我国将构建数据价值可定价体系
来源：互联网 2026-08-04 15:09:12国家数据局发布实施方案，目标到2028年底建成一批行业高质量数据集，并探索词元交易等新型模式，构建以Token为基础、可量化、可定价的数据价值体系，推动数据驱动人工智能创新发展。
行业高质量数据集建设，这次真的要提速了。
2025年6月8日，国家数据局发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》（以下简称《实施方案》），为未来几年的数据建设划定清晰时间表。目标明确：到2028年底，建成一批覆盖重点领域、经过实际验证的行业高质量数据集；打造一批数据驱动人工智能创新发展的应用场景；培育一批有竞争力的数据企业和专业人才，并形成一套建设工具和标准。其中最引人注目的提法是——探索词元（Token）交易等新型交易模式，尝试构建以Token为基础、可量化、可定价的数据价值体系。
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聚焦哪些重点领域和创新赛道？
《实施方案》首先明确“行业高质量数据集”的定义：经过采集、加工等数据处理后，能直接用于开发和训练AI模型的数据集合，涵盖行业通识数据和行业专识数据。这相当于为AI提供“优质粮食”，粮食品质直接影响AI的能力。
文件部署六大专项行动：强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放。核心逻辑是“数据飞轮”——场景牵引数据，数据驱动模型，模型赋能应用，应用创造价值。这一循环一旦形成，数据要素与人工智能将实现共生演进。
当前，AI正加速向各行各业渗透，从简单对话交互向多模态生成、决策执行、具身智能、物理交互等方向跃迁。为跟上节奏，数据供给渠道需拓宽，数据类型需更丰富。
重点领域包括：科学研究、工业制造、农业农村、智慧能源、交通运输、金融服务、医疗卫生、教育教学、电子商务、人力资源、文化旅游、应急管理、气象服务、绿色低碳、公共安全、城市治理、住房建设、自然资源、社会信用。同时，低空经济、具身智能、智能驾驶、智慧海洋、生物制造等创新领域也被要求加快数据建设。
面向AI应用需求，数据集形态不断丰富：文本、代码、图像、音频、视频、点云、时序数据、科学数据等多模态数据集正全面推进，支撑AI预训练、指令微调、强化学习、测评等各阶段。
数据标注如何走向专业化？
数据标注看似“幕后工种”，却是行业高质量数据集建设的关键环节，本质是将知识和经验“注入”训练数据。
《实施方案》提出，引导数据标注从“以人为主”向“人机协同、专家深度参与”转变。未来标注模式将更加立体：模型预标注+人工校准、人工标注+模型检验、模型预标注+模型检验等组合发力，推动标注向专业化、智能化跃升。
具体措施包括：加强科技创新，强化自动化工具和平台研发应用；培养专家型标注服务，建立行业专家认证机制，让专家深度参与指令微调、强化学习等阶段所需的知识标注，专门生产领域知识、逻辑推理等高价值数据集，提升数据集的知识密度和专业价值。
先行先试方面，首批七个城市承担数据标注先行先试任务，继续做强做深数据标注产业。同时，面向创新能力强、发展基础好、产业特色优的地区，梯次布局数据标注创新试验区，目标是培育数据标注龙头企业、独角兽企业、瞪羚企业，壮大整个产业。
人才供给方面，支持有条件的院校开设数据标注课程，通过产教融合、校企协同培育专业人才；鼓励开展职业技能等级认定，强化继续教育与在职培训；建设专职与兼职相结合的专业标注人才队伍。此外，鼓励高校毕业生等群体参与标注工作，通过灵活就业、项目协作、多元岗位供给等方式拓展就业渠道。
业内专家指出，数据是AI训练的核心原料，高质量数据集的价值在于能快速提升大模型性能。
关键词：Token交易
在“价值释放行动”部分，《实施方案》点明新方向——探索以Token为基础的价值体系。释放数据要素价值，推动数据集商业化、资产化，培育“为数据付费”的市场共识，最终指向更精细化的交易模式。
具体而言，除鼓励数据集在数据交易所（中心）挂牌交易外，还提出“订阅模式”“商场模式”“定制模式”等多元服务形态。商业模式从基础数据包销售，向API调用、模型化解决方案及全栈服务逐步升级。
其中最具想象力的，是探索Token交易等新型交易模式。这意味着数据价值的计量单位将从“整个数据集”细化到“每个Token”，实现可量化、可定价，可能成为数据流通、定价和交易的底层逻辑革新。
文件还提出保障性措施：引导金融机构、耐心资本、产业基金加大数据建设投资；鼓励地方设立专项资金；在依法合规、风险可控前提下开展创新探索；持续跟踪工作进展，完善监测指标；强化安全保障，落实数据安全法律法规，建立全流程安全治理机制，防范数据投毒与污染、数据泄露等风险。
根据最新数据，截至2026年3月底，全国已建成高质量数据集超过11.6万个，总体量超过960PB，约相当于中国国家图书馆数字资源总量的336倍。基数已具备，方向已明确，接下来就看落地速度。
（北京商报综合报道）
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