当前，我国数据产业蓬勃发展，产业规模约2万亿元，企业数量超19万家。进一步培育壮大数据产业，需聚焦数据“供得出、流得动、用得好、保安全”，加快形成主体多元、竞争有序、协同创新、繁荣活跃的数据产业生态。
加强数据供给，为形成良好数据产业生态带来更多源头活水。高质量的数据供给是营造良好数据产业生态的首要环节。据统计，2023年全国数据生产总量达32.85ZB。加强数据供给受到数据权属界定、资产定价、收益分配等因素制约。为此，需从数据产业生态的源头，大力发展数据资源企业，多措并举推动数据要素供给。一是加快建立数据产权归属认定等基础制度，依法保护企业的数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，增强企业对外提供数据产品和服务的积极性。二是加快探索数据定价机制，精准度量数据资源价值，支持企业依法依规取得开发利用数据的合法收益，保护数据资源企业的正当权益。三是引导产业上下游企业采用行业数据空间等技术互相开放数据，鼓励企业间按照市场化方式授权使用数据、共同分享收益，提高产业数据的供给能力。
提高流通效率，增强数据产业生态创新活力。数据流通效率越高，数据要素乘数效应就越大。有研究认为，数据流动量每增加10%将带动GDP增长0.2%。由于数据权属复杂、可复制性强、流通管控难等特点，我国数据流通模式尚不成熟、总体效率还有待提高。为此，要立足数据要素的特征，大力发展数据服务企业，探索更加多元的流通方式，营造更加安全的流通环境，提供更加专业的流通服务。一是加强数据流通模式创新，发展场内交易、场外交易相结合的多元化流通模式，基于模型算法等服务形式，更好统筹数据发展和安全。二是加强数据流通服务创新，围绕制约数据交易流通的痛点堵点，提供合规评估、争议仲裁等服务，消除供需双方的信息不对称，提高数据流通规范化、专业化水平。三是推动数据技术企业创新，综合运用隐私计算、区块链、量子加密等技术手段，提升数据可信流通交易能力。
加快推动场景落地，提升数据产业生态应用效果。千行百业的应用场景是培育良好数据产业生态的土壤。传统企业由于在数据人才、数据资源、技术工具等方面存在不足，数据管理能力和开发利用水平不高，数据要素价值发挥不充分。要大力发展数据应用企业，全方位激发数据要素潜能。一是持续推动“数据要素×”行动，在制造、农业、能源、交通等重点领域，培育一批深刻理解行业特点、高度匹配产业需求的数据应用企业，加快技术研发、生产制造、经营管理等环节智能化改造和数字化转型。二是充分发挥龙头企业引领带动作用，结合各地特色产业比较优势，加快发展区域性数据产业集群，推动数据产业相关要素优化配置和集聚创新。三是加强数智技术在生物制造、商业航天、低空经济、具身智能等领域的应用，加快原创性颠覆性前沿性技术产业化，提高数据产业创新能力。
加强动态防护，坚守数据产业生态的安全红线。数据产业的发展推动了数据海量汇聚、高频流通和广泛应用，扩大了数据安全的传统边界，提高了动态条件下数据保护的难度，迫切需要进一步强化数据产业生态的安全水平，做到数据在哪里、安全防护就到哪里，数据怎么流动、安全策略就怎么配置。一是加强动态安全技术创新。适应数据高频流通条件下的风险挑战，引导数据安全企业重点发展动态安全技术，提高数据采集、计算存储、流通交易、开发利用各环节动态安全防护水平。二是提高数据安全服务水平。推动数据安全企业服务转型，加强安全大模型创新应用，提高数据安全监测预警、数据分类分级管理、安全威胁应急处置的智能化水平，加快安全服务向动态模式转变。三是加强数据基础设施安全。推动数据基础设施企业提高数据安全能力建设，做到数据基础设施和数据安全保护同步规划、同步建设、同步实施，从设施层面系统强化数据安全保障能力，提高数据产业生态安全水平。
