【实录】国家数据局来了，数据市场“黑暗丛林”时代将终结丨数字价值观察室·直播

【《数字价值观察室》是钛媒体与ITValue联合推出的一档有关企业数字化的深度视频访谈栏目，脱胎于已连续举办十余届的全球数字价值峰会。栏目内容将聚焦产业人士最为关注的数字化问题，邀请行业专家、企业家等作为“观察员”现场论道，探寻数字经济的真问题与真答案。】

全国两会落幕，2023年政府工作报告提出“大力发展数字经济”，“数字经济”也成为人大代表议案、政协委员提案中的热门高频词汇，在国务院新一轮机构改革中，拟组建的国家数据局引发广泛关注。

一些业内人士曾表示，国内的数据流通和要素市场是“黑暗丛林”，由于在数据确权、价值挖掘和分配、跨产业链治理、数据交易等诸多层面缺乏规范，数据要素市场的发展并不健全，国家数据局的成立将会给数据要素市场带来巨大变动。

为什么会成立国家数据局？国家数据局的成立会给行业带来哪些变化？数据真正发挥生产要素作用的关键是什么？本期《数字价值观察室·直播》，邀请到三位不同领域的数字专家做客直播间，共同讨论国家数据局组建对于数据市场和数字经济的作用和意义。

【附上本期直播时间轴，帮你快速跳转感兴趣的部分】

03:22  “国家数据局”，可以看做是国家数字经济顶层设计，为什么现在有必要组建？从其已经公布的职能来看，对我国数字经济发展意味着什么？

12:14  “国家数据局”的组建，具体到行业影响，大家期待国家数据局的成立能带来哪些行业变化，解决哪些问题？

25:19  数据的跨区域流通，深数所是否有遇到类似的问题，又是怎么处理和解决的？

33:09  目前公布的国家数据局的职责范围不包括数据安全及保护，作为数据发展的重要部分，各位怎么看数据安全的管理治理？

49:45  数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列，成为第五生产要素，数据真正发挥生产要素作用的关键是什么？

本期直播嘉宾：

深圳数据交易所副总经理  王冠

中电数创-数据创新研究院总监 宋姝媛

安恒信息数据安全产品总监  程文博

【以下为节目文字实录，经钛媒体APP编辑删减】

为什么国家数据局现在组建？对我国数字经济发展意味着什么？

盖虹达：国家数据局可以称之为国家数字经济顶层设计的机构，从业内视角来看，为什么会有这样一个举措，从已经公布的职能来看，对中国数字经济的发展又意味着什么？

王冠：2021 年到 2022 年期间，全国陆陆续续设立了非常多的数据交易所，包括北上广深这些一线城市，深圳数据交易所就是在2020年的时候成立的，明显感觉到数据要素在整个生产和生活中扮演的角色，已经跟以前不太一样，数据要素与其他生产要素有明显的区别。

比如与劳动力、土地、技术等，能够产生一些新的融合。比如说数据要素加上土地，就变成了数字孪生；加上金融和资本，就变成了金融科技；加上劳动力以后，它就变成了新的人工智能。

最近国家发改委高技术司最近也发了一篇文章，说数据要素是数字文明时代的第一生产要素，也可以看出国家是如何看待数据要素的，特别是ChatGPT诞生以后，大家越来越意识到，中国需要高质量的数据进行投喂，才能够产生出高质量的 AI 应用。

从国家层面，高层包括市场侧都开始意识到数据和我们密不可分，越来越多的企业在数据要素做了功能切分，把数据管理从 IT 流、信息流做了明显的界定，这也是中国在数据要素治理上，做的一些前期探索和资源性投入。

宋姝媛：结合我们之前的研究，可以从国内和国际两个方面看待这件事情。

首先从国内来看，成立国家数据局，是破解过往我国在数据要素发展过程中的一系列堵点，并且推动新要素规范化、一体化发展的一个必要举措。从生产资源的发展来看，我们已经形成了共识，数据已经成为数字时代的关键生产要素，那么也是数字经济的核心。

近年来，我国在围绕数据要素的技术创新以及数据交易所的模式探索方面，已经取得了诸多的有益的成果和经验。但是我们同样能够看到，我国数据资源还是存在有效供给不足，数据市场的条块割裂以及数据价值挖掘不足等一系列问题，根源还是在于数据的确权、定价、流通、交易，在这些方面还缺少这种体系化的制度设计和统筹谋划。

