用。支持重点实验室、企业、高校和科研院所联合开展科研数据资源开发利用，探索以成本共担、收益共享等方式，保障企业开展数据资源开发利用和创新实践的早期用数需求。
（六）培育一批高能级创新平台。支持大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心、湖北应用数学中心、大数据智能分析与行业应用湖北省重点实验室等已有数据领域创新平台牵头或参与国家数据科技攻关任务，持续提升平台能级。聚焦能源电力、智能建造、气象服务等领域，围绕数据要素创新与应用，整合“链主”企业、高校、科研机构的优势创新资源，建设省部级重点实验室和创新研究中心，争创国家级创新平台。
（七）加强标准规范建设。依托省数据标准化技术委员会开展相关标准起草、技术审查等工作，推进数据采集、治理、流通、安全、应用等领域标准制定。鼓励行业龙头企业、高校、科研机构积极参与不同层级标准的编制修订，支持电子信息、北斗遥感等行业领域“链主”单位牵头制定数据相关的行业标准和团体标准。开展标准试点示范，推动标准在重点行业、重点项目中落地应用，提升数据科技创新规范化水平。
四、实施两创融合赋能行动，加速科技成果转化
（八）加强数据科技创新产业布局。深化国家数据要素综合试验区建设，依托国家网络安全人才与创新基地、武汉滨江数创走廊等数字产业聚集区，打造以武汉为中心的数据科技创新高地，增强科技创新辐射带动效应，建立健全汉襄宜跨区域协同创新机制。壮大数智经济核心产业，推动“存储芯片一算力芯片一存算一体”全链突围，打造世界级存算一体化产业基地，推进具身智能、智能网联汽车、生物制造等数据密集型产业发展，培育数据产业集聚区。
（九）推动数据科技成果转化。开展数据科技创新与应用需求征集，建立需求清单，积极开展揭榜挂帅、供需对接、成果推广等活动。依托国家技术转移中部中心、湖北科技创新供应链平台等载体促进产学研合作，引导企业参与高校数据科研项目，推动成果就地转化。支持高校加强与行业龙头企业、产业链上下游企业的合作，围绕数据产业发展需求开展联合攻关，推动科研成果直接应用于生产实践。
五、实施创新生态培育行动，激发内生增长活力
（十）培育数据领域创新主体。完善企业主导的科技项目形成机制，支持数据领域优势企业牵头高校、科研院所组建创新联合体，积极参与湖北省“61020”全链条攻关，承担国家及省级重大科技项目，解决数据科技领域“卡脖子”难题，争取重大成果突破。持续开展数据要素型企业入库培育，鼓励数据基础设施企业、数据技术企业等带头推进数据科技联合创新发展，整合推进各类创新资源与服务向数据科技创新企业开放共享。以场景和行业痛点为牵引，强化算力、数据等要素协同，加强对数创企业、数据标注企业的培育。支持重点高校建设开源创新中心，推进deepin（深度）社区、黄鹤开源社区良性运营发展，加快培育形成开放共建的数据科技开源创新生态。
（十一）加强数字人才引育。依托湖北省战略人才力量“十百千万”行动等人才政策,在数据领域加快引育一批高层次人才。梯度支持部属高校、理工类、财经类、政法类等特色高校、应用型本科高校和职业院校开展数据领域院系和学科建设。加强数据领域“双师型”教师队伍建设，推动教师到数据企业挂职锻炼、数据企业专家到学校任教，实现教学与产业需求紧密对接。
（十二）加大金融支持力度。推进与各类科技成果转化基金对接，引导社会资本投入数据科技成果转化、科创企业孵化、概念验证中心、中试基地建设等。鼓励金融机构开展数据知识产权、数据资产融资等创新业务，运用“知识价值信用贷”、“创新积分贷”、“数易贷”等特色金融产品，推广概念验证保险等科技成果转化保险。大力支持数据科技企业上市融资、挂牌交易。强化中试熟化与概念验证环节支持,采取政府资助、社会资本共建、龙头企业运营等多元模式，为创新成果从实验室走向生产线提供全流程服务，显著提高成果的技术就绪度。
