金华市数据要素市场化配置改革三年行动方案(2024-2026年)(征求意见稿).docx
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1、金华市数据要素市场化配置改革三年行动方案(2024-2026年)(公开征求意见稿)为激活数据要素潜能,更好支撑数字经济创新提质“一号发展工程”实施,加快培育新质生产力,根据中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见(中发(2022)32号)“数据要素X”三年行动计划(2024-2026年)(国数政策(2023)11号)和浙江省公共数据条例,结合我市实际,制定本方案。一、指导思想坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻落实党的二十大精神,深入贯彻习近平总书记考察浙江重要讲话精神,充分发挥市场在资源配置中的决定性作用,坚持改革创新、系统谋划,在数据基础设施、数据资源
2、体系、数据流通交易、数据赋能产业发展、数据产业生态等领域开展引领示范,着力破除阻碍数据要素有序流通的体制机制障碍,积极探索数据要素高质量供给、市场化流通、创新化利用新路径,加快构建全市一体化、多层次的数据要素市场体系,充分释放公共数据价值,激发社会数据活力,全力建设数据要素综合试验区、数据要素应用示范区,为高水平打造数字中国浙江样板贡献金华力量。二、发展目标到2024年底,数据要素市场化公共服务机构基本成立,数据基础设施持续完善,数据资源持续丰富,初步构建数据产业生态体系。力争全市智能算力资源突破1000PFlops,归集数据5亿条以上,培育数据服务商20家以上,举办数商沙龙5场以上,上线数据
3、产品50个以上,交易平台交易额达8000万元以上。到2025年底,数据要素市场化配置体制机制基本建立,数据资源汇聚治理模式更加成熟,数据资产登记、评估、入表、流通交易及跨境数据安全保障等体系基本构建,形成一批具有行业特色的高质量数据集、品牌数据产品及示范性应用场景。全市智能算力资源规模突破2000PFlops,培育孵化20家以上典型数据要素型企业,交易平台交易额达1.5亿元以上,全市数据要素市场规模达到200亿元以上。到2026年底,构建完备的数据要素市场发展体制机制,数据基础设施更加完善,数据流通市场活跃有序,数据相关产业蓬勃发展,数据要素乘数效应凸显。全市智能算力资源规模突破5000PFl
4、ops,挂牌交易数据产品不少于500个,交易额突破5亿元,引进培育数据商和第三方专业服务机构不少于100家,全市数据要素市场规模达到500亿元以上。三、主要任务(一)实施数据基础设施提级行动1 .迭代优化通信网络基础设施。加大5G基站建设力度,持续建设5G.A网络,实现全市5G信号全覆盖。持续扩大千兆光纤网络覆盖范围,推进主城区、重点园区、乡镇及行政村“万兆入企、千兆到户:深入推动IPv6规模应用,加快基础设施、应用、终端IPv6升级改造,打造具有全国影响力的IPv6创新示范基地。深化物联网管理平台建设,通过“统一设备接入、统一物联标准、统一资源共享”确保物联数据资源实时汇聚共享,有效支撑行业
5、场景应用。2 .统筹布局新型算力基础设施。加强算力中心统筹,盘活存量算力基础设施,有力提升机房、机柜等资源利用效率,大幅提高存量基础设施项目上架率,构建全市梯次多元算力布局体系,形成绿色低碳、智能高效、集成统一、互联互通、算力规模与数字经济增长相适应的算力网络发展格局。积极争取省级万卡级高算力规模的新型算力中心集群,探索算力应用场景和商业模式。配套算力资源利用机制,出台金华市区算力券推广应用管理办法,支持算力中介服务机构、科技型中小微企业和创客、科研机构等使用算力资源。支持高等院校、企业加强先进计算、算网融合等技术研究,围绕实际应用场景开展通用大模型应用和领域专业大模型开发。3 .加快推进数据
6、流通基础设施建设。全面迭代升级一体化智能化公共数据平台,探索打造“原始数据不出域、数据可控可计量、数据可信可追溯”的流通环境,实现数据资源“供得出高水平一体化打造金华市数据交易中心,建设安全、可信的数据流通交易平台。支持大型国有企业、电商企业等打造“小而精的行业性数据交易平台,促进数据要素与各行业融合应用。4 .着力夯实数据安全基础设施。构建政府、行业协会多方协同参与的数据安全治理模式,强化分行业监管和跨行业协同监管,搭建数据安全监管平台,实现全市数据安全风险情况实时动态在线监管。全面提升运用隐私计算、数据加密、数字身份认证等技术能力,贯穿数据全生命周期流程,探索建设“平台+规则+场景+监管”
7、四维一体机制,确保数据的可信性、完整性和安全性。(二)构筑坚实数据资源体系5 .加快数据资源盘点储备。坚持“业务数据化、数据目录化、目录资源化”原则,持续开展全市数据资源排查,完善全市统一数据目录体系。依托一体化智能化公共数据平台,拓展数据归集渠道和范围,加强税务、交通、物流、医保、卫健、公安、社保以及水、电、气等公共数据归集。鼓励企事业单位开展本领域数据归集治理,推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设,打造高质量人工智能大模型训练数据集。6 .强化高质量数据供给。建立安全可控、弹性包容的数据治理体系,制定数据收集、存储、处理、传输、使用等治理全链条的标准规范,持续加强数据分类分级
8、管理。鼓励行业协会等机构按成熟度分步选择典型高频重点领域,依据行业特点制定数据治理细则并分别推动数据应用。鼓励企业积极参与数据基础产品领域国家、行业、团体标准的制修订,引导重点企业开展工业产品主数据等标准化试点示范。建立数据质量评价体系,加强数据评价能力建设和信息化建设,推动数据高质量认证标准化、规范化、便利化。7 .开展数据资产登记入表。建立数据资产登记平台,研究制定数据资产登记管理细则。率先探索公共数据资产登记路径,研究设计公共数据资产卡片,做到“一数一源”、动态更新和上链存证,推动公共数据资产化全流程管理。推动专业评估机构开展数据资产评估服务,建立“数据评价+价值评估的数据资产评估模式。
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