北京數據基礎設施建設：概念、進展與路徑

摘" 要：[研究目的]數據基礎設施是數字經濟高質量發展的根基，為數據要素的流通、共享和增值提供技術基礎和制度保障。[研究方法]首先提出數據基礎設施的概念和內涵，分析其作用機理和重要性；接著結合北京發展實際，從基礎建設、基礎制度和基礎環境三個維度分析現狀特點，并指出在算力供給、連通性、應用場景等方面的發展挑戰；最后提出強化北京數據基礎設施建設的對策建議。[研究結論]新時期加快北京數據基礎設施建設，要加快突破關鍵核心技術，強化數據基礎設施協同性，夯實數據基礎制度體系，完善數據流通支撐體系，以高水平的數據基礎設施建設與運營支撐全球數字經濟標桿城市建設。

關鍵詞：數據基礎設施；數據要素；人工智能；大模型；算力中心；數據流通

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A DOI：10.19881/j.cnki.1006-3676.2024.07.05

數據基礎設施是推動數據要素安全有效流動、驅動數字經濟高質量發展的底層保障，開放共享、分布合理、管理靈活、安全可靠的數據基礎設施是數據安全流通和價值化的基礎。北京市數字經濟體量大、增速高，因此應當加快發展數據基礎設施建設，為數據要素的匯聚、流通和融合應用提供堅實的基礎。

一、數據基礎設施的界定及重要性

（一）基礎設施概念及沿革

基礎設施最初包括電力、運輸、通訊和供水等經濟性設施。之后研究者將基礎設施拓展到包括教育、公共衛生、法律和秩序等公共服務設施，認為政治制度、法律體制和經濟體制等因素，也同交通、通訊和電力等同屬于社會存在和經濟發展的基礎，具有規模經濟和外部性的特點。世界銀行從相對廣義的角度定義基礎設施，將其界定為長期使用的工程建設、設備、設施及其為經濟生產和居民生活所提供的服務[1]。隨后研究者將基礎設施從物質層面擴展到制度層面，將政策、制度、法規等構建作為制度性基礎設施，或者軟性基礎設施。有研究探討軟性基礎設施和制度構建起到的關鍵性作用，認為在體制轉型時期，制度性基礎設施的構建促進了新舊動能轉換、優化分配安全、加速治理模式轉變，對推動經濟社會發展具有基礎性作用[2-3]。

（二）數據基礎設施界定和內涵

數據基礎設施是依托數字技術為數據匯聚、處理、流通、應用、運營、安全保障服務的一類新型基礎設施，其核心是促進數據要素價值釋放，涵蓋硬件設施、軟件平臺和制度安排[4-5]。數據基礎設施既包括算力、通信網絡、數據中心等硬性基礎設備，也包括應用相關的軟件系統、技術集成，以及標準規則等軟性數據制度和服務機制，覆蓋硬件、軟件、開源協議、標準規范、機制設計等在內的有機整體（見圖1）。

硬性數據基礎設施主要包括算力、通信和新技術等基礎設施，為數據提供高速泛在的連接能力、高效敏捷的處理能力，以及兼顧高效利用和安全保障的硬件支撐能力。軟性數據基礎設施包括制度基礎和機構基礎，一方面體現為落實數據基礎制度的數字治理載體，如數據要素相關的法規、政策、標準和協議；另一方面是作為服務數據要素流動的公共服務設施，如數據開放平臺、數據交易所、數據服務機構等服務基礎設施，以及所承載的算法、模型、協議等運行機制。

（三）數據基礎設施的重要性

數據基礎設施在數據驅動的時代具有特殊意義，它不僅提供了數據存儲、處理、傳輸和應用的基礎能力，還為數據的安全、共享和創新提供了支持，為數據的集成、處理、流通、應用，以及數據安全保護提供硬軟件支撐。

1.提高數據集成效率

數據基礎設施通過利用5G、高速光纖、衛星互聯網等全面互聯的高速通信網絡為數據提供高速泛在的連接能力，通過物聯網設備、傳感器等硬件設備，和區塊鏈、標識編碼解析技術，對多源、多維數據進行源頭收集、有效接入和可信登記。這些技術設施能夠容納大量的數據，并支持數據的快速傳輸、計算和實時處理，滿足數據的快速存儲和集成需求，從而提高數據集成環節的廣度和精度。