成立国家数据局，能够从国家层面推动数据基础设施的建设，数据基础制度建设以及数据资源的开发利用，能够破解上述的一些堵点，能够推动数据市场的快速发展。

从国外层面来看，围绕数据的国际竞争日益加剧，成立国家数据局也是我国去占据发展主动权的一个必要措施。

当前世界上绝大多数经济体都已经把数据资源纳入到整个国家的顶层战略，欧美是最典型的，但是两者走的路线也不相同。欧盟以建立一个单一数据市场为目标，重点强调的是在欧盟层面建立统一的制度法规，建立统一的基础设施，也就是盖亚系统，同时构建十余个行业数据空间，补足欧洲在数字技术方面的一些弱势。

美国走的是自由市场发展的路线，联邦层面也会发布总体部署、行动计划以及专题战略，更多的是通过市场主体去承担数据的收集、汇总、分析、交易等这些运营的活动。

我们理解在这样的背景下，我国去成立数据国家数据局，能够去发挥我国的制度优势，构建符合数字生产力的治理机制，进而发挥我国海量的数据资源和丰富的应用场景的优势，能够在未来日趋激烈的国际竞争中掌握发展的主动权。

程文博：我们认为，组建国家数据局，是数字中国建设的一个非常重大改革举措的落地。十八大以来，各个地市、省市都已经设立了大数据管理机构，过去的一些探索和实践，也为本次组建国家数据局提供了非常有益和关键的探索经验。

国家数据局的组建，能够很好地协调推进数据基础制度的建设，并且统筹数据资源整合共享和开发利用，更有利于加强我国的数字政府、数字经济、数字社会等建设的协同联动，更好地去统筹发展和安全，这样能够为大数据行业提供更丰富的数据资源和更高效的数据获取渠道。

类似于 ChatGPT 这种 AI 大模型，需要非常高质量的大数据资源，所以也会为大数据应用和数据要素市场提供更加广阔的空间。

其实业内已经呼吁了很多年，都希望能够在中央层面成立类似于数据管理机构这样的部门，可以去把数据资源整合、共享和开发利用相关职责更为集中，整体统筹协调推进我国数据基础制度的建设，也能更好地更快地去推进数字中国、数字经济、数字社会建设。

国家数据局能带来哪些变化，解决那些问题？

盖虹达：国家数据局的成立能够给我们带来什么？具体到行业的影响，哪些问题能得到解决？

宋姝媛：我们认为，国家数据局成立，对于数据资源的供给，对于它的流通以及应用这三个方面能够起到推动作用。

首先从供给层面来看的话，目前我国的数据供给侧，数据孤岛和数据垄断的现象还是非常严重的。从公共领域来看，有一个数据是我国的政务数据开放程度，在全球的 115 个国家和地区中排名第 71 位。同时我们监测到，超过4成的一级政府建设的数据开放平台长期没有进行更新。

从社会数据来看的话，我国的网民规模是巨大的，即时通信、网络购物、网上外卖、网约车这些领域，用户规模已经都分别超过了9亿、7亿、5亿和4亿，但是这个庞大的数据量目前还没有能够充分的释放出来，这两种现象背后更多是数据主体不敢不会、不愿共享的问题。那随着国家数据局规则进一步清晰，我们相信数据供给的规模和质量都将迈入一个新的台阶。

第二个层面是数据流通，就像刚才王总说到的，从 2015 年开始，地方政府授权的数据交易机构就已经在逐渐的建设了，不完全统计的话应该已经超过40个，但是，剖开来看业务开展情况，半数以上的活跃度目前已经比较低了。但与此同时，有很多的数据是通过“数据黑市”进行交易，数据黑市也是我国现在明令禁止的一个行为。

尽管领先的地市和先进的数据交易所，比如像深市数据交易所已经制定了一些地方性的法律平台的规则，或者是行业公约，但是目前这种条块分割的行业和属地治理模式，仍然不能够适应数据要素的跨地区、跨行业、跨层级的数据流通的要求，所以说国家数据局从国家层面高位推动去破解上述的问题，能够为我们建立全国统一的数据市场去奠定一个很好的坚实基础。

