数据“新石油”驱动未来，2030年产业规模剑指7.5万亿

        数据，这个新时代的“石油”，正以前所未有的力量驱动着中国经济的变革与增长。在近日举行的2025数据安全发展大会上，一系列重磅数据与规划发布，清晰地勾勒出我国数据产业蓬勃发展的未来图景：预计到2030年，中国数据产业规模将达到7.5万亿元。这标志着数据要素与千行百业的深度融合正全面提速。

　　产业基础坚实，增长动能强劲

　　作为全球首个将数据明确为生产要素的国家，我国已为这一宏伟目标奠定了坚实基础。国家数据局局长刘烈宏在会上介绍，我国已初步构建起门类齐全的数据产业链。数据显示，2024年我国数据生产总量高达41.06泽字节（ZB），同比增长25%，展现出巨大的数据资源潜力。

　　产业生态也日趋繁荣。截至目前，我国数据领域相关企业数量已超过19万家，整个数据产业规模在2024年突破了2万亿元大关。基于当前年均增长率超过20% 的强劲势头，到2030年实现7.5万亿元的产业规模目标信心十足。

　　为了支撑数据要素的高效流通与利用，基础设施的建设也在同步推进。刘烈宏表示，国家正谋划构建横向联通、纵向贯通的 data infrastructure 体系，并定下了到2029年基本建成国家数据基础设施主体结构的目标。

　　公共数据破冰，激活“沉睡”资产

　　数据要素的市场化配置，需要找到关键的突破口。公共数据的开放共享正扮演着这一角色。2024年，全国地市级以上公共数据开放平台数量增长7.5%，开放数据量增长7.1%，而更具价值的高质量数据集数量同比大幅增长27.4%。

　　国家正致力于加快打通公共数据共享开放的壁垒，推动公共数据与企业数据的深度融合。这一举措旨在激活海量长期“沉睡”在各部门数据库中的公共数据资源，释放其潜在价值，为经济发展和社会治理注入新动能。

　　高质量数据：驱动人工智能的“核心燃料”

　　在数据要素化的进程中，高质量数据集的地位尤为凸显，它已成为驱动人工智能技术突破与产业变革的核心动力。没有高质量的数据“喂养”，再先进的算法也难以发挥效能。

　　构建高质量数据集是一个严谨的系统工程。据技术人员介绍，主要包括数据采集、清洗、标注和质量评估等核心环节。其中，数据标注与清洗是两大关键步骤。数据标注如同为AI“备课”，通过给数据贴上“猫”“狗”等标签，教会机器认知世界；未经标注的数据对AI而言如同天书。数据清洗则是对数据进行“净化”，剔除重复、修正错误，确保AI学习的“教材”准确无误。

　　数据标注产业崛起，产值突破80亿元

　　随着人工智能与大模型技术的飞速迭代，对高质量数据的需求呈现爆炸式增长，直接带动了数据标注产业的繁荣。根据大会发布的《2025高质量数据集研究报告》，我国数据标注产业产值已突破80亿元，标志着高质量数据建设进入了规模化、规范化的新阶段。

　　市场的火热有数据为证：2024年，我国开发或应用人工智能的企业数量同比增长36%。与此同时，专注于数据技术的企业和数据应用企业增长更为迅猛，同比增幅分别达到57.21% 和 37.14%。

　　机遇与挑战并存

　　报告也同时指出，在加速发展的道路上，我国高质量数据集的创新发展仍面临诸多挑战：包括数据存量与产量仍显不足、数据集质量良莠不齐、缺乏主流高价值数据的引领以及数据利用效率有待提升等问题。

　　综上所述，从顶层设计到基础设施，从公共数据开放到AI数据标注产业的兴起，中国正全方位地推动数据要素市场的成熟与发展。在数据要素与产业加速融合的浪潮下，一个规模达7.5万亿元的庞大市场正蓄势待发，将成为拉动中国经济高质量发展的新引擎。数据要素与产业融合按下“加速键” 2030年产业规模剑指7.5万亿元