2022年大数据产业发展试点示范项目申报和实施指南
为深入实施国家大数据战略，落实《“十四五”大数据产业发 展规划》（工信部规〔2021〕179号），切实做好2022年大数据产业发展试点示范项目（以下简称试点示范项目）的组织实施工作，特制定本指南。
—、总体目标
通过试点示范项目的实施，探索形成一批可复制、可推广、 可借鉴的经验模式，带动全国大数据产业高质量发展。在数据要素市场培育方面，引导各市场主体围绕数据管理能力提升、数据 交易流通、数据要素服务生态培育等，探索数据要素市场化配置 的有效路径。在产品和服务创新方面，引导企业探索突破数据各 相关技术瓶颈，形成一批具有核心竞争力的大数据产品；鼓励企 业开展服务模式创新，推动大数据服务向专业化、工程化、平台 化发展。在行业融合应用方面，加快大数据在农业、工业、服务 业等方面深度融合应用，形成一批相对成熟的解决方案，推动数 字经济与实体经济深度融合。
二、试点示范内容
（一）数据要素市场培育试点示范
1. 数据管理能力提升方向
需求要点：通过标准引领、技术实施、服务配套等，提升企业数据管理能力和数据服务水平，推动数据高质量管理和高价值转化。
实施内容：鼓励数据拥有方基于《数据管理能力成熟度评估模型》（GB/T 36073-2018,以下简称DCMM ）等国家标准，探 索提升数据管理能力；鼓励数据管理相关技术服务方开发提升企 业数据管理能力的工具和平台。
应用成效：数据拥有方'已将数据当做实现组织绩效目标的 重要资产，在组织层面具备系列的标准化、规范化数据管理体 系，在DCMM等国家标准中规定的一个或多个能力域表现突 岀，且能够量化分析数据管理的效率，在行业内进行最佳实践 分享；数据管理技术服务方的平台或工具应在不少于5个企业 成功部署实施，获得一定经济效益或社会效益，并具备复制推 广价值。
2. 数据交易流通方向
需求要点：主要针对全国各数据交易机构，支持各机构通过数据交易流通的模式创新和技术创新，解决数据要素市场化配置 过程中的难点和堵点。
实施内容：鼓励各交易机构围绕数据定价、交易、交付、结算、安全保障等方面，提供综合配套服务，提升数据要素市场化配置效率。鼓励各交易机构勇于创新，探索“原始数据不出域、 数据可用不可见、用途可控可计量''等交易流通模式。
应用成效：数据交易机构拥有较为充足的数据供给方，在顶层设计、运营模式等方面初步形成较为清晰的实施路径，数据交易总量初具规模。
3. 数据要素服务生态培育方向
需求要点：主要针对数据拥有方，以及数据技术提供商、数据评估商、律师事务所、会计师事务所等各类数据服务商，着力培育发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场 运营体系。
实施内容：鼓励数据拥有方在做好数据脱敏和隐私保护的前提下，将搜索、电商、社交、通信、金融等数据开放至数据交易机构，提升全国数据供给数量。鼓励数据服务商开展数据流通技术服务、数据合规认证、交易主体评级、数据资产评估、数据争 议仲裁等探索。
应用成效：数据拥有方将数据开放至数据交易机构后，探索 形成由市场评价贡献、按贡献决定报酬的收益分配机制。数据服 务商在数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等方面形 成不少于2个可在全国推广应用的典型模式。
（二）大数据重点产品和服务试点示范
4. 大数据重点产品方向
需求要点：在数据生成、采集、存储、加工、分析、服务、 安全等关键环节，推动大数据产品和服务不断完善。
实施内容：在数据生成采集方面，着重提升异构数据源兼容性、大规模数据采集与加工效率；在数据存储加工方面，着重推 动高性能存算系统和边缘计算系统研发，打造专用超融合硬件解 决方案；在数据分析服务方面，着重推动多模数据管理、大数据 分析与治理等系统的研发和应用；在数据安全保障方面，加强隐 私计算、数据脱敏等数据安全产品的研发应用。