第三个方面就是数据创新应用方面，当前很多市场主体的创新动能其实并没有被完全激发出来。随着数字中国数字经济以及数字社会建设的要求进一步的明晰，我们相信数字技术能够和经济、政治、文化、社会以及生态文明建设这五位一体深度融合，催生出更多场景的应用创新的活力。

程文博：一个是数据治理，第二个是数据安全，第三个是数据交易。

关于数据治理，对于数据的交易和流通应该以什么样的格式，什么样的规范，其实没有切实有效统一标准，没有标准就会导致数据工作很多不必要的麻烦，包括增加数据治理的难度和工作量。

在国家数据局成立以后，负责推动数据的标准化的工作，会将各类的数据的格式、数据结构等等，进行有效地统一规范，有助于提高数据交换的效率和准确性，从而加快建立数据鉴权法里面提到的数据分类分级保护制度要求，使得大数据行业更加规范化和标准化。

另外就是数据安全，国家数据局组建以后，会负责全国数据资源的管理、监管和安全管理等等。这将意味着更加严格的数据安全标准和监管要求，使得数据泄露、数据滥用等等风险得到有效控制。数据安全无论是咨询服务还是产品技术方面，都会有进一步的需求，国家数据局会推动产业走向更加稳健的发展方向，尤其对政务行业提供产品和技术服务的乙方公司。比如安恒信息，是一个非常大的利好。

此外，还包括国产关系数据库、大数据存储、云存储系统等厂家，以及不得不提的信创，对国产信创的芯片、存储、操作系统、处理器等企业，在数据层面也会有长期的利好，这是我想分享的第二点，就是数据安全相关的产品和技术服务的提供商。

第三就是数据交易，组建国家数据局，它具备监管和经济双重的意义，它会更有利于统筹数字经济的发展与安全的问题。数据要素的流通交易离不开生态的培养，那国家数据局推动产业走向更稳健发展方向的同时，比如像电信运营商平台企业、行业领军的企业，这类型的数据供应商或者数据需求商以及数据服务商，更多地让市场化主体能够积极地参与到这些环节当中，从而汇聚数据的资源和数据要素、产业生态，以此来加快市场的培育进程。

并且，国家数据局可以通过财政支持、税收支持、先行先试、知识产权保护等等方面的政策、内容相关等等方面的扶持，来促进数据要素的流通和交易服务生态的健康发展。

比如无论是场内的集中交易，还是场外的分散交易，都提供相对低成本、高效率、可信赖的一个流通环境，从而将有效降低数据流通的成本，提高数据交易的效率，并且进一步明确数据的权属，减少数据流通交易过程当中可能会存在的一些不必要的争议，进一步去赋能数据的开放，激活数据的价值。

王冠：首先，国家数据局成立以后，其实是会把之前数据要素产业由“九龙治水”的局面，改为“天下归一”的局面，对整个行业的发展是非常好的促进，而且它由专职人员来推进，全国一盘棋的统筹协调发展会更加完善。

同时，与数据相关的一些法律法规，国家层面的一些政策也会陆陆续续明确，包括数据定价、数据确权的一些模糊性问题，他能都会能从国家层面的法律、规章制度得到确认。

第二点在产业培育，目前数据要素产业还处于培育初期，所以2015 年的时候成立了很多数据交易所，但其实交易并不活跃，因为那时候并没有那么大的需求，包括人工智能产业也还没有发展起来，整个数字化转型也还没有到一定程度，可能很多需求都是伪需求，他并不一定真的需要数据作为资源。

但是未来，数据资产一旦要入表以后，所有的第三方服务机构都会相应地成长起来，包括数据质量的评估机构、数据安全的评估机构、数据合规的评估机构等等，可能原来根本就没有这个经济产业链，现在基于这个新的数据要素产业的发展，它会快速培育，同时很多数商企业在里面扮演一个撮合作用，如果没有买方，没有卖方的情况下，撮合这个角色也没有什么用。

其实在前几年的整个数据交易市场里面，存在一种现象，就是“所商不分离”，数据交易所既当裁判，既又当运动员，在这种情况下，它就没有办法保证交易的公平性。这也是为什么前几年数据要素市场一直没有发展起来。从证券市场上，我们也可以明显地看到交易所就是交易所，证券公司是证券公司，券商、上市公司，它会有一个很清晰的界限，我觉得，未来的数据要素产业肯定也会分工越来越明确，要素产业参与者越来越丰富、主体越来越丰富。但这肯定需要一个过程，它不是一步到位，在这个过程中酝酿了大量的投资机会，包括产业链的创新机会。

