两会时间 | 数字信息基础设施“规模化”面临多重挑战，释放数据要素潜力有待制度安排

数字信息基础设施“规模化”面临底层技术、存储、传输等多方面挑战，释放数据要素潜力需在保障数据安全和个人信息保护的同时，通过市场化制度安排提升数据流动性和使用效率。数字信息基础设施“规模化”的多重挑战存储与计算挑战数据中心（IDC）需解决海量数据的存储问题，而算力枢纽集群建设需突破数据计算处理的瓶颈。例如，长三角地区启动的全国一体化算力网络国家枢纽节点，旨在通过10个国家数据中心集群优化算力资源分配，但建设过程中仍面临技术整合与能效优化的难题。图：全国一体化算力网络国家枢纽节点布局示意图数据收集与传输挑战工业互联网平台需解决数据收集的完整性和生态应用场景的适配性，而通信基站、光纤传输等基础设施需保障数据高速传输的稳定性。例如，5G规模化应用需进一步降低时延、提升带宽，以支持工业自动化、远程医疗等场景。能源与安全挑战绿色能源供应是数据中心可持续发展的关键，而信息安全架构需防范数据泄露和隐私侵犯。例如，东数西算工程通过西部地区丰富的可再生能源降低数据中心能耗，但跨区域数据传输需强化加密技术和访问控制。底层技术与硬件挑战算法创新需突破基础软件的自主可控，而芯片、服务器等硬件升级需应对国际技术封锁。例如，国内在高端芯片领域仍依赖进口，制约了算力枢纽的国产化进程。整体规划与应用协同挑战基础设施的科学规划需与应用需求紧密结合，避免资源错配。例如，部分地区数据中心建设存在“重规模、轻应用”倾向，导致算力闲置与需求不足并存。释放数据要素潜力的制度安排需求市场化流动性生态不足数据作为新型生产要素，其市场化水平与流动性生态尚不成熟。例如，京沪两地数据交易所虽已成立，但确权、定价、互信等关键难题仍需通过制度创新解决。上海数据交易所通过“数据可用不可见、用途可控可计量”等机制，探索数据交易新模式。图：综合性数据要素市场平台架构示意图顶层设计与权益平衡国家战略需统筹数字产业发展与社会权益保护。例如，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）通过严格的数据主权规则保障个人隐私，但也可能限制数据跨境流动。我国需在制度设计中兼顾效率与公平，避免“一刀切”监管。流通环节与安全保障数据要素流通需打通“入场难、互信难”等堵点，同时通过技术手段防范滥用。例如，区块链技术可实现数据溯源与不可篡改，联邦学习技术可在保护隐私的前提下实现数据联合建模。技术探索与产业协同人工智能等数字技术的发展依赖高质量数据供给，而数据要素价值释放需产业生态支持。例如，医疗领域通过匿名化处理患者数据，既保障隐私又支持AI辅助诊断研发。应对路径与建议基础设施层面推进“东数西算”工程，优化算力资源区域布局，降低能耗与成本。加强工业互联网平台建设，推动制造业数字化转型，提升数据收集与应用能力。加大芯片、服务器等硬件研发投入，突破“卡脖子”技术瓶颈。制度安排层面完善数据确权、定价、交易等规则，建立全国统一的数据要素市场。制定数据分类分级保护制度，平衡安全与流通需求。推动数据跨境流动试点，探索国际规则对接路径。技术保障层面推广隐私计算、区块链等技术，提升数据流通安全性。建设国家级数据安全监测平台，实时预警与处置风险。数字信息基础设施“规模化”与数据要素潜力释放需技术、制度、产业协同发力。通过科学规划基础设施、完善市场化制度安排、强化技术安全保障，可推动数字经济高质量发展，为经济增长提供新动能。