2.提升數據處理能力

數據基礎設施通過云計算、邊緣計算、大數據處理、AI分析等技術，為各參與方提供高效便捷、安全可靠的數據存儲、計算、分析能力，有效推動數據處理環節實現高效率、低成本、高智能。通過構建通用算法模型、工具和構件，將人工智能技術深度應用于數據加工生產流程中，提供標準化、智能化的數據服務。

3.優化數據流通

數據基礎設施通過構建數據交換通道，推動數據在系統、應用和網絡之間無障礙地傳輸，保證了數據從采集到應用全過程的暢通性和安全性，促進了數據的跨部門、跨行業和跨境流動。通過數據空間、隱私計算、區塊鏈、數據脫敏、數據沙箱等技術手段，能夠實現數據在不同主體間的“可用不可見”和“可控可計量”，提供了可信數據交互環境的底層支撐。

4.提升數據應用效果

數據基礎設施為數據應用方提供通用化的智能決策、輔助設計、智慧管理等能力，幫助數據應用方優化設計、生產、管理、銷售及服務全流程，進一步降低數據應用門檻，提升數字化水平。自2023年以來，生成式人工智能技術取得突破性進展，人工智能大模型加快推動數據要素賦能傳統行業，促進數字化轉型和智能化升級。

5.支撐數據運營

數據基礎設施通過一系列技術工具和規則標準的協同聯動，推動數據匯聚、處理、流通、應用、交易等功能有序高效運轉，促進數據要素市場的供需精準匹配，有效支撐數據要素市場各類資源實現高效配置。數據基礎設施還為數據的共享和應用創新提供了基礎平臺，能夠整合不同來源的數據，提供數據的標準化和整理，支持數據的共享和交換，為數據應用提供了創新的技術和工具，推動了數據驅動的創新和發展。

6.確保數據隱私安全

數據基礎設施通過隱私保護、數據加密、數字身份等各種安全技術和措施，為數據生產流通相關參與方構筑安全屏障。利用數據加密、身份認證、訪問控制、安全備份等技術手段，防止數據的泄露、篡改或濫用，保護用戶和組織的合法權益，推動各參與方在數據合規性建設方面形成合力。

二、北京數據基礎設施建設進展

（一）基礎制度密集出臺

1.地方性法規頒布

2023年1月開始施行的《北京市數字經濟促進條例》[6]，是北京首部數字經濟領域系統性地方性法規，明確提出強化信息網絡、算力、新技術基礎設施建設，推進傳統基礎設施的數字化改造，提升傳統基礎設施的數字化、數智化水平，將信息網絡、算力和新技術基礎設施等建設納入國民經濟和社會發展規劃和計劃、國土空間規劃，夯實了全市經濟社會發展的數字化“大動脈”。

2.相關政策密集出臺

除上述法規外，北京市還出臺了一系列針對數據要素、數據專區的建設政策：2023年6月印發《關于更好發揮數據要素作用進一步加快發展數字經濟的實施意見》[7]，提出形成一批先行先試的數據制度、政策和標準。北京市推動建立供需高效匹配的多層次數據交易市場，充分挖掘數據資產價值，打造數據要素配置樞紐高地。北京市促進數字經濟全產業鏈開放發展和國際交流合作，形成一批數據賦能的創新應用場景，培育一批數據要素型領軍企業。在《關于推進北京市金融公共數據專區建設的意見》、《關于推進北京市數據專區建設的指導意見》、《北京市公共數據專區授權運營管理辦法（試行）》[8-10]出臺后，北京市成為全國首個以公共數據專區為抓手規范推進公共數據授權運營的城市。

3.數據標準加快制定

北京市還制定了多條數據相關的地方標準：發布《政務大數據安全技術框架》《數據中心節能設計規范》《養老機構數據元規范》等地方性標準，規范政務大數據、數據中心等領域的基礎建設；針對數據交易服務制定了《數據交易服務指南》，結合車聯網應用場景制定了《車路云一體化信息交互技術要求》系列標準。此外，北京地方標準《數據中心能源效率限額》二次修訂，《一體化出行服務數據使用接入要求及應用評價指標體系》發布征集意見稿。