（十三）深化产业交流合作。深化数据领域国际合作，支持省内企业、高校、科研机构对接“一带一路”沿线国家和地区，开展数据科技联合研发、项目合作、人才交流。支持国内外顶尖数据科技企业、科研机构在鄂设立研发中心、分支机构。支持省内企业、高校、科研机构参与国际数据科技标准制定，牵头举办高水平数据科技论坛、研讨会，促进供需对接和学术交流，营造良好发展生态。
省数据局会同相关部门建立常态化工作机制，做好跨部门、跨区域协调联动，在人才培育、经费投入、项目招引、国际合作等方面加大保障力度，在重大项目、重大政策上形成工作合力。对行动计划实施成效开展专项评估，适时总结经验，形成并推广典型案例，打造数据科技创新的良好氛围。
（来源：湖北省数据局门户网站；发布时间：2026-04-10）
//《数字青岛2026年行动方案》印发
数字青岛建设专项小组办公室关于印发《数字青岛2026年行动方案》的通知
各区、市人民政府，青岛西海岸新区管委，市政府各部门，市直各单位：
《数字青岛2026年行动方案》已经数字青岛建设专项小组会议审议通过，现印发给你们，请认真组织实施。
数字青岛建设专项小组办公室
2026年4月10日
数字青岛2026年行动方案
为贯彻落实数字中国、数字强省工作部署，实施“数字青岛3.0”工程，加快建设数智青岛，推动全域数智化转型，制定本行动方案。
一、加快实施“数据要素×”“人工智能+”行动
1.数据要素价值释放。深化数据高效供给，推进全量编制公共数据目录，加大数据汇聚力度，扩大公共数据资源规模和质量；全面推广首席数据官（CDO）制度，引导企业打破内部数据壁垒，构建企业数据资源体系，鼓励行业龙头企业、平台企业打造一批特色数据资源库；开展“国有企业数据效能提升行动”，推动国企内部数据汇聚和开发利用。推动数据高效流通，加快培育数据流通服务机构，推动海洋数据交易平台等能级跃升，促进数据要素合规高效交易。推进青岛自贸片区、上合示范区数据跨境服务中心建设。推动数据高效应用，推进公共数据共享、开放、授权运营，鼓励企业参与“数据要素×”大赛，引导国有企业、行业龙头企业、平台企业开放场景，培育100个以上创新应用场景，形成一批国家、省级“数据要素×”典型案例；实施公共数据“跑起来”行动，深化公共数据资源授权运营，完成200个以上公共数据资源登记，打造10个以上典型公共数据资源运营场景。（责任单位：市大数据局、市工业和信息化局、市国资委、市海洋发展局、市委网信办）
2.人工智能融合赋能。推动单人AI创业家（OPIE）平台迭代升级，加快国家人工智能（交通）应用中试基地（港口作业管理方向）建设，发布1000个人工智能场景清单，培育12个国家级“人工智能+”典型应用。（责任单位：市科技局、市海洋发展局、市交通运输局、市工业和信息化局、市发展改革委、市大数据局、市国资委）共建济青人工智能产业合作园区，推动人工智能产业园、产业创新中心、研究院、开源社区等平台创新发展。拓展具身智能机器人公共训练场应用，上线7个以上示范场景，支持龙头企业、高校等建设14个以上专业训练场。（责任单位：市发展改革委、市工业和信息化局、市大数据局、市科技局）
二、推动数智政府建设
3.数智平台融合创新。落实国家有关信创工作要求，优化城市云脑通用能力服务平台，持续提升城市信息模型（CIM）平台等基础支撑能力，集约构建多模融合的城市大模型底座，完善“1+10+N”城市云脑一体贯通体系，丰富城市运行的体征指标体系和预警监测功能，打造“城市智能中枢”。健全“云网安”政务基础设施管理制度体系，深化SRv6、网络切片、大模型等技术应用。加强低空、感知、视频等基础平台融合应用，推动打造重大项目巡查、建筑垃圾治理、海洋伏季休渔、海岸海岛生态保护等低空应用标杆场景。统筹推进公共区域感知前端建设更新和公共安全视频图像监督管理，加快科技兴警建设。（责任单位：市大数据局、市住房城乡建设局、市发展改革委、市委机要保密局、市城市管理局、市水务管理局、市海洋发展局、市公安局）
