政策工具箱逐步完备 数据要素市场化建设将加码

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2026年03月25日

  记者从3月24日国新办举行的新闻发布会上获悉,我国数据要素市场化配置改革政策工具箱逐步完备。下一步相关部门将更大力度推进数据要素市场化、价值化,包括将加快建立全国统一的数据产权登记制度,抓紧出台建设全国一体化数据市场的政策文件等,进一步推动数据资源的开发利用。

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  据介绍,国家数据局自成立以来探索形成了数据要素市场化配置改革“5+3+1”的工作体系。“5”是指健全数据基础制度、建设和运营数据基础设施、场景培育和数据融合应用、建设全国一体化数据市场以及壮大数据产业5方面内容;“3”是指夯实数据领域核心技术攻关,数据标准化以及数字人才培养3个基础;“1”是指数据赋能人工智能创新发展1个重点。

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  “总的来看,数据要素市场化配置改革政策工具箱逐步完备,工作路线图逐步清晰,推动数据要素价值跑出了‘加速度’。”国家数据局局长刘烈宏说,今年是数据要素价值释放年,将更大力度推进数据要素市场化、价值化,重点抓制度落实、场景培育和数据供给。

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  具体而言,国家数据局将加快建立全国统一的数据产权登记制度,抓紧出台建设全国一体化数据市场的政策文件,一体推进数据基础制度和数据基础设施建设,破解数据安全合规高效流通的“不可能三角”难题,为数据要素价值释放提供有力保障。

  会同有关部门更大力度培育高价值场景,更好发挥数据要素的乘数效应。此外,今年将会同10多个公共数据资源富集的部门,让更多的公共数据供出来,以公共数据牵引推动数据要素更好地赋能经济社会的高质量发展。

  赛智产业研究院院长赵刚对《经济参考报》记者表示,相关部署举措将进一步破解数据流通利用中“确权难”的问题,帮助各方明确数据“持有权、使用权、经营权”的具体配置方案,让各类主体敢于供数、放心用数,促进数据资源流通利用、价值释放和收益分配。此外,将促进建设开放、共享、安全的全国一体化数据市场,打破地域、行业和部门间的数据壁垒,实现数据要素在全国范围内自由流通和高效配置,推动数据资源深度赋能千行百业。

  值得一提的是,数据也是智能经济的关键生产要素。今年政府工作报告提出,“打造智能经济新形态”,并明确“深化数据资源开发利用,健全数据要素基础制度,建设高质量数据集”。

  记者获悉,截至2025年底,全国已建成的高质量数据集超过了10万个,总体量超过了890PB。到今年3月,我国日均Token(词元)的调用量已经超过140万亿,相比2024年初的1000亿增长了1000多倍,相比2025年底的100万亿,三个月时间又增长了40%多。

  “日均Token调用量的大幅增加,充分表明中国的人工智能发展进入了快速增长阶段,应用场景在不断深化。从数据的维度来看,这标志着数据集的供给在大量增加,数据要素的价值在不断释放,数据要素赋能人工智能创新发展进入了良性互动的阶段。”刘烈宏表示。

  下一步,国家数据局将持续推进数据赋能人工智能创新发展,协同各方深入实施新一轮高质量数据集建设行动计划,包括强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六大专项行动,以场景需求为牵引,加快推进先行先试的工作,打造技术可行、实用便捷、质量保障的AI-Ready(AI就绪度)高质量数据集,实现高质量数据集供给的量质提升。

  在制造业领域,随着以人工智能为代表的新一代信息技术深度融入制造业的全过程各环节,数据日益成为工业的重要生产要素和宝贵的战略资源。到2025年末,我国重点行业企业的关键工序数控化率达到68.6%。近日,工业和信息化部启动工业数据筑基行动,开展面向人工智能赋能的高质量行业数据集建设先行先试。

  “要通过先行先试,着力突破工业数据采、集、用这三个方面的瓶颈。”工业和信息化部信息技术发展司司长王彦青表示,下一步将加强支撑保障、强化政策引导以及培育良好的生态。其中将推动出台数据要素赋能新型工业化的政策文件,印发工业场景数据要素应用参考指引,加强发展的引导和模式的宣介。加快推动工业数据标准研制,发展壮大数据咨询、数据治理、数据标注等数据服务企业,做强做优人工智能开源社区,打造高质量开源数据资源聚集的高地。

  “未来要持续推动高质量数据集在行业大模型和智能体应用场景中应用赋能。”赵刚说,特别是需要在工业制造、自动驾驶、低空经济、医疗健康、科学研究等重点领域,推动打造“数据-模型-应用”或“Token(词元)-智能体-Skills(技巧)”的闭环,推动数据价值在AI应用中加快释放。(记者 郭倩)

