1. 数据供给质量与效率不足
人工智能技术迭代对高质量数据需求急剧增加，但当前存在数据标注成本高、有效数据稀缺、中文语料占比低（仅3.2%）等问题。公共数据资源虽丰富，但开发利用效率不足，未使用数据占比高达38.9%，且合成数据占比提升至60%后，其可靠性和安全性面临质疑。
2. 数据孤岛与流通壁垒
跨机构、跨领域数据共享存在协议和标准不统一问题，非结构化数据孤岛现象加剧，导致数据迁移和复制成本上升。数据要素市场化配置尚未完全打通，全国一体化数据市场建设仍处于探索阶段。
3. 安全与隐私风险突出
数据收集、存储、传输过程中易引发隐私泄露和黑箱操作风险。生成式AI依赖大规模数据集训练，可能放大数据偏差和伪相关性，加剧争议。跨境数据流动的合规性挑战仍未有效解决。
二、治理策略创新方向
1. 制度创新：构建结构性分置机制
推行数据产权“三权分置”，明确数据资源持有权、加工使用权和产品经营权分离，通过授权运营和价格形成机制释放公共数据价值。
建立“1+3”政策规则体系，完善数据登记、确权、计量等基础制度，强化数据要素市场化配置的国家战略导向。
2. 技术创新：推动数据元件化流通
采用“数据元件”治理模式，通过脱敏处理形成包含安全属性和价值密度的初级数据产品，实现风险隔离与规模化流通。结合隐私计算、区块链等技术，构建全域可见、主体可信的数据基础设施底座。
3. 协同治理：分级分类与多元共治
实施分级治理：针对不同敏感度数据采取差异化管理，通用数据开放共享、核心数据严控流通。
构建共建共治体系：主导数据安全监管，企业承担技术主体责任，公众参与数据监督，形成多方协同治理生态。
三、趋势与展望
技术融合：AI大模型与数据治理技术结合，通过自动化标注、智能清洗提升数据生产效率；
场景驱动：聚焦制造业等高价值领域，推动“人工智能+制造”行动，以行业场景反哺数据治理能力建设；
- 国际对标：借鉴美国