4.政务服务融合创新。以更大范围实现“高效办成一件事”为牵引，健全常态化推进机制，加强“在青岛·青易办”政务服务体系建设，实现200项以上高频事项全流程数智化办理。建立职责、事项、系统、数据“四项清单”体系，持续优化已上线“一件事”“一个场景”服务。加快“一表通”平台推广，推动自建业务系统报表整合汇聚。深化“掌上社区”平台建设，新增不少于20个社会治理应用场景。用好“鲁执法”数字化监管服务平台，深化“综合查一次”改革，鼓励推广智慧监管，进一步压减行政检查数量。升级改造青岛政策通平台，进一步推动惠企政策“直达快享”。（责任单位：市政府办公厅、市行政审批局、市大数据局、市委社会工作部、市司法局、市市场监管局、市民营经济局）
5.无证明服务融合创新。推动“城市码+”住建、城管等重点领域融合应用，利用多模态大模型提升证照智能化治理能力。开展无证明“两提升一下沉”赋能基层治理专项行动，升级“无证明城市”综合支撑平台，打造10个以上便民利企服务场景，推动“无证明”服务向基层、社会侧延伸。（责任单位：市大数据局、市住房城乡建设局、市城市管理局）
6.应用场景融合创新。深入实施“人工智能+政务”行动，推动经济运行“智慧分析”、城市运行“智慧统管”、政务服务“智慧审批”、机关运行“智慧协同”、社会民生“智慧感知”等综合智能体建设，探索多智能体协同，推出30个大模型应用，打造一体化、数智化、融合型数字政府。（责任单位：市大数据局、市统计局、市城市管理局、市行政审批局、市人力资源社会保障局、市医保局、市民政局）加快完善“数智人大”“金智谷”“数智青安”等功能，探索大模型在审计、公安、自规、住建、退役军人等领域应用。（责任单位：市人大常委会办公厅、市委政法委、市委金融办、市应急局、市审计局、市公安局、市自然资源和规划局、市住房城乡建设局、市退役军人局）加快提升项目投资、场景融合、网约短租房、生态治理、信访服务、标准推广等领域数字化服务能力。（责任单位：市发展改革委、市文化和旅游局、市公安局、市生态环境局、市信访局、市市场监管局）
三、推动数智经济发展
7.实数融合发展。落实实体经济和数字经济融合发展方案，用好省级数字经济创新发展试验区、数字经济特色集聚区等平台功能，深化改革试点与政策先行先试，持续提升数字经济核心产业规模。加强省级平台经济重点企业培育力度，高标准建设3个平台经济集聚区。建立数字经济产业图谱，创新开展数字经济监测分析。深化数字农业发展县建设。（责任单位：市大数据局、市工业和信息化局、市发展改革委、市农业农村局）
8.数智产业化。加快建设“模力青岛”，推动“瀚海星云”等通用大模型建设，培育“模型即服务”“智能体即服务”等新业态，力争人工智能产业规模突破1000亿元。支持人工智能、量子科技、具身智能、第六代移动通信等关键技术攻关和应用拓展。围绕“10+1”创新型产业体系，实施数字经济创新型企业培育行动，建立“储备型、平台型、领军型”企业发现和培育机制。（责任单位：市工业和信息化局、市科技局、市大数据局）
9.数据产业培育。编制数据产业、数据标注和高质量数据集建设行动方案，加快推进国家数据产业集聚区、数据要素综合试验区（海洋、康养领域）等试点建设，争创省级数据产业集群。建立数据企业库、项目库、案例库、高质量数据集库动态管理机制，梯度培育一批数据企业，围绕数据人才培训、创业孵化、金融服务等领域打造5个特色数据产业公共服务平台。（责任单位：市大数据局、市海洋发展局、市卫生健康委、市民政局）
