人工智能基础数据服务行业相关政策汇总(2)

人工智能产业的快速增长带动了AI基础数据服务市场的蓬勃发展。以自动驾驶场景为代表的AI算法模型训练与升级迭代进一步催生了规模庞大的数据服务需求。

根据德勤相关统计数据显示,未来几年,人工智能基础数据服务市场将保持高速增长,相关市场规模有望达到130-160 亿元。

本文将继续总结归纳近年来国家以及地方政府出台的关于人工智能基础数据服务行业的重要相关政策。

上一篇详见:《人工智能基础数据服务行业相关政策汇总》。

一、北京市政府办公厅发布《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》

加快建设数据基础制度先行先试示范区,探索打造数据训练基地,推动数据要素高水平开放,提升本市人工智能数据标注库规模和质量。鼓励开展内容信息服务的互联网平台提供高质量语料数据,供创新主体申请使用。探索基于数据贡献、模型应用的商业化场景合作。

以众包服务方式,建设数据集精细化标注平台,开发智能云服务系统,集成相关工具应用。鼓励并组织来自不同学科的专业人员参与标注多模态训练数据及指令数据,提高数据集质量。研究平台激励机制,推动平台持续良性发展。

围绕训练数据“采、存、管、研、用”等环节,研究互联网数据全量实时更新技术、多源异构数据整合与分类方法,构建数据管理平台相关系统,研发数据清洗、标注、分类、注释及内容审查等算法及工具。

二、中共中央 国务院印发《数字中国建设整体布局规划》

构建国家数据管理体制机制,健全各级数据统筹管理机构。推动公共数据汇聚利用,建设公共卫生、科技、教育等重要领域国家数据资源库。释放商业数据价值潜能,加快建立数据产权制度,开展数据资产计价研究,建立数据要素按价值贡献参与分配机制。

三、国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知

数据要素市场体系初步建立。数据资源体系基本建成,利用数据资源推动研发、生产、流通、服务、消费全价值链协同。数据要素市场化建设成效显现,数据确权、定价、交易有序开展,探索建立与数据要素价值和贡献相适应的收入分配机制,激发市场主体创新活力。

强化高质量数据要素供给。支持市场主体依法合规开展数据采集,聚焦数据的标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节,提升数据资源处理能力,培育壮大数据服务产业。推动数据资源标准体系建设,提升数据管理水平和数据质量,探索面向业务应用的共享、交换、协作和开放。加快推动各领域通信协议兼容统一,打破技术和协议壁垒,努力实现互通互操作,形成完整贯通的数据链。推动数据分类分级管理,强化数据安全风险评估、监测预警和应急处置。深化政务数据跨层级、跨地域、跨部门有序共享。建立健全国家公共数据资源体系,统筹公共数据资源开发利用,推动基础公共数据安全有序开放,构建统一的国家公共数据开放平台和开发利用端口,提升公共数据开放水平,释放数据红利。

加快数据要素市场化流通。加快构建数据要素市场规则,培育市场主体、完善治理体系,促进数据要素市场流通。鼓励市场主体探索数据资产定价机制,推动形成数据资产目录,逐步完善数据定价体系。规范数据交易管理,培育规范的数据交易平台和市场主体,建立健全数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系,提升数据交易效率。严厉打击数据黑市交易,营造安全有序的市场环境。

四、组建国家数据局

十四届全国人大一次会议举行第二次全会,会议中根据国务院关于提请审议国务院机构改革方案的议案组建国家数据局。国家数据局由国家发展和改革委员会管理,负责协调推进数据基础制度建设,统筹数据资源整合共享和开发利用,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设。

五、关于印发黑龙江省“十四五”数字经济发展规划的通知

夯实大数据产业发展基础,完善基础设施,强化自主基础软硬件的底层支撑能力,推动自主开源框架、组件和工具的研发。大力发展数据服务产业,鼓励企业开展数据清洗、脱敏、建模、分析挖掘、应用服务等大数据分析和技术服务,发展数据标注和数据分析企业,拓展采集、交易等专业化数据服务新业态。

六、关于印发江苏省“十四五”数字经济发展规划的通知

探索数据要素流通交易。推动省内企业、高校、科研院所开展数据确权、数据质量评估、数据资产定价等数据价值化研究,建立健全数据流通、交易标准规范。推进数据安全管控技术、数据产业链模式等创新研究,提升数据衍生服务水平。探索公共数据授权许可和运营机制,以公共数据授权开放、定向开放或者政企数据互换(融合)等方式,创新数据资源共享方式和运营模式。创新数据服务模式,强化数据清洗、数据标注、数据加工等数据服务供给,鼓励发展数据银行、数据信托、数据中介等新兴服务业态,因地制宜建设以数据资产登记、数据交易流通为主要业务的数据交易机构。鼓励有条件的地区开展数据交易试点,积极参与国家数据要素市场化配置改革试点示范。

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