中新经纬11月22日电 据“国家数据局”微信号22日消息，国家数据局起草了《国家数据基础设施建设指引(征求意见稿)》(以下简称《建设指引》)，现向社会公开征求意见。
当前，我国数据基础设施处于起步建设阶段，围绕流通利用业务场景，各地方各行业各领域探索形成多种有针对性的技术方案和解决路径，并在不断迭代发展。从推进路径看，《建设指引》提出：
2024—2026年，利用2—3年左右时间，围绕重要行业领域和典型应用场景，开展数据基础设施技术路线试点试验，支持部分地方、行业、领域先行先试，丰富解决方案供给。制定统一目录标识、统一身份登记、统一接口要求的标准规范，夯实数据基础设施互联互通技术基础。完成国家数据基础设施建设顶层设计，明确国家数据基础设施建设的技术路线和实践路径。
2027—2028年，建成支撑数据规模化流通、互联互通的数据基础设施，数网、数算相关设施充分融合，基本形成跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的规模化数据可信流通利用格局，实现全国大中型城市基本覆盖。
到2029年，基本建成国家数据基础设施主体结构，初步形成横向联通、纵向贯通、协调有力的国家数据基础设施基本格局，构建协同联动、规模流通、高效利用、规范可信的数据公共服务体系，协同构筑数据基础设施技术和产业良好生态，国家数据基础设施建设和运营体制机制基本建立。
《建设指引》明确了五大重点方向，具体来看：
(一)建设数据流通利用设施底座
按照统一目录标识、统一身份登记、统一接口要求，建设数据流通利用设施底座。建立覆盖政府、行业、企业等主体及国家、省、市、县等层级的全国一体化的分布式数据目录，形成全国数据“一本账”，支撑跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据有序流通和共享应用。建立全国一体化的分布式数字身份体系，规范身份标识生成、身份注册和认证机制。建立统一的数据凭证、交易凭证结构、生成与验证机制，支持利用区块链、加密技术、智能合约等手段提高凭证的可溯性和信任性。构建标准化、规范化的交互接口，实现数据基础设施的互联互通。建设数据泛在接入体系，支持数据资源、参与主体、第三方服务更大规模接入。建立与IPv6等网络标识兼容的数据标识体系。建立数据目录分类分级管理机制，加强数据分类管理和分级保护。
(二)建设数据高效供给体系
在数据标注产业的生态构建、能力提升和场景应用等方面先行先试。链接各类公共数据、企业数据、个人数据以及各类高质量数据集，对社会形成统一的数据资源开放目录。研究制定高质量数据集建设相关标准，从数据生成、注释定义到数据管理的全过程，确保数据标注的准确性和数据模型的专业性。制定高质量数据标注与交付规则，提高训练数据质量。支持农业、工业、金融、自然资源、卫生健康、教育、科技、民航、气象等行业领域打造高质量数据集。因地制宜推进公共数据运营平台集约化、标准化建设，推进公共数据的规模化、常态化供给。推进数据资源管理服务平台互联互通，完善平台标准，促进平台间互操作，实现全国数据资源的跨领域、跨层级、跨区域流通利用。支持各地积极建设政务服务大模型，推动政务服务智能化。
(三)建设数据可信流通体系
建立高效便利可信的数据流通机制，促进数据大规模、低成本、安全自由流通。支持建设企业可信数据空间、行业可信数据空间，探索建设城市可信数据空间、个人可信数据空间、跨境可信数据空间。支持基础好、有条件、意愿强的行业和城市，先行先试数场建设。鼓励行业、地方积极探索建设区块链、隐私保护计算等新技术设施。支持因地制宜，探索数联网、数据元件等数据流通基础设施建设。支持建设数据流通交易公共服务平台。支持探索建设数据跨境流动基础设施。建立数据流通准入标准规则，鼓励探索数据流通安全保障技术、标准、方案。
(四)建设数据便捷交付体系
加强数据交易场所体系设计，统筹数据交易场所优化布局。支持数据交易场所创新发展，鼓励各类数据进场交易。构建集约、高效的数据交付基础设施，为场内集中交易和场外分散交易提供低成本、高效率、可信赖的数据交付环境。促进各类交易所、交易平台互联互通。推动数据价值贡献度评估、数据集推荐匹配、数据产品差异性分析等技术创新，实现供需精准匹配和便捷交付。鼓励各地提升数据加工、测试、建模验证、安全实验等社会化服务能力，打造产学研用“一公里”工作圈。
(五)建设行业数据应用体系
加强场景牵引，建设面向工业制造、现代农业、数字金融、智慧医疗、智慧交通、跨境物流、航运贸易、卫生健康、绿色低碳等重点行业领域的数据应用基础设施，促进行业数据应用创新。培育基于数据要素的新产品和新服务，促进数据多场景应用、跨主体复用，实现知识扩散、价值倍增。
在安全防护方面，《建设指引》提及，在国家数据基础设施安全保障层面，实现可信接入、安全互联、跨域管控和全栈防护等安全管理，建立网络安全风险和威胁的动态发现、实时告警、全面分析、协同处置、跨域追溯和态势掌控能力，提供芯片、软件、硬件、协议等内置后门、漏洞安全威胁的内生防护能力。加强对合作伙伴、运维人员、平台用户等数据安全内部风险的防范应对。加强对入侵渗透、拒绝服务、数据窃取、勒索投毒等外部威胁的应急响应。(中新经纬APP)
编辑/田野
