文 | 北京软件和信息服务业协会
科技创新是我国推动高质量发展的核心引擎，也是实现科技自立自强的关键支撑。当前，数据要素作为培育新质生产力的关键要素，正深度融入科技创新全链条，从科学数据汇聚共享到前沿研究突破，从大模型开发到科研新范式探索，持续打破资源壁垒、提升研发效率、破解技术瓶颈，为科技创新注入前所未有的新动能。
国家数据局商有关部门研究编制的《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》（以下简称《指引》），以《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》为遵循，在科技创新领域提炼4大重点方向37个重点领域共105个典型场景，为数据要素与科技创新融合提供了清晰的落地指引。本文将解读《指引》的核心逻辑，剖析数据要素赋能科技创新的实践路径，并展望其对支撑科技自立自强、推动中国式现代化的价值。
从国家战略视角看，数据要素赋能科技创新是实现高水平科技自立自强的关键支撑。当前我国正处于从科技大国向科技强国跨越的关键阶段，亟需通过数据要素的乘数效应提升科研创新效率。科技创新作为引领发展的第一动力，通过数据要素与科研活动的深度融合，能够有效打破学科壁垒、整合创新资源、缩短研发周期。例如，在生命科学领域，多机构基因数据的安全共享与协同分析，让药物研发从传统“试错模式”转向“精准预测模式”，大幅提升创新突破速度。
从科研变革角度看，数据要素正在重构科技创新的基本范式。传统科研模式受限于数据获取成本高、跨领域协作难、成果转化链条长等问题，难以适应数字时代创新需求。《指引》中提炼的“机器化学家”“蛋白质科研数据驱动药物研发”等创新场景，通过整合海量实验数据、文献数据和计算数据，构建智能研发平台，实现实验设计、数据分析、成果迭代的全流程智能化。这种数据驱动的科研范式，打破了传统依赖经验积累的研发逻辑，使科研效率提升2-5个数量级，让原本需要数年的研发周期压缩至数周。
从技术演进维度观察，数据要素与科技创新的融合代表了科研『数字化』发展的新阶段。过去十年间，科研信息化经历了从“工具『数字化』”到“流程线上化的转变，而数据要素的深度应用正在催生“数据×科研”的新范式。《指引》中特别强调隐私保护计算、多模态大模型、数字孪生等技术的应用，在保障数据安全与知识产权的前提下，实现“数据可用不可见”，为跨机构、跨区域、跨学科协同创新提供了技术保障。
数据要素的价值释放不仅体现在微观科研层面，更在宏观上推动着创新体系的结构性变革。《指引》中列举的科学数据共享、科研大数据管理流通、区域科技资源优化配置等场景，直接服务于创新驱动发展、区域协调发展等国家战略。以区域科技管理为例，通过整合政务数据、科研项目数据、产业需求数据，构建智能化决策平台，能够实现科技资源向创新效能高地定向倾斜，推动产学研深度融合。
值得注意的是，数据要素赋能科技创新并非单纯的技术升级，而是涉及科研模式、组织架构和管理机制的系统性变革。《指引》中强调的“数据要素×”，突出体现了乘数效应和融合创新的重要性。科研机构、企业及政府部门需要超越传统思维，将数据要素作为核心战略资产，构建覆盖数据采集、治理、分析、应用、共享的全生命周期管理体系，才能真正释放数据要素的潜在价值，在全球科技竞争中赢得优势。
结语
随着数据治理体系完善、共享机制成熟、应用场景深化，数据要素必将推动科技创新迈入“全链条智能化、跨领域协同化”的新阶段。未来，我们有望看到更多“数据驱动突破”的案例：从更快的药物研发、更高效的工程建设，到更精准的生态治理，数据要素将进一步推动创新资源向关键领域、核心环节集聚，为构建高水平科技创新体系、服务中国式现代化提供坚实支撑。
编审：办公室