从去年深圳数据交易所的数据来看，我们去年交易额到 12 个亿，整个参与主体有 500 多家，我们也对数商进行了分级分类的工作，我们目前分了三级数据商，有 8 种类型的数据商，产业分工链条已经初步形成。

打个比方，假设数据资源本身是面粉，数据产品就相当于用面粉做出来的甜点、面包、蛋糕。原来选择很有限，客户可能只能买到面包，但现在除了有面包蛋糕以外，还有饺子，还有馄饨，还有披萨，选择就会越来越多，这是一种可能性。

同时整个的数据服务包括数据清洗、数据治理、数据分析，就相当于面包师、甜点师，他们可以把数据加工成各种各样的产出物，这是数据服务的提供方，另外还有数据安全的提供方和数据工具的提供方，这些机构就相当于“锅碗瓢盆”的作用。

市场发展起来必然需要全链条的发展，肯定不是通过单一的发展就能推动整个链条的发展。交易所其实是提供了一个场所，让大家拥有更多的选择权，这样的话大家在产品创新的过程中，会比原来更丰富、更便利，从而降低整个交易的成本。

同时交易所提供了一个可信的环境，这种可信环境不单是技术上的，也是规则上的，如果一旦产生了争议或者是诉讼，交易所提供了一个反应的渠道，而且这个渠道能够对市场做一些监督。

各司其职，角色到位，整个市场就会越来越有生机。

盖虹达：追问一个问题，数据跨区域的流通，深圳数交所是不是也遇到？是怎么解决的？

王冠：数据跨域主要分两种，一种是国内的跨域，一种是跨境的跨域。国内的跨域没有太多的限制，以深圳数据交易所去年 12 个亿的交易额来说，76% 是发生在深圳以外的城市，数据就跟资金一样，具有天然的流动性，它并不一定要在本地完成，买方、卖方、数据商三方都不在同一个地方，这种情况非常正常，国家现在也在推“东数西算”战略，说明数据资源天然就是不均衡的，数据跨域流动也是数据要素市场常见的现象。

而且会有一些趋势，比如数据主要集中在数字经济相对发达的一线城市，数据买方主要分布中西部或者是二三线城市，他们会更乐于去从一线城市购买一些数据，某种程度上也实现了一种数据普惠，这也是数据交易所承担流通职责的一个方式。

同时，跨域流动其实有非常多的好处，它能够帮助整个数字经济发展起来，创造更多的 GDP 和就业岗位。以北京为例，北京的数字经济非常发达，北京周边可能你一时半会想不到一个数字经济特别发达的城市。但是我最近去了保定，他们现在在大力的发展数据服务业，比如说做一些数据标注、数据清洗、数据存储，其实都是为了数据交易做服务的，他不一定要设在北京，他设在周边的话也能做一些相应赋能，而且它的成本会比设在北京更便宜，企业就会愿意把这些数据加工中心放在其他城市。

数据跨境流动是常态，各地大数据局跟数据交易平台并不是同样的作用，大数据局主要做地方公共数据的治理归集，把它做一些加工处理，做一些产品化，赋能本地的一些政务服务或者公共服务，包括原来的防疫健康码。

国外是有非常多的法律法规，包括欧盟GDPR，美国加州消费者隐私法案 (CCPA)等法律，都在陆续出台。毫无疑问，目前中国数据出境的要求，应该是全球最严格的一个地区，我觉得在某些层面上，可能企业会更担心在中国的数据合规问题，而不是中国企业在国外的数据合规问题。

目前中国在数据合规上面做了非常多的探索，比如欧盟是先建立法律法规，再进行数据流通，美国是先进行数据流通再进行规则治理，很多数据方面的法律法规都没有中国这么严格，中国和美国和欧洲都不一样，是边发展边治理，数据要素发展还比较初期，但是已经出台了一些相应的法律法规，这也是中国跟欧洲还有跟美国不太一样的地方。