【责任编辑:周靖杰】
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              图像传感器主要应用市场分析及行业竞争趋势 2024年4月26日 来源:互联网 537 29 图像传感器是一种用于捕捉光学图像的电子设备,通常应用于数码相机、摄像机、手机摄像头和其他图像采集设备中。它的主要作用是将可见光、红外光或其他光谱范围的光线转换为电信号,以便数字设备能够处理、显示或存储这些图像。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 图像传感器是一种用于捕捉光学图像的电子设备,通常应用于数码相机、摄像机、手机摄像头和其他图像采集设备中。它的主要作用是将可见光、红外光或其他光谱范围的光线转换为电信号,以便数字设备能够处理、显示或存储这些图像。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 图像传感器的应用领域广泛,包括数字摄影和摄像、医学成像、机器视觉、安全和监控、卫星和航空摄影以及科学研究等。作为半导体行业的重要组成部分,以图像传感器(CIS)为代表的智能传感器市场在2023年整体市场需求下滑,但在下半年开始显现复苏趋势。 图像传感器产业链模式 CIS产业链主要有两种模式,一种是以索尼和三星为代表的IDM模式,另一种是以豪威科技、格科微等为代表的Fabless模式,豪威、格科微负责设计,芯片制造委托给台积电、中芯国际生产,封测交给晶方、华天科技等企业。 此外还存在安森美、意法半导体等轻晶圆厂(fab-lite)模式,其自己只生产特定产品,其他均委托给下游环节企业生产及封测。 根据中研普华产业研究院发布的显示: 作为摄像头的核心部件,图像传感器是当今应用最普遍、重要性最高的传感器之一。受手机、汽车、AI、安防、工业、医疗等下游领域带动,2022年我国图像传感器市场规模达413.4亿元,韦尔股份(豪威科技)等企业的研发能力已达到国际同类的最高水平。 图像传感器主要应用市场分析 图像传感器主要应用市场包括智能手机、安防监控、汽车电子等领域,且各细分市场发展呈现明显的差异化趋势。 根据IDC公布的全球智能手机市场情况,受到宏观经济挑战和库存量的影响,2023年全球智能手机出货量为11.7亿部,同比下降3.2%,这是十年来最低的全年出货量,但同时2023年下半年市场需求开始呈现复苏趋势。受到手机市场整体景气度的影响,TrendForce预测2023年全球智能手机CIS出货量约为43亿个,同比减少3.2%。 经济环境与市场景气度的下行,安防监控市场需求也相应受到不利影响,但在智慧城市、智能家居等场景的持续发展趋势下,安防监控市场整体较为平稳,且朝着数字化、智能化、超高清化等方向快速发展。在全球电动化、网联化、智能化的大趋势下,CIS在汽车上的应用渗透快速增长,单车摄像头应用数量持续提升。 根据数据,预计2023年全球车载CIS出货量将达到3.5亿颗,同比增长9%;受益于ADAS、自动驾驶等需求拉动,2022-2028年汽车CIS出货量复合增长率有望达到13.17%。 安防、汽车、工业,这三大新兴市场的规模增速,显著高于传统智能手机市场。且对CIS提出了与智能手机明显不同的要求,面对这些差异化需求,国外龙头的相对竞争优势没有那么明显,甚至国产厂商在一些细分领域已实现赶超。 CIS(图像传感器)行业无疑是一个显著的技术、人才和资金密集型行业,其市场特征表现为高度的集中度,CR5(前五家企业的市场占有率)高达84%,充分显示了行业内领军企业的强势地位。长期以来,日韩、欧美企业在这一领域中占据了主导地位,他们在整体业务规模、综合资金实力、人才技术实力、品牌认可度以及客户关系网络等方面均展现出显著的优势。这些国际巨头凭借深厚的技术积累和强大的资金支持,不断推出创新产品,巩固并扩大其市场份额。 相比之下,国产厂商在CIS行业的表现尚显薄弱。尽管近年来有一些国内企业如格科微和思特威等在该领域取得了一定的发展,但他们的市场份额合计仅为6%,国产化率相对较低。这表明,国产厂商在技术研发、品牌建设、市场拓展等方面仍需加大投入,以缩小与国际先进企业的差距。 展望未来,随着国内对半导体产业的支持力度不断加大,以及国内企业在技术研发和市场拓展方面的不断努力,相信国产CIS厂商的市场份额和国产化率有望得到进一步提升。同时,行业内的竞争也将更加激烈,企业需不断提升自身实力,以应对市场的挑战和机遇。 在激烈的市场竞争中,企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势,有效规避行业投资风险,更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场,牢牢把握行业竞争的主动权。 更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的。 关注公众号 ...
              人保财险 ,人保护你周全_2024年智能军事产业链的上下游结构及发展趋势分析