（二）基礎建設持續推進

1.5G網絡廣泛覆蓋

5G網絡覆蓋持續深化。截至2023年年底，北京市已有5G基站10.7萬個，比上年增加3.1萬個，每萬人擁有5G基站數達49個，居全國各省（區、市）第一。5G用戶數達到1 986.5萬戶，占移動電話用戶的49.4%。年末固定互聯網寬帶接入用戶數達到933.4萬戶，增長6.4%，其中千兆用戶數達到228.7萬戶；移動互聯網接入流量66.1億GB，增長13.0%[11]。北京首個5.5G實驗基站已建成開通，并超前布局6G未來網絡，6G新型空口技術試驗驗證平臺也已搭建完成，這些都將為北京市的數字化轉型提供了強大的數據基礎設施支持。

2.算力中心建設提速

算力基礎設施建設加快部署。數據顯示，全市已形成1.2萬P的算力供給規模，包括通用算力8 672P，智能算力3 402P，超算算力340P[12]。海淀區、朝陽區人工智能算力中心規劃建設4 000P算力。北京昇騰人工智能計算中心作為華北地區首個獲批的國家新一代人工智能公共算力開放創新平臺已正式投入運營。海淀區北京人工智能算力中心電信永豐機房200P算力已上線，京能上莊一期機房上線500P算力，同時配有64臺國產海廣服務器。門頭溝區北京昇騰人工智能計算中心一期5個單元國產智能算力已上線。算力基礎設施建設呈現算網協同、綠色低碳等趨勢[13]。2023年前三季度，城市人均算力增長37.5%。

3.工業互聯網優勢突出

工業互聯網基礎設施全國領先。截至2023年第三季度工業互聯網標識解析國家頂級節點（北京）已接入二級節點106個，累計解析量超976.5億次，上線京津冀區域二級節點28個，接入三地制造企業超2萬家[14]。工業互聯網帶動的產業效應不斷顯現，北京市工業互聯網核心產業持續增長，電子信息制造，通信、軟件和信息服務等與工業互聯網核心產業相關的行業發展基礎好、產業規模優勢明顯，工業互聯網產業增加值規模占地區增加值比重較大[15]。工業數字化水平較為領先，北京規模以上工業企業關鍵工序數控化率達到60.7%，數字化生產設備聯網率53.3%，均居全國首位。

4.人工智能大模型搶先發展

人工智能大模型拔得頭籌。2023年5月印發《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案（2023—2025年）》《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施》[16-17]等政策，系統部署大模型算法和開放平臺、大模型創新算法和關鍵技術研究，開展產業生態構建和典型領域示范應用。北京市啟動通用人工智能產業創新伙伴計劃，推進人工智能大模型研發和應用，賦能傳統產業、文化旅游、智慧城市建設。截至2023年10月，北京市有122家10億參數規模以上的大模型廠商及高校院所，數量居全國首位，占全國的48%，其中通用大模型廠商及高校院所37家，以百度、智譜華章、百川智能為代表；行業大模型85家，以第四范式、云知聲、銜遠科技等為代表[18]。

（三）基礎環境創新打造

1.數據交易所持續探索數據交易

數據交易所數據交易和資產化路徑加快探索。數據顯示，截至2023年10月，北京市國際大數據交易所累計實現數據交易額15.57億元；加快開展數據資產登記、入表試點，共引入交易主體591家，數據產品1 431個，累計登記數據交易合約7 906筆，累計發放數據字長登記憑證50張，引入數據經紀商4家，技術服務商12家和數據運營商9家；進一步提升數據場內交易規模，有效釋放數據要素價值。北京經信局公開數據顯示，2022年全市數據要素市場規模達到350億元，占全國數據要素比重達到39%。

2.數據專區建設推動數據交互

促進公共數據有序流動的數據專區建設穩步推進。在《數字經濟促進條例》第十九條對設立公共數據專區、推動公共數據有條件開放應用有所規定的基礎上，2023年北京市“數據二十條”繼續全面推進公共數據開發利用，已經開展政務、金融、醫療、自動駕駛、航運貿易等數據專區建設。在金融數據專區方面，京云征信平臺已匯聚北京各委辦局高價值數據2 300余項，實現了市場主體全覆蓋，數據總量超50億條，未來還將持續探索人工智能、工業等數據專區建設。