10.工业数智化转型。深入实施“人工智能+制造”行动，培育一批工业智能体，建成3个人工智能产业集聚和赋能应用特色园区。加快建设“5G+工业互联网”融合应用试点城市，推动开展“智改数转网联”，新打造3家以上国家卓越级智能工厂。开展中小企业数字化转型赋能服务行动，举办10场次以上服务活动。（责任单位：市工业和信息化局、市民营经济局）
11.农业数智化转型。支持人工智能驱动农业产业高质量发展，有序推广智能育种、智慧种植、智慧养殖等新模式，打造8个以上智慧农（牧）业场景。推动优质数据资源向农村延伸，扩大农村产权交易平台交易品种、服务范围，力争农业生产信息化率超60%。（责任单位：市农业农村局、市大数据局）
12.服务业数智化转型。推动现代服务业向智向新发展，积极在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域推广新一代智能终端，新培育10家左右生产性服务业领军企业。推动数智供应链与跨境电商、海外仓储物流协同发展，推广智能立体仓库、自动导引车、无人配送车等设施设备。持续丰富数字人民币生态。引导银行、支付机构和清算机构加强合作，优化移动支付适老化、国际化服务体验。加快发展数字贸易新业态、新模式，精准培育企业主体，做大数字贸易规模。（责任单位：市发展改革委、市工业和信息化局、市委金融办、市商务局、市司法局、市交通运输局、人民银行青岛市分行）
13.海洋和港口数智化转型。推动“4+4+2”现代海洋产业体系与数智技术深度融合，高水平建设“智慧海上粮仓”，提升智能网箱、智慧养殖工船数字化管控水平与全场景智慧化应用能力。加快海洋大数据应用中心、人工智能大模型矩阵建设，建强“琅琊”“问海”等大模型。积极推进海洋生态系统智能模拟研究设施等重大科技基础设施建设。发布“数智蓝药”海洋生物医药大模型，推动人工智能技术在海洋创新药物及海洋中药研发等领域的应用。实施“数智港口”科技示范工程，推进人工智能在港口、城轨等生产经营中深度应用，推广应用“方舟TaaS”“问道RailSeek”等大模型，建设智慧港口人工智能研发中心。（责任单位：市海洋发展局、市科技局、市交通运输局）
四、推动数智社会建设
14.数智空间更新。推动具备条件的商圈、公园等开展数智更新。结合城市更新，完善社区嵌入式服务设施，按需配置、优化升级社区数字服务能力，升级建设一批高品质智慧社区，深化全屋智能应用。积极推广零碳智慧园区、绿色智能建筑等示范项目。支持智慧物业服务模式创新，推动物业管理和生活服务等融合应用。加快人工智能产品和服务向乡村延伸。（责任单位：市委网信办、市大数据局、市商务局、市园林和林业局、市住房城乡建设局、市城市管理局、市发展改革委）
15.智慧教育服务。印发教育数据管理和国家中小学智慧教育平台深度应用方案，组织数字化赋能应用技能比赛，开展人工智能通识教育试点，建设1处人工智能创新工坊。推进智慧同步课堂全面应用，开发“学龄人口变化趋势”模型，推出15个教师创新应用智能体，举办全国信息学奥林匹克竞赛（NOI2026），持续开展数字化领航人才培养。（责任单位：市教育局）
16.智慧医疗服务。推动医疗、医保、医药数智化协同，构建“诊疗—用药—结算—监管”的全流程闭环体系。实施全民健康数智化工程，推广普惠型“AI健康管家”，分层分类推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保核验等关键场景的融合应用。深入推广刷脸支付、信用支付等便捷支付体系，在不少于2000家定点药店开通医保个人账户线上购药服务。（责任单位：市卫生健康委、市医保局）
17.智慧就业服务。加快开展省“数智就业”服务区试点工作，力争试点机构数量达6家。依托国家公共就业服务能力提升示范项目，实施“人工智能+就业”服务提升行动，推动“15分钟就业服务圈+一刻钟便民生活圈”融合建设，保障城镇新增就业35万人以上，保持公共就业服务事项全程网办率和通办率达100%。（责任单位：市人力资源社会保障局）
