报告概述
本报告聚焦“十五五”时期数据资源高效流通利用，以人工智能大模型爆发为背景，系统分析了当前数据流通利用面临的安全风险、技术体系和社会环境三大挑战。报告提出“1+2+3+N”高效智能数据基础设施架构，围绕“制度为基、技术为径、场景为核”三大路径，为健全数据资源高效流通利用的政策措施、技术选择和场景落地提供参考。适合关注数据要素、AI基础设施、数字经济的政策制定者、企业管理者及研究人员阅读，以把握数据流通利用的前沿方向与实施框架。
报告的核心结论
数据资源高效流通利用是释放数据要素价值的关键
报告指出，在“十五五”时期，数据资源的高效流通利用直接关系到数据要素价值的释放，人工智能将成为推动高质量发展的重要引擎。通过实现数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的闭环，能够赋能实体经济，打造国际竞争新优势。
规模化部署全闪分布式存储是构建AI数据基础设施的核心
报告提出，为适应AI应用对高性能存储的需求，应规模化布局全闪分布式存储设施，加快AI数据湖建设。此举可突破传统存储性能瓶颈，提升数据流通效率，为大规模AI模型训练和推理提供可靠、高效的数据底座。
数据流通利用面临安全风险、技术体系和社会环境三大挑战
报告系统归纳了三大挑战：安全风险方面，数据流通过程风险高、跨域流动安全形势严峻、传统存储设施可靠性不足；技术体系方面，存储性能瓶颈、数据介质供应风险、开发利用能力不足；社会环境方面，数据有效供给不足、合规可信流通环境未形成、配套制度仍需健全。
需建立国家层面数据资源流通利用政策与制度体系
报告建议在国家层面建立健全政策措施，包括有效落实现有制度、制定配套标准、构建多元主体协同治理体系，以及加快数据产权界定、市场交易、权益分配等制度建设。同时要补充完善适应AI应用的数据基础设施政策标准。
报告回答的关键问题
数据资源高效流通利用面临哪些主要挑战？
报告指出三大挑战：一是安全风险，包括数据流通过程风险高、跨域流动安全形势严峻、传统存储设施不足；二是技术体系问题，如存储性能瓶颈、数据介质供应风险、开发利用能力不足；三是社会环境，涉及数据供给不足、合规流通环境欠缺、配套制度不完善。
如何构建适应AI应用的数据基础设施？
报告提出“1+2+3+N”架构，以AI存储底座为核心，融合智能化一体化数据管理与流通平台。关键在于规模化部署全闪分布式存储，建设AI数据湖，强化数据治理与安全，并推广AI可信数据空间技术，实现全局数据“可管、可视、可用”。
“十五五”时期数据资源流通利用的政策建议有哪些？
报告建议以“制度为基”加强政策供给：落实现有制度、制定配套标准、构建多元协同治理体系、明确数据产权与权益分配；同时补充适应AI应用的数据基础设施政策标准，为高效流通利用提供制度保障。
数据资源高效流通如何赋能人工智能发展？
报告强调通过高质量数据集供给和高效智能数据基础设施，降低AI训练与推理的用数成本。应用场景包括智慧医疗、智能制造、金融科技等，同时为公益事业注入活力。加速分布式存储全闪化可突破性能瓶颈，支撑大模型对海量数据的实时处理需求。
完整报告包含什么
- 完整政策建议：详细阐述“十五五”时期国家层面数据资源流通利用的制度设计，包括产权界定、市场交易、权益分配等具体措施，以及适应AI应用的配套标准。
- 三大挑战深度分析：逐项解析数据流通中的安全风险、技术瓶颈和社会环境问题，提供多维度评估框架。
- “1+2+3+N”架构详解：全面展示AI数据湖的结构，包括AI存储底座、数据管理与流通平台、数据治理中心、应用场景等模块的交互逻辑。
- 全闪分布式存储规模化部署指南：涵盖技术选型、集群架构、多协议支持及EB级分级存储方案，助力企业构建高性能数据底座。
- 高质量数据集建设方案：从数据采集、清洗、标注到回流，形成系统化技术路径，提升数据供给质量。
- AI可信数据空间构建方法：介绍跨域流通的安全技术与治理机制，确保数据合规流通。
- 典型应用场景案例：覆盖智慧医疗、智能制造、金融科技、动画动漫等领域的融合实践，展示数据价值释放路径。
- 存储设备安全能力提升建议：针对抗攻击能力、软硬件安全等内容，提供底层安全加固策略。
本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。