3.數據先行區加快機制創新

數據要素市場主體和先行制度加快落地數據先行區。北京市數據基礎制度先行區自正式啟動以來，先后開設數據開放創新基地、數據資產登記中心、數據資產評估服務站等數據服務窗口，首信云技術有限公司、北京國際算力服務有限公司等10家數據要素市場主體也已率先在數據先行區落地。由北京市經濟和信息化局推出的《北京數據基礎制度先行區政策清單》針對先行區范圍內的市場主體率先享受數據價值合規實現、數據供需高效匹配等政策紅利及相關公共服務，進一步提升數據供給的規模、質量及流通效率。在首席數據官培育方面，選取13家市級委辦局、各區級政府和北京經濟技術開發區作為試點單位，推動設立單位首席數據官，加強數據治理能力。算力調度服務平臺已完成關鍵技術驗證工作，完成大模型、生物醫藥、科學計算等場景應用的實例驗證。經開區公共智能算力中心籌劃建設規模達到1 000P，為數據基礎制度先行區建設提供前沿科技基礎保障。數據監管方面，北京發布全國首個數字經濟領域監管沙盒實施方案，在智能網聯汽車、醫療健康行業選取重點企業、公立醫院開展監管沙盒測試。

三、北京數據基礎設施建設存在的問題和挑戰

（一）人工智能芯片管制制約算力

數據基礎設施核心技術供給能力較弱。尤其是在核心芯片方面，在算力需求急速增長背景下，Nvidia芯片供不應求，美國對我國實施芯片制裁，國內云廠商提供的商業化算力供應緊張，價格不斷上漲。據不完全調查顯示，半數以上企業近兩年內有租用英偉達A100/A800/H800算力的需求，預計算力缺口約5 000P。各大云廠商算力均面臨一定程度緊缺，出現供不應求局面，僅少部分龍頭企業和頭部初創企業能夠租到算力資源，由于成本較高，大量小型企業僅持有少量英偉達高性能算力，需要外部算力支撐。算力資源供不應求已成為北京數據基礎設施建設面臨的最嚴峻挑戰。

（二）數據基礎設施互操作性困難

數據基礎設施只有可協同、互操作才能發揮最大化的作用。目前北京市的數據基礎設施建設還存在分散化、碎片化、多主體等特點，數據采集、匯聚、共享、開放、運營、交易等數據基礎設施都局限于特定行業或區域的特定數據流通環節，無法在更廣泛的數據主體、數據產品、數據工具之間實現相互認證和互操作性，相關技術標準不一、標準滯后、協議不充足等情況進一步制約了數據基礎設施之間的連通性作用發揮。數據交互相關的規則和機制還不健全，跨境數據流動的規則等軟設施層面的探索還有待加快，推動數據跨境流通方面的硬件和軟性技術設施構建不足，數據跨境流動的數據安全保障尚未形成體系。

（三）數據基礎設施應用場景不足

北京市作為數字經濟最活躍的地區，數據基礎設施建設應用全國領先，但依然面臨應用場景不足的問題。數據基礎設施僅在數據交易平臺環節投資較大、應用較多，而在數據采集、匯聚、共享、開放、運營和存儲等其他環節還未形成集中化、規模化應用，僅在部分政務部門建立了政務數據匯聚、共享、開放、運營和存儲等基礎設施平臺，還沒有覆蓋到各行業。數據基礎設施在輔助北京超大城市治理、國際科創中心建設、推動京津冀協同發展等方面還有較大潛力，因此應將數據基礎設施場景應用拓展到各環節全鏈條。

（四）數據基礎設施缺乏多元合力

社會資本進入數據基礎設施建設的積極性不高。數據基礎設施存在固定成本高、可變成本低的特點，初期需要較高投入建設，投資不確定性風險較大，加之所依托的新一代信息技術大部分是高精尖技術且更新速度快，投資建設和后期維護也缺乏成熟的商業模式。數據基礎設施建設和運行方面也存在脫節，政府主導的數據基礎設施建設、大型平臺企業主導的企業級服務、中小企業的數據應用能力等方面缺乏協同性，尚未形成多元合力。