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              人保财险 ,人保护你周全_2024年智能军事产业链的上下游结构及发展趋势分析 2024年5月9日 来源:互联网 307 12 智能军事产业是指以人工智能技术为核心,融合物联网、云计算、大数据等支撑技术,以及新材料、新能源、增材制造等相关前沿技术群,在与战争、国防、军队直接相关的事项中得到高度应用的一个产业领域。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 智能军事产业是指以人工智能技术为核心,融合物联网、云计算、大数据等支撑技术,以及新材料、新能源、增材制造等相关前沿技术群,在与战争、国防、军队直接相关的事项中得到高度应用的一个产业领域。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 智能军事产业的发展旨在实现无人化、智能化、信息化的军事作战,提高国家的军事安全,并推动科技产业的进一步发展。这种发展不仅涉及技术的创新和应用,还包括军事组织、结构和运行方式的不断完善和优化。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 根据中研普华产业研究院发布的分析 智能军事产业链的上下游结构 上游核心技术研发包括人工智能、物联网、云计算、大数据等前沿技术的研发与创新。这些技术是智能军事装备和系统的基础,为整个产业链提供技术支撑。 原材料与零部件供应包括电子元器件、芯片、传感器、通信设备等关键零部件的制造与供应。这些零部件是构成智能军事装备和系统的基础元素。 军工电子是将模拟电子技术、数字电子技术和电力电子技术深度应用于军事武器装备的综合性军工技术体系。它承担着为武器装备配套的作用,是国防信息化建设的基石。 中游装备信息化包括将智能化技术应用于各类军事装备,如坦克、战机、导弹等,实现装备的智能化升级。 场景信息化在作战场景、训练场景等中应用智能化技术,提高作战效率和训练效果。全军信息化实现全军范围内的信息化、智能化升级,提高军队的整体作战能力和效率。 下游军事应用领域包括信息安全、侦查预警、卫星导航、军事通信等多领域。这些领域是智能军事技术的主要应用领域,也是智能军事产业链的重要终端市场。 下游产业还包括整机组装和系统集成等环节。这些环节将中游的智能化装备和系统进行整合和组装,形成完整的军事装备和系统。 智能军事产业的发展现状 2023年,全球智能军事行业的市场规模达到1.93万亿美元,增速约为3.31%。这表明智能军事行业具有巨大的市场潜力。 全球军用人工智能市场在2023年的收入大约为5710.7百万美元,并预计将在2030年达到13660百万美元,年复合增长率(CAGR)为13.3%。这表明人工智能在军事领域的应用正在迅速增长。全球军事人工智能市场规模预计将从2022年的62.6亿美元增长到2028年的131.6亿美元,复合年增长率为12.2%。 无人化作战力量的崛起。随着无人驾驶战车、无人机等智能装备的出现,军队在战场上对人员的依赖逐渐减少,而更多地依赖于先进的自动化技术进行作战。这种无人化作战力量不仅能够减少战争中的人员伤亡,还能够在复杂环境中发挥更大的作用,提高作战效率。 人工智能武器系统的广泛应用。随着人工智能技术的不断进步,越来越多的智能武器系统开始进入战场。这些武器系统能够自主分析敌情、制定作战策略,甚至在战斗中自动调整战术。人工智能武器系统的广泛应用将使得战争变得更加智能化和精确化。 网络化战争的特点日益明显。随着信息技术的发展,网络空间已经成为现代战争的重要组成部分。网络攻击、网络防御等问题已经成为各国军队关注的焦点。未来的战争将更加依赖网络技术,网络化战争的特点将日益明显。因此,加强技术安全防护,确保智能化军事装备的安全稳定运行成为当务之急。 深度学习与人工智能融合。深度学习技术在人工智能领域的应用不断深化,其在军事领域中的应用也将进一步加深。深度学习可以通过建立复杂的神经网络模型,实现对大规模数据的快速分析和智能判断,为军事情报分析、目标识别等提供更加准确和高效的解决方案。 多元化应用场景的拓展。未来的人工智能在军事领域的应用将不仅局限于作战领域,还将拓展到军事训练、军事管理、军事后勤等多个方面。人工智能的广泛应用将提高军队的整体作战能力和效率。 市场潜力巨大。从当前市场来看,智能军事行业仍有巨大的潜力,并有可能改变军事和政治领域的发展状况。各国军事部门都在积极加大投资以支持和推动智能军事技术的发展,同时,军事领域中出现的商业机会也是市场竞争的主要原因。 综上所述,智能军事产业的发展趋势是无人化、智能化、网络化、深度学习与人工智能融合以及多元化应用场景的拓展。这些趋势将推动智能军事产业的进一步发展,提高国家的军事安全,并为国家的高科技产业发展注入新的动力。 了解更多本行业研究分析详见中研...