应用成效：项目产品在关键技术或产品性能方面有一定突 破，在不少于5个场景实现应用，可有效提升企业数据开发利用 水平和安全保障能力，具有较强的可复制可推广性。
5.大数据服务创新方向
需求要点：围绕数据清洗、数据标注、数据分析、数据可视化等需求，培育优质大数据服务供应商，加快大数据服务向专业 化、工程化、平台化发展。
实施内容：鼓励发展智能服务、价值网络协作、开发运营一 体化等新型服务模式，围绕诊断咨询、架构设计、系统集成、运 营维护等综合服务需求，开展系统化、平台化服务。
应用成效：项目有利于推动大数据服务模式和业态创新，应 用案例不少于3个，在促进数据价值释放和利用效率提升方面成 效显著。
（三）行业大数据应用试点示范
6. 农业大数据应用方向
需求要点：推动农业农村大数据应用，提升农业生产智能化、经营网络化、管理高效化、服务便捷化的能力和水平。
实施内容：发挥大数据在农业生产、经济运行、资源环境 监测、农产品产销等方面作用，推广大田作物精准播种、精准 施肥施药、精准收获，推动设施园艺、畜禽水产养殖智能化应 用。推动构建智慧水利体系，以流域为单元提升水情测报和智 能调度能力。
应用成效：项目实施可有效带动农业生产、经营、管理和服 务等效率提升，赋能数字乡村建设，应用部署案例不少于3个， 具有较好的推广价值。
7. 工业大数据应用方向
需求要点：以数字化转型需求为引领，促进工业全流程大数据深入应用，培育数据驱动的新模式、新业态。
实施内容：深化大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、销售服务全流程的融合应用，重点鼓励轨道交通、船舶海工、 航空航天、电子信息等领域的大数据应用，不断探索产业数字化 转型新路径。支持企业利用工业大数据平台实现产业链上下游业 务数据互联互通，不断促进生产资源优化配置、实现供应链高效 协同。鼓励工业数据空间、零工经济、共享制造、工业电子商务、 供应链金融等新业态发展。
应用成效：项目在推动企业提质增效、节能减排和安全生产 等方面具有显著成效，在提升企业和行业竞争力方面有一定成 效，成功应用案例不少于3个。
8. 服务业大数据应用方向
需求要点：全面推进大数据在服务业的广泛应用，带动全要素生产率提升和数据资源共享，更好满足人民群众多样化的数据 需求。
实施内容：支持大数据在社会治理、应急管理、环境保护等领域应用，促进政府管理精细化、服务水平现代化。鼓励大数据 在医疗诊断、医药研发、医保服务等方面先行先试，助推医疗、 医药、医保联动改革。支持网络招聘、个人征信、社会保险等领 域的大数据综合应用，保障就业市场稳定。推动通信、物流、电力、金融、保险等行业大数据的应用场景创新。
应用成效：项目在助力治理能力现代化、实现便民服务精细化等方面有具有一定积极成效，应用案例不少于3个，且在行业 具有可复制可推广性。
三、实施及组织保障
（一） 建立高效组织机制。各推荐单位应充分重视试点示范 项目工作，要结合实际情况，按照企业自愿、择优推荐的原则， 建立高效协同推荐工作机制，遴选基础扎实、特色鲜明、潜力突 出的申报主体。
（二） 加大政策扶持力度。鼓励地方及中央企业等有关推荐 单位，在政策、资金、资源配套等方面加大对入选试点示范项目的支持力度。推荐单位在示范期内要对项目实施进行监督指导， 不断推动项目在各地方、各行业加大应用推广。
（三）做好摸底评估工作。各推荐单位应在项目两年期满后， 对入选的申报主体进行自查评估。工业和信息化部将结合自查评 估情况开展随机抽查，从项目综合实力、关键技术创新、经济社 会效益等维度进行系统评价，并探索建立相应目录清单。