去年深数所也完成了全国首笔的场内跨境数据交易，就是国内的数据卖到国外的机构，由一些美国或者香港的投资机构去购买中国的一些数据产品，它的好处是数据出虽然出境了，但是资金回境了，帮中国创造了更多的外汇和贸易服务机会。

我们2022年4月份完成了这笔交易， 9 月份国家层面的数据出境的安全评估管理办法出台了，我们也是完全通过了中央网信办的安全评估审核，基本上实现了合规。

数据跨境还挺复杂的，因为目前的一些管理规定还没有捋顺，包括国家层面个数据出境分级分类的一些规则也还没有出台，所以在很多事情上现在比较模糊，很多企业有数据出境的需求，现在没有办法得到释放和满足。

所以我们也是帮助数商实现能够在一定的时间内，产品出境不再需要经过安全评估。国家现在也是通过一些案例帮助整个规则的梳理和明确，未来地方上也会出台一些跟数据出境相关的管理办法，帮助优化和简化整个程序。但目前数据出境的审批权限还在中央，大家需要时间去探索怎么完善整个规则和制度。

同时中国现在也在积极地去争取一些国际规则制定的话语权，积极地和国外接轨，包括欧盟的数据流通技术，像数据空间IDSA的一些技术架构也在国内落地。

我们的第一就是推动更多的数据合规和安全的流通，满足国家相关法律法规的一些规定；第二是要配合行业监管部门在个别领域去打造一些标杆案例。我们其实还需要很多的学习空间，需要在不断的试错中找到边界和方向。

盖虹达：就目前国家数据局的职责范围来看，数据安全是一个重要发展方向，具体到业务开展上，会有哪些动作，各位怎么看在发展过程中的数据安全治理？

程文博：安全是发展的前提，发展是安全的保障。在数据发展的过程当中，很关键的一点，借用数字中国规划文件里面的一句话，就是要筑牢可信可控的数字安全屏障。里面还包含了切实维护网络安全、完善网络安全法律法规和政策体系，同时增强数据安全的保障能力，建立数据分类分级的保护基础制度，健全网络数据监测、预警和应急处置的工作体系。

在我们看来，数据安全也好，网络安全也好，要从三方面去落实。分别是管理、技术和运营。

管理，数据安全相比于传统的网络安全来说，很关键的一点就是保护对象是从原先的系统维度更加细粒度到数据维度，从数据类型划分又会分为结构化数据、非结构化数据等。

数据有一个非常关键的特性，就是行业属性，因此我们会看到不同的行业，就举分类分级这个例子，它是由不同行业颁布分类分级指南，所以，也参考了网络数据安全管理条例征求意见稿，也可以看到监管层面、行业主管部门等内容和倾向，在我们看来，也一定是网信作为统筹协调行业主管部门负责监督检查，因为数据是带有极强的行业属性，那分类分级指南也是由不同的行业来各自去颁发，比如金融的、运营商的等。

与此同时，分类分级在项目建设过程当中也是非常关键和基础的一环，安全资源永远是有限的，资源永远是不够用的，如何用有限的资源集中投入在重要的数据、核心的数据、敏感数据的保护，前提条件就是要能全面洞察当下网络环境里面的数据资产的情况，识别敏感数据、敏感数据的分布态势。

并且在管理维度，一方面需要从细粒度维度要有数据，比如说分类、分级指南这类的文件政策，同时还需要宏观层面，比如说数据安全管理办法以及人员组织等等相关内容。

第二个点就是技术，例如数据库审计就是数据安全项目建设过程当中必不可少的一个工具，它可以通过网络流量解析出数据库访问操作，并且可以内置一些规则，无论是预警也好，还是后续的审计动作，建立了一数据安全解决方案。

我们认为，数据安全前期是网络安全作为基础保障，在细粒度到数据安全可以分这几个维度去理解，其中包含了这个咨询规划，在顶层规划、风险评估洞察比较模糊的情况下，安恒可以提供这类服务，帮助客户梳理出它所处行业的分类分级规范，并通过一些自动化工具落地。

再者就是访问主体和访问客体以及主客体之间的可信，访问主体往往是人和设备，访问客体保护的对象就是数据，我们的方案设计里面，是以身份和数据双中心的原则。还引入了零信任的体系结构，保障我们客户的数据安全。

