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[学术文献 ] 设施农业智能机器人导航关键技术研究进展与展望 进入全文
智慧农业(中英文)；Smart Agriculture；
[目的/意义]随着科学技术的快速发展和劳动力成本的不断提高，机器人在设施农业领域的应用越来越广泛。设施环境复杂多样，如何让机器人实现稳定、精准、快速的导航仍然是当前需要解决的问题。[进展]本文基于设施农业智能机器人的自动导航关键技术展开综述。在自主定位与地图构建方面，详细介绍了信标定位、惯性定位、即时定位与建图技术，以及融合定位方法。其中，依据使用的传感器不同，即时定位与建图技术可进一步划分为视觉、激光和融合三种不同类型。在全局路径规划方面，探讨了点到点局部路径规划和全局遍历路径规划在设施农业中的应用。针对规划目标数量的不同，详细介绍了单目标路径规划和多目标路径规划。此外，在机器人的自动避障技术方面，讨论了一系列设施农业中常用的避障控制算法。[结论/展望]总结了当前设施农业智能机器人自动导航技术面临的挑战，包括复杂环境、遮挡严重、成本高、作业效率低、缺乏标准化平台和公开数据集等问题。未来研究应重点关注多传感器融合、先进算法优化、多机器人协同作业，以及数据标准化与共享平台的建设。这些方向将有助于提升机器人在设施农业中的导航精度、效率和适应性，为智能农业的发展提供参考和建议。
[前沿资讯 ] NSF grant supports AI-driven sustainability research, training 进入全文
Cornell University；
A new program at Cornell will tackle critical environmental challenges by integrating advanced artificial intelligence (AI) tools with sustainability research across the campus, thanks to a grant from the National Science Foundation’s Research Traineeship Program. Led by Fengqi You, the Roxanne E. and Michael J. Zak Professor in Energy Systems Engineering, the five-year, $3 million program will train 105 doctoral students to apply AI in four key areas: sustainable materials, decarbonization of energy systems, climate-smart digital agriculture, and the global energy-food-climate nexus. The program is part of the broader AI for Sustainability (AI4S) initiative at Cornell, and will bring together researchers from 16 graduate fields spanning disciplines like engineering, computer science, materials science, chemistry, ecology, economics, and soil and crop sciences. “This program merges cutting-edge AI research and sustainability science to address some of the most pressing global challenges,” said You, who is also co-director of the Cornell Institute for Digital Agriculture and co-director of Cornell University AI for Science Institute. Both institutes will support the program along with the Graduate School and the Institute for Computational Sustainability. “By uniting researchers from diverse STEM fields, we will develop innovative solutions to decarbonize energy systems, enhance food production, and mitigate climate impacts.” Students will gain hands-on experience with AI applications ranging from developing new sustainable materials and energy technologies to optimizing food production systems using digital agriculture technologies. The program includes a small-grant initiative, and an immersive bootcamp combining a crash course with a team-science workshop. The curriculum will feature harmonized courses and joint mentorships to promote interdisciplinary research training. “The program’s collaborative approach reflects Cornell’s commitment to addressing sustainability challenges, which are increasingly complex and interconnected,” said You, who added that there will be an emphasis on developing professional skills in scientific communication, team science, ethics, leadership and entrepreneurship. “This is about preparing the next generation of leaders who can leverage AI to solve the climate challenges we face today. The outcomes will meet growing industrial demands and contribute to economic growth, while underpinning global sustainability efforts.” You said the program’s innovative structure not only serves as a blueprint for interdisciplinary graduate education but also sets a new standard for integrating AI into sustainability research. “This model will empower future leaders to address global challenges with cutting-edge AI tools,” You said. “By creating strong ties with industry and public sectors, the program is poised to catalyze meaningful societal impact and drive progress toward a more sustainable, decarbonized future.” Additionally, the program will build partnerships with institutions focused on enhancing diversity in STEM education to ensure that a wide range of perspectives contribute to the program’s goals, including with the University of Texas at El Paso, City University of New York, North Carolina Agricultural and Technical State University, Delaware State University and Tuskegee University. Co-principal investigators and senior personnel for the program are Carla Gomes, the Ronald and Antonia Nielsen Professor of Computing and Information Science at Cornell Bowers CIS; Jeff Tester, professor of chemical and biomolecular engineering at Cornell Engineering; Johannes Lehmann, the Liberty Hyde Bailey Professor in the School of Integrative Plant Science at the College of Agriculture and Life Sciences; Julio Giordano, professor of animal science at the College of Agriculture and Life Sciences; Héctor D. Abruña, the E. M. Chamot Professor of Chemistry and Chemical Biology in the College of Arts and Sciences; David Bindel professor of computer science at Cornell Bowers CIS; Natalie Mahowald, the Irving Porter Church Professor in Engineering and director of earth and atmospheric sciences; and Lang Tong, the Irwin and Joan Jacobs Professor of Electrical and Computer Engineering at Cornell Engineering.
[前沿资讯 ] AI boosts indoor food production’s energy sustainability 进入全文
Blaine Friedlander；Cornell Chronicle；Cornell University；
Integrating artificial intelligence into today’s environmental control systems could reduce energy consumption for indoor agriculture by 25% – potentially helping to feed the world as its population rises, Cornell engineers have found. “If we incorporate AI into agricultural plant factories – large-scale indoor farms with complete lighting and climate control – all around the world, we can facilitate crop photosynthesis, transpiration and respiration in these buildings,” said Benjamin Decardi-Nelson, a postdoctoral fellow in the laboratory of Fengqi You, the Roxanne E. and Michael J. Zak Professor in Energy Systems Engineering in Cornell Engineering. “We can expect to see substantial energy reduction while amplifying efficiency and a savings of precious resources.” Their research, “Artificial Intelligence Can Regulate Light and Climate Systems to Reduce Energy Use in Plant Factories and Support Sustainable Food Production,” published Sept. 9 in Nature Food. The world population is expected to grow to 9.7 billion people by 2050, according to the United Nations. This growth, combined with climate change and urbanization, requires fixes for the flaws in the world’s current food production systems, the researchers said. Indoor farming methods, such as plant factories with artificial lighting, are less vulnerable to climate change, but they’re energy intensive and require careful resource management to be sustainable. “Existing environmental control systems are not smart enough,” said You, who is the co-director of the Cornell Institute for Digital Agriculture and co-director of Cornell University AI for Science Institute. Ventilation can reduce energy use, but complicates plant growth by affecting carbon dioxide levels and moisture balance. AI tools can help regulation methods factor in this criteria. “Artificial intelligence offers a promising solution by managing several complexities,” Decardi-Nelson said. By using AI techniques like deep reinforcement learning and computational optimization, the scientists analyzed lettuce cultivated in indoor agriculture facilities within eight diverse locales – Los Angeles, Chicago, Miami, Seattle, Milwaukee, Phoenix, Fargo, North Dakota and Ithaca, New York throughout the U.S. – as well as Reykjavík, Iceland and Dubai, United Arab Emirates. AI reduces energy use by optimizing lighting and climate regulation systems. Energy use dropped to 6.42 