18.智慧养老托育服务。推动人工智能技术以及可穿戴设备、机器人等智能设施设备在养老场景集成应用，强化“一老一小”公共服务资源一站式集成。支持康复大学在智能康复、科技助残等领域创新突破。（责任单位：市民政局、市卫生健康委）
19.智慧文旅服务。推动文化建设数智化赋能，持续发展数字出版、沉浸式演出、网络视听等新型文化业态，推进智慧博物馆、智慧图书馆、公共文化云建设。引导A级景区、旅游住宿、文娱等文旅企业开展数智化转型，鼓励开发“智能导游”“数字导览员”等文旅智能体，加快“人工智能+酒店”建设。探索通过市场化方式提升智慧旅游公共服务平台服务效能和可持续运营能力，力争在35个以上公共文化场馆推广数字文化产品和服务应用。推动公共体育设施智能化升级。（责任单位：市委宣传部、市文化和旅游局、市体育局）
20.智慧生活服务。开展全国消费新场景新业态新模式试点，支持传统商场和超市数智化转型，发展即时零售、智慧超市、智慧驿站等新零售业态，鼓励商圈打造人工智能产品体验店等场景。开展“网上购物节”“双品购物节”等活动，助力消费提档升级。（责任单位：市商务局）
21.智慧出行服务。拓展人工智能在交通治理、出行服务、停车管理等领域应用，实现动静交通高效协同、良性互动。推动“车路云一体化”应用基础设施建设，合理布局城市道路基础设施智能感知系统，有序推动停车、信号灯、道路、轨道交通等基础设施升级改造。推动社区、园区、景区等场景无人驾驶示范应用。（责任单位：市公安局、市交通运输局、市工业和信息化局）
五、夯实数字基础设施支撑
22.网络基础设施。建成国际通信业务出入口局，支撑跨境数据流动、数字贸易等业务发展。推动国家级互联网骨干直联点监测系统扩容。鼓励基础电信企业规划建设高速宽带网络，加快400Gbps及以上、全光交叉（OXC）等传输系统设备应用，有序推进5G-A部署及万兆光网试点。支持企业参与6G技术预研。（责任单位：市工业和信息化局、市通信管理局）
23.算力基础设施。统筹通用算力、智能算力、超级算力的一体化布局，促进多元异构算力融合发展，鼓励“端、边、云”多级架构协同创新。在符合国家政策前提下，加快京周智算中心、九州云智算中心等项目建设，力争数据中心标准机架总量不低于6.7万架，智能算力占比提升至60%以上。深化算网协同，持续优化青岛算力调度平台，积极推进与国家、省算力监测平台互联互通。深入实施“毫秒用算”专项行动，推动实现大型算力中心毫秒级互联、算力资源毫秒级接入、算力应用毫秒级响应。引导算电协同，积极开展算力基础设施“绿电直连”“源网荷储”等绿色低碳试点。（责任单位：市工业和信息化局、市大数据局、市发展改革委、市通信管理局）
24.数据基础设施。加快落实国家数据基础设施建设试点任务，健全运营规则和标准体系，加强隐私保护计算、数据联合加工等技术融合，探索与公共数据授权运营、算力调度、数据交易等平台融合，推动算力、算法、数据一体化高效供给，打造20个以上数据流通利用典型应用场景。推进城市可信数据空间建设，打造3个以上行业可信数据空间，探索建设跨境可信数据空间。开展高质量数据集培育行动，统筹推进“海洋生物高质量数据集”“青岛低空经济高质量数据集”先行先试任务，围绕政务服务等公共领域和智能家电等行业打造20个以上高质量数据集。（责任单位：市大数据局）
25.融合基础设施。鼓励有条件的区（市）统筹开展市政基础设施智能化提升工程。加快公路水路交通基础设施数字化转型等项目建设，加强智慧物流、智慧机场、智慧地铁、智慧公路等应用场景创新。加快智能电网、微电网和虚拟电厂等建设，打造源网荷储示范项目，新建充电桩4万个。（责任单位：市住房城乡建设局、市交通运输局、市水务管理局、市发展改革委）
