鼓励人工智能企业登记运用公共数据 路径与策略

一、背景与意义

人工智能产业的核心竞争力越来越取决于数据资源的规模、质量与流通效率。公共数据作为国家基础性战略资源，具有权威性强、覆盖面广、更新稳定等特点，是人工智能企业开展模型训练、算法优化和场景落地的重要支撑。当前公共数据在向人工智能企业开放运用方面仍存在登记机制不健全、供给渠道不畅通、企业参与积极性不足等问题。鼓励人工智能企业登记并运用公共数据，既是释放数据要素价值的关键举措，也是推动人工智能产业高质量发展的重要抓手。

二、当前面临的主要问题

（一）公共数据登记规则不明确。 人工智能企业对公共数据的权属界定、登记范围、登记流程缺乏清晰认知，导致“想用不敢用、能用不会用”的现象较为普遍。

（二）数据供给与企业需求匹配度不高。 公共数据开放目录往往按政府部门职能编制，而非按人工智能应用场景组织，企业难以高效检索和获取所需数据。

（三）企业登记运用的激励机制不足。 多数地区尚未建立与数据登记运用挂钩的实质性激励措施，企业登记后获得的服务权益不够突出，导致参与动力偏弱。

（四）安全合规与流通效率的平衡难度较大。 公共数据涉及个人信息、商业秘密和公共安全等多重约束，人工智能企业在登记运用过程中面临较高的合规成本。

三、鼓励登记运用的具体路径

（一）健全公共数据登记制度体系。 明确公共数据登记的主体、客体、程序和效力，建立统一的登记平台和登记编码规则。针对人工智能企业特点，设置标准化的数据需求登记模块，允许企业在线提交数据用途、应用场景和使用期限等信息，降低登记门槛。对以模型训练为目的的批量登记需求，可采取“一次登记、分批授权”的方式，提高效率。

（二）建立面向人工智能企业的数据分类开放机制。 将公共数据按敏感程度分为无条件开放、有条件开放和有限开放三类。对无条件开放数据，企业登记后可即时获取；对有条件开放数据，企业通过登记承诺使用范围和保密义务后获得授权。优先面向人工智能企业开放文本语料、图像识别样本、交通运行记录、气象观测等高频训练数据，形成“人工智能训练数据专区”。

（三）构建登记运用的正向激励机制。 对完成登记并实质运用公共数据的人工智能企业，在算力补贴、数字化转型项目申报、数据要素市场参与等方面给予优先支持。探索建立“登记积分”制度，企业登记质量高、数据使用成效好可积累积分，兑换公共数据增值服务或政务数据接口调用额度。同时引入数据使用成果反馈机制，企业按约定报告模型性能提升情况或应用成效，形成双向促进的良性循环。

（四）强化安全合规与技术服务保障。 依托隐私计算、联邦学习、可信执行环境等技术手段，实现“数据可用不可见”的登记运用模式。建立数据登记后的用途追踪和风险监测机制，对企业使用行为进行合规评估而非事前严苛审批。面向人工智能企业提供数据合规咨询和登记操作指导，编制《人工智能企业公共数据登记运用操作指南》，降低显性和隐性合规成本。

（五）培育典型场景和示范案例。 围绕智能交通、智慧医疗、智能制造、智慧城市等重点领域，遴选一批公共数据登记运用的示范企业，其在需求登记、数据获取、模型训练、产品落地等环节的经验做法，形成可复制的操作模板。通过案例推广、培训交流和联盟合作，提升人工智能企业的参与意愿和运用能力。

四、

鼓励人工智能企业登记运用公共数据，不是简单的数据开放扩围，而是涉及制度设计、供给方式、激励机制和技术保障的系统工程。应以规范化登记为前提、以场景化供给为牵引、以实质化激励为驱动、以安全保障为底线，推动公共数据向人工智能企业有序流动、高效转化。唯有让企业“登记有规则、获取有通道、使用有保障、贡献有回报”，才能真正将公共数据优势转化为人工智能产业发展优势，为数字经济高质量发展注入持久动力。