四、強化北京數據基礎設施建設的路徑

（一）加快突破關鍵核心技術

一是推動華為鯤鵬、摩爾線程等國產芯片和硅光芯片應用，系統構建大模型等通用人工智能技術體系，開展大模型創新算法及關鍵技術研究，北京市積極引導大模型研發企業應用國產人工智能芯片，支撐自主可控的大模型技術體系建設，加快提升人工智能算力供給的國產化率。二是北京市在加快在6G通信、人工智能算法、量子科技、區塊鏈、互聯網3.0、工業傳感器、基礎軟件和工業軟件等關鍵核心技術方面取得突破。前瞻布局量子信息、光電子、新型存儲器、腦科學和腦機接口等數字經濟領域未來前沿技術。三是北京市加快布局落地國家級和市級創新平臺，重點開展人工智能算法、人工智能底層技術的持續攻關，鼓勵和支持高校院所、龍頭企業、行業協會等聯合建設綜合測試驗證平臺和大模型測評開放服務平臺。

（二）強化數據基礎設施協同性

一是優化算力布局協同。北京市建設北京算力互聯互動和調度平臺，統籌北京及周邊地區算力均衡發展，推動北京算力互聯互通試點，提升環京地區通用計算基礎設施利用率，推動京津冀及東北西北地區算力產業協同發展。二是提高各類新技術協同成熟度，聚焦數據采集傳輸，用好隱私計算、區塊鏈、數據脫敏等技術，推動形成開放的、簡潔的、靈活的開放互聯協議，探索建設數據對象化架構的數聯網，基于長安鏈的區塊鏈國家樞紐節點，形成分布式跨地域的數據可信空間，優化形成物理集中和邏輯分布相結合的可信數據基礎設施，承載高價值數據資源。三是進一步促進隱私計算技術發展的更大范圍應用，北京市打破政府機構、企業組織形成的數據孤島，實現數據“可信可管可控可計量”，營造良好數字生態。

（三）夯實數據基礎制度體系

一是完善數據全流程制度，北京市為數據確權流通提供制度性基礎設施支持。實施數據資產入表、數據跨境便利化審查、數據司法保護等綜合改革試點，在自動駕駛、醫療和大模型訓練領域推動監管沙盒方案和白名單機制。二是借鑒海南數據超市模式，北京市創新公共數據授權運營和開發利用，做好公共數據的分類分級、資產評估、程序公平和收益分配，打造全新的北京公共數據開放體系，加強數據目錄、數據資源、共享交換和標準規范的一體化建設。三是推動數據相關“監管沙箱”入箱機制更加便利，北京市強化其在數據安全、數據交易等場景的創新運用。

（四）完善數據流通支撐體系

一是加快北京國際大數據交易所交易模式探索。在國家大數據局成立背景下，北京市探索推動其成為京津冀地區乃至全國的數據交易樞紐，加快形成主體豐富、場景全面、生態完整的數據交易和資產化服務。二是加快形成各類數據基礎平臺，北京市提供數據采集、加工、共享、運營、交易和存儲服務等，建立公共數據開放激勵機制。三是加強對數據流通各環節服務企業以及相關的第三方機構、中介組織、數據質量評估機構、數據價值及數據資產評估機構、數據產品標準化組織、數據分析機構、數據服務機構等的培育，北京市加快形成數據流通基礎市場服務體系。

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Construction of Data Infrastructure in Beijing：Concepts， Progress， and Pathways

Meng" Fanxin

（Beijing Academy of Social Sciences， institute of management， Beijing， 100101）

Abstract： [Research purpose] Data infrastructure is the foundation for the high-quality development of the digital economy， providing technical and institutional support for the circulation， sharing， and value addition of data elements. [Research method] Firstly， it proposes the concept and connotation of data infrastructure， and analyzes its mechanism and importance. Then， combined with the actual development of Beijing， it analyzes the characteristics of the present situation from three dimensions： infrastructure， basic system and basic environment， pointing out the development challenges in computing power supply， connectivity and application scenarios. Finally， it summarizes some countermeasures and suggestions to strengthen the construction of data infrastructure in Beijing. [Research conclusion] To accelerate the construction of data infrastructure in Beijing in the new era， it is necessary to speed up the breakthroughs in core technologies in key fields， strengthen the synergy of data infrastructure， consolidate the data infrastructure system， improve the data circulation support system， and support the construction of global benchmark cities for digital economy with high-level data infrastructure construction and operation.

Key words： data infrastructure; data elements; artificial intelligence; large-scale model; computing power center; data circulation