全流程技术攻关：研发数据清洗、增强、对齐、质检等全流程自动化工具，针对行业场景构建高知识密度数据集，同时用数据合成技术解决稀缺场景数据采集难、成本高的问题。

标准体系建设：加快研制数据集格式、标注、质量测评等国家标准，推动各行业、地方标准与国家标准联动，促进数据集规范化建设。

质量测评互认：建立 “数据质量验证 + 模型应用反馈” 的测评方法，推动统一测评方案，实现 “一次测评、全国互认”，降低数据质量认证的重复成本。

打造 “数据飞轮”应用闭环：以模型应用牵引数据供给，用应用产生的动态交互数据驱动模型迭代，形成 “场景 — 数据 — 模型” 的良性循环，让数据和模型互相促进、持续升级。

打造标杆示范：打造集“数据集生产加工和流通利用、支撑模型训练应用”于一体的数据赋能工场，打造一批行业标杆，打造一批“数据×智能体”示范工程，树立高质量数据集成功驱动智能体解决实际问题的样板。

繁荣数据集协同发展生态：组织遴选行业高质量数据集建设和应用典型案例。鼓励行业高质量数据集建设主体积极参与全球数据生态建设。

全生命周期管理：建设国家数据集管理平台，实现数据采集、处理、标注、迭代等全流程的可管、可控、可追溯，推动数据集信息互联互通。

探索数据权益制度：探索面向人工智能发展的数据权益相关制度，按照数据持有权、使用权、经营权三权分置原则，明确数据集产权配置方案，兼顾产权保护与创新发展需求。

伦理先行与公平普惠：研究探索数据集伦理规范，严禁非法收集或使用敏感数据，防范数据偏见与歧视，确保数据集建设成果公平普惠。

发挥应用价值：探索以词元（Token）为基础的数据集价值体系，鼓励"以数换数"、"数模互换"、"数据托管"、"数算一体"等应用模式。将基础性、公益性数据集作为公共产品向社会公开。发展"订阅模式"、"商场模式"、"定制模式"等多元服务形态。

创新商业模式：推动数据集商业模式从基础数据包销售，向 API 调用、模型化解决方案、全栈服务梯次升级，同时探索词元交易等新型交易模式。

资产化创新路径：鼓励有条件的单位率先探索开展数据集资产盘点、登记、评估等试点工作，为数据资产化积累可复制、可推广的经验。鼓励探索数据集质押融资、作价入股、资产证券化、数据信托、数据保险等多元化资产化创新模式，拓宽数据价值转化渠道。

培育付费市场共识：建立健全市场化利益分配机制，推动数据采买纳入预算编制，引导政府、国企率先开展数据采购，推动形成 “为高质量数据付费” 的市场共识，构建健康可持续的数据市场生态。