除此以外，基于大的场景，比如说数据中心管控体系里面的安全，办公网的安全，就比如说地方的大数据局，它的数据来源于各个厅局委办，纳管了很多的敏感信息和关键数据，安全至关重要。得益于杭州市数据资源管理局的信任，早在数据安全法颁布的 3 年前，杭州市数据资源管理局较早面临了数据安全的需求，于是找到了安恒，我们一起共创了数据鉴权管控平台。

对于数据安全管控平台体系的建设，安恒信息是国内最早投入的厂商之一，除了管控中心的数据安全，还有办公网的数据安全方案等。

还有非常关键的场景，就是数据要素市场流通，总的来说分为两大类场景，一大类场景就是相对可控的网络环境，无论你是专有云还是混合云，数据总体上是在相对可控的环境，需要分类、分级、脱敏、防泄漏、加密等。

还有一大类场景就是相对不可控的网络环境，需要把数据直接提供给第三方，比如数据交易、数据开放，目前业内达到的一个共识就是需要做到可用不可见、计算模型授权可控，这个技术落脚点就在于隐私计算。

最后一个大的方面，除了管理和技术，那就是运营，如何通过类似于戴明循环PDCA 的这种机制，不断反馈、不断提升、不断优化安全策略，从而达到常态化、持久化的、智能化的安全运营，把管理、技术、运营三方面结合，真正意义上形成数字安全屏障，无论是交易也好、开放也好，还是流通。

王冠：数据安全肯定是交易所非常重要的一个能力，我们对数据交易所也梳理了四大能力，分别是流通支撑、供需衔接、生态发展还有合规保障。

安全贯穿在全流程，不管是数据供需撮合过程、交易过程以及流通过程，包括数据存储托管的过程，都需要用到安全。而且数据合规和数据安全也不能分家，数据安全跟数据合规其实都是数据交易所必备的两种能力，我们也在成立之初发布了在数据安全方面的一些标准规则，去年也参加了国家层面的一些标准制定，现在也是明确了数据安全的管理职责，目前大概拆了三部分的安全功能，一部分是放在综合部，它会承担我们的场所安全、生产安全等，信息安全、网络安全主要是技术部门在负责，然后数据合规安全等数据流通过程中的一些安全保障，由运营和合规部门支持。

安全工作贯穿在全流程之中，没有办法跟业务分割，数据交易所也属于关键信息基础设施，也需要通过等保相关的一些要求和验证，现在工信部也在大力推DCMM、DSMM认证能力评估。我们希望把国家层面对于数据安全的一些认证，融入到我们对数据商的一些管理要求里，下一步在数商的一些资质审核认证里，也会加上相关的安全能力的要求，同时在标准模板标准合同里，数据交易双方也会加入安全的条款。

宋姝媛：在数据安全方面，首先要保障数据基础设施的安全，可以看到我国现在数据安全的底层技术和产品依然存在“卡脖子”的现象，数字中国建设整体布局规划里面也是明确指出，要构筑自立自强的数字技术创新体系，那数据的基础设施肯定就是数字技术的一个重要组成部分。

第二个部分就是数据流通的过程安全。我们这里也有一个数据，从 2022 年的 2 月份，国家信息安全的漏洞共享平台协调处置了超过 2000 起涉及到我国的重点行业和重要部门的漏洞事件。

去年 6 月份，西北工业大学也发布了一个公告，说明遭到了美国国际安全局的网络攻击等，这一系列的事件充分表明，数据的发展要统筹考虑流通和安全。

第三个部分就是制度安全，刚才两位老师也说到，在数据要素全流程要建立完善的安全制度，梳理不同环节、不同部门在数据开发利用过程中的权责关系，明确职责的边界。

围绕数据安全的话，中国电子构建数据安全和数据要素化工程体系里面有两个重要的产品，就是数据元件和数据金库，这两个产品能够实现在数据安全的前提下，实现数据要素的规模化流通。数据元件是对数据脱敏处理以后，根据需要由若干相关字段形成的数据集，或者由数据关键字段通过建模形成的数据特征。数据金库是由政府主导、由主管部门监管的自主可控基础设施，数据金库里面存储的是核心关键的数据以及数据元件。