六、优化数智发展生态
26.制度保障。发挥数字青岛建设专项小组作用，制定项目清单、任务清单、场景清单，确保各项任务落地落实。适应数智青岛改革需求，加快推动《青岛市数据条例》落地，配套制定政务数据共享、公共数据资源登记、公共数据资源授权运营考核评估等制度，支持有关单位制定数据领域标准。编制政务大模型建设指引2.0。加强数据资源、模型算法、基础设施、应用系统等安全能力建设，鼓励开展人工智能科技伦理前沿技术创新与跨领域研究，防范模型“幻觉”等风险。（责任单位：市大数据局、市委网信办、市委机要保密局、市工业和信息化局、市科技局）
27.人才保障。制定数据要素学科专业和人才队伍建设工作措施，常态化组织数据要素人才对接会。做好省级数字游民试点工作。鼓励驻青高校加强数据要素、人工智能、具身智能等相关学科专业建设，持续开展大数据工程专业人才认定工作。（责任单位：市大数据局、市教育局）
28.政策保障。统筹用好中央预算内投资、“两重”等政策，支持重点项目建设。加强数据基础设施、“算力券”“模型券”“语料券”等政策供给，降低企业用数用算成本，培育一批数据基础设施、应用场景标杆工程。严格落实政务信息化项目管理实施细则，完善“数字资产一本账”，建立全过程绩效管理体系。依法合规探索通过市场化机制优化公共服务平台运营模式。（责任单位：市大数据局、市工业和信息化局、市财政局）
29.宣传保障。办好公共数据开发利用推广相关会议，广泛开展数据产权等文件政策宣传与培训，积极举办数字青岛大讲堂、宣传月等系列活动，推广数智技术创新、数智化转型经验做法和改革成效。（责任单位：市大数据局）
（来源：青岛市大数据发展管理局门户网站；发布时间：2026-04-13）
03.专家观点
//国家数据发展研究院副院长、研究员姜江：以价值为导向，化数据要素潜力为数据要素竞争力
数据作为新型生产要素，具有规模倍增性、高流动性、非消耗性、可融合性、价值异质性和高敏感性等特征。过去一段时间以来，伴随数字技术创新，人工智能浪潮兴起，数字化、网络化、智能化进程加快，大量“沉睡”数据被激活，高质量数据供给量增大，数据要素融入经济社会发展带来了巨大的经济和社会效益，越来越多的经营主体愿意为数据投入、为数据产品服务“买单”，数据要素成为新质生产力培育壮大的重要驱动力。数据要素潜力持续释放，既顺应了数据要素的基本特征和发展规律，也有利于发挥我国海量数据资源的独特优势，更是数据基础制度持续完善、数据产业不断壮大、数据流通交易生态日趋优化的必然结果，将成为新形势下经济潜能挖掘、创新驱动发展、现代化产业体系建设、高质量发展的重要支撑。
一、场景牵引，以制度护航高质量数据供给
数据“供得出”是数据要素价值实现的第一步，确保数据高效、公平、安全供给的制度环境是前提条件。自2022年12月中共中央 国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》以来，我国数据基础制度“四梁八柱”体系形成，配合后期陆续出台的公共数据开发利用等系列专项文件、政策，基本解决了当前及未来一段时间数据要素市场化价值化进程中亟需破解的制度保障和政策支撑难题。同期，国家数据局会同相关部门深入推进“数据要素×”行动，连续两年举办“数据要素×”大赛，带动全国32个地方超20万人参与，遴选发布130余个“数据要素×”典型案例，编制发布超700个数据开发利用典型场景建设指引，以场景建设持续挖掘公共数据、企业数据“供出来、用起来”的优秀实践，为各地相关部门“吃定心丸”、形成行业共识、提供行动指南，在全社会范围内逐步形成数源部门积极供数、全社会踊跃用数并为优质数据买单的氛围，成为“以新需求引领新供给，以新供给创造新需求”的生动实践。
二、企业主导，以数据产业提升数据要素竞争力
