文|中国工程院院士孙凝晖

　　党的二十届三中全会明确提出“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”，按照党中央、国务院决策部署，国家发展改革委、国家数据局、工业和信息化部编制和发布了《国家数据基础设施建设指引》，指导推进数据基础设施建设，推动形成横向联通、纵向贯通、协调有力的国家数据基础设施基本格局，打通数据流通动脉，畅通数据资源循环，促进数据应用开发，培育全国一体化数据市场，夯实数字经济发展基础，为数字中国建设提供有力支撑。

　　01数据已经成为智能时代的关键生产要素

　　随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，数据成为继土地、劳动力、资本和技术之后的“第五个关键生产要素”，深刻改变着生产、生活和社会治理方式。在数据驱动的智能时代，数据被赋予了资源要素与价值加工两重属性，数据的资源要素属性包括数据的生产、获取、传输、汇聚、流通、交易、权属、资产、安全与隐私等。数据的价值加工属性是指原始数据需要经过生产、流通和加工等多个环节才能增值，原始数据的价值不大，加工越深入则增值越大，通过加工工艺（即算法）和加工动力（即算力），对数据进行深加工和模型提炼才能实现数据的价值释放。

　　纵观人类历史，每一个时代变革都会孕育出新的基础设施，农业时代是交通基础设施，工业时代是能源基础设施，信息时代是互联网基础设施，到如今在数据驱动的智能时代，是数据基础设施。智能的本质是数据的百炼成钢，数据基础设施是面向社会提供公共的数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营、安全服务的一类新型基础设施，它集成硬件、软件、模型算法、标准规范、机制设计等在内，形成一个有机整体，贯穿数据价值释放的全生命周期。

　　02数据基础设施的参考模型与技术体系

　　《国家数据基础设施建设指引》将数据基础设施体系划分为四部分：算力设施，流通设施，网络设施和安全设施，其中，网络设施和安全设施是传统的信息基础设施，算力设施和流通设施是新型基础设施。网络设施提供高速泛在的连接能力，算力设施提供数据深加工的关键计算能力，流通设施提供跨域数据高效流转的流通能力，安全设施保障数据要素关联计算和共享流通过程的安全。四个设施共同支撑数据要素能够“供得出、流得动、用得好、保安全”。

　　我们认为，数据基础设施从数据全生命周期的视角也可以将参考模型分为四层：数据汇聚层、数据流通层、数据加工层和数据应用层。第一层是数据汇聚层，进行行业和政府的数据资源建设，实现海量数据的汇聚、标注、清理，建设国家级的数据枢纽与数据战略储备，解决“供得出”的问题。第二层是数据流通层，构建数据流通体系，解决数据“流的动”的问题，其中关键组件包括：数据标识，实现数据空间中的数据入库、全域索引；数据交换，实现数据空间中的全域发现和可信交换；数据访问，实现数据空间中的数据访问与操作、高效传输。第三层是数据加工层，是以数据件等统一抽象封装加工的对象，以算力网提供“无尽”的算力供给，以模型网管理与调度各类Build-in模型，解决数据“用得好”的问题。第四层是数据应用层，基于AI基础大模型、BigData模型和HPC模型等三类模型，构建算法层的基础设施，通过AI Agent等技术实现复杂任务的处理，赋能千行百业。

　　03“东数西算”工程为数据基础设施建设打下良好基础

　　国家发展改革委推动的“东数西算”工程是我国在算力网领域最早的政府行动计划，在推动算力的基础设施化上发挥了先导作用。“东数西算”工程稳步推进两年多取得很大的进展，算力资源集中向八大国家算力枢纽内汇聚，特别是西部枢纽节点充分利用了绿电资源。在技术创新方面也取得了明显的成效，包括：异属算力并网、异构智算统一纳管、算力站间直连网络；算力跨域调度、算网协同调度、广域数据快递；超算互联网应用模式、城市/省域算力网运营等。“东数西算”工程正在形成自己的技术体系。

　　《国家数据基础设施建设指引》的发布，将进一步与“东数西算”工程、全国一体化算力网建设相结合，以人工智能应用为牵引，不断促进各类新增算力向国家枢纽节点集聚，推动算力、算法和数据的融合创新，打通数据共享流通的动脉，夯实我国数字经济的基础。

　　04对国家数据基础设施建设的建议

　　（一）统筹建设数据利用与数据流通两类基础设施

　　数据基础设施中的数据流通和数据利用是两套系统，当前阶段应优先发展数据利用基础设施，做强需求端，由需求端拉动流通端，最终实现整个数据基础设施的互联互通。

　　回顾互联网初期，互联网信息的供给端有动力共享自己的信息，互联网用户建设一个网站，接入互联网，希望全世界的人都来访问和使用。当前阶段数据的需求端有动力利用数据，但供给端没动力提供数据。需要先把数据的利用做好，价值增值做大，才能激发起数据供给端的动力，才有可能推动数据的流通。

　　（二）统筹数据基础设施技术体系的统一和差异

　　当前数据基础设施的技术体系五花八门，各成一体。历史上网络协议有OSI七层模型，操作系统有宏内核和微内核两种架构，数据基础设施技术体系的参考架构和关键技术组件应该统一起来。

　　数据具有强大的场景特性，不同场景下数据的增值模式、数据的流通管理方式都是不同的，应针对不同场景分类抽象，构建多个不同的技术体系技术栈，来具体建设不同的数据空间基础设施实例。