数据金库和互联网是物理隔离的，在互联网上进行流通的是数据元件的一个形态，与此同时，我们也会构建相应的组织架构和制度体系，全方位保障数据安全。

数据真正发挥生产要素作用的关键是什么？

盖虹达：我们把这个整个数据国家数据局成立的意义，对行业的影响，还有安全考量都聊了聊，在几位看来，数据真正发生生产要素作用的一个关键点，或者未来希望能够长久建设的地方在哪？

王冠：关键就是它真的能够应用起来，从数据资源到数据要素，再到数据产品，再到数据应用，每一次形态的变化都标志着它的价值跃升。这种跃升可能不是一个线性关系，可能是指数级增长的关系，特别是实际投入到生产应用中，能够帮助传统企业降本增效，降低研发成本，比如增加大模型的成功率，减少试错成本，缩短整个的研发周期。

它最终的产出效能也是巨大的，像ChatGPT，其实能够帮助企业，不但是能在降低人力成本方面，更重要的是能够挖掘新的商业价值和新的商业场景。比如微软现在把它运用在office套件里面，做一个生产力升级。

数据一方面是要应用起来，另外一方面得流通，如果数据不流通的话，就没有办法形成这些应用。

数据交易所承担的作用并不只是把A的数据卖到B那边去，而是要把ABC 三方的数据全部都拿出来，形成一个新的产品，然后可能卖给D，或者是再拿去赋能更多的场景，培育一些高频标准化的交易场景和标的，同时满足可能过去市场上根本就没有的一些需求，帮助他们去梳理需求，再根据他们的需求开发出相应的一些新型的数据交易产品，极大地去丰富市场的供给，这是在流通环节里面发挥的作用。

为什么能够让ABC都愿意把数据拿出来？就是因为有安全合规的环境，还有可信的交易机制和规则，让大家觉得发生数据交换和融合之后，即使产生争议，也能够有一个追溯的机会和仲裁的环境，这也是交易场所能够提供的一些服务能力。

再到上游可能就是包括企业自己的数字化转型，在整个过程中的数据治理，包括数据管理、数据能力的提升、数据资源的汇聚，对于企业本身也是一个价值重估的机会。因为本身数据资产一旦入表以后，原本传统的数据要素型企业，都会面临估值调整的过程，一些数据可能会被纳入存货，一些数据可能会纳入资产负债表的无形资产，他都能够帮助整个企业提升他自己的估值空间，甚至能够帮他更低成本地获得一些贷款或者是一些金融服务，本质上能够去帮助企业更好地发展。

整个过程中从数据治理到数据流通，再到数据应用，整个的环节缺一不可。

宋姝媛：我们有技术的路线，也要强调场景的作用，同时也强调制度的作用。这三者任意一个单独发挥作用，都没有办法推动数据要素的大规模流通和应用。所以我们认为也是要构建一个制度、市场和技术三维一体的工程化路径。

中国电子目前也是在全国多个城市和行业已经进行了应用，后续也将在全国遴选一批省市和行业进行推广建设，服务我国的数据要素市场化配置改革。

程文博：从大的数字经济脉络，我们又可以分为产业数字化、数字产业化和数字价值化，里面包含了方方面面和关键点，其实很难找到唯一的关键点，比如数据的标准、数据的治理、算法、模型、数据的应用场景、确权定价等等一系列工作，如果一定要回答这个问题，数据真正发挥生产要素作用的关键是什么？我的答案就是安全，因为安全可以融入到整个的数据的全生命周期的各个阶段。

换句话说，如何在数字中国的建设过程当中，真正意义上去筑牢可信可控的数字安全屏障。就像安恒信息首席科学家刘波博士曾经提到的一句话，数据安全的目的，不是把数据去锁牢，而是让业务放心大胆地使用数据，从而创造更大的商业和社会价值。回归到本质，发展和安全是一体之两义，一定是把安全这个最为关键的要素给保障好，建立好它的数字安全屏障，从而才可以进一步赋能数字经济的发展，激活数据的真正的核心价值。

盖虹达：谢谢今天我们三位嘉宾的分享，给我们提供了关于无论是外部的趋势环境，还是技术实践，以及很多制度思考的很多信息。

数据要素是现在数字经济深化发展的核心引擎，我们也期待未来越来越完善的数据要素体系，从交流、流通、应用、安全制度的建设，把以前称之为“黑暗丛林”的不完善不健全的市场，实现改善和发展。

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