企业是创新主体，是发挥市场配置资源决定性作用的中坚力量，是推动数据要素潜力从释放到爆发的关键要素。从实践看，从事数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用等活动的数据企业仍处于孕育生长、蓄势待发的发展初期，表现出高成长、高投入、强场景牵引、数据和知识密集等特征，是数智化浪潮中代表新质生产力的重要经营主体。越来越多的企业家、具有前瞻性战略思维的投资机构看到了数据产业孕育的巨大发展潜力，预判到数据要素价值释放将带来的颠覆性变革和难以估量的经济社会价值，率先投资于“数”、投资于承载数据要素专业知识的人，数据产业呈现快速增长态势。据国家数据发展研究院2025年对重点样本企业最新跟踪和测算结果显示，全国数据企业数量已超过40万家，较上一年增长16%，覆盖数据采汇算存流以及开发利用、安全治理、基础设施建设等各环节，一批具有一定技术优势和专业场景特色、蕴含巨大发展潜力的创新型数据企业快速崛起，具身智能机器人领域短期内就迅速涌现8家估值超过百亿元级的数据企业，生动践行了数据要素潜力转化为数据要素生产力、数据产业竞争力乃至国家竞争新优势的发展理念。
三、各展所长，创新发展数据流通服务机构
顺应数据要素高流动性等基本特征，培育壮大数据流通交易机构能够在当前以“四两拨千斤”的效果撬动数据要素潜力加快释放。2026年初，国家数据局等部门发布《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见》，直面当前全国一体化数据市场培育发展中的难题和“卡点”，明确了数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商等主要流通服务机构的边界，提出支持其以更创新的方式、更广阔的范围、更多元的角度推动数据流通交易，既为各类机构创新发展指明方向，也为全面释放数据要素价值进一步畅通通道。下一步，相关政策将精准瞄向不同类型的数据流通服务平台企业，提出差异化发展目标，支持探索多样化的数据流通交易模式和产品服务形态，特别是以人工智能为导向的高质量数据集产品；并“硬”“软”结合，既有谋划实施数据流通服务机构能力提升工程以及支持建设运营数据基础设施等“硬”政策，也有尽职免责、创新试错容错等软机制，鼓励平台企业创新发展、大胆探索。
四、供需联动，繁荣数据要素市场生态
培育开放共享安全的全国一体化数据市场，通过打破区域分割和部门壁垒，构建丰富多元的数据资源供给，打造畅通的供需对接渠道，推动提升数据资源配置效率，是顺应数据要素市场化价值化发展规律、激活数据要素潜在价值的必然要求。当前，我国数据市场整体呈现出资源多、速度快、势头好和场景广的良好态势，初步形成了多元主体参与、协同推进的发展格局。据国家数据局2025年5月发布的《全国数据资源调查报告》显示，全国2024年度数据生产总量超过40泽字节（ZB），同比增长25%，预计2025年有望突破50ZB。数据产品类型和供给能力持续提升，数据产业细分领域快速发展，数据标注、数据治理等行业爆发出巨大增长潜力，在推动国民经济向优向新，稳增长、促就业等方面发挥突出作用。从需求侧看，伴随数据开发利用场景不断拓展，各领域特色化应用持续涌现。特别是，在供需联动作用下，产学研、各行业领域数据投入意愿持续提升、数据付费意识逐步加强、数据“买卖”日趋常态，全社会供数买数形态蔚然成风。下一步，要以保障数据市场治理安全为底线，以加大数据供需衔接力度为近期攻坚目标，以持续建立健全数据市场制度规则、强化数据基础设施支撑为近中期目标，以完善全国一体化数据市场规则为中长期目标，坚持不懈繁荣数据要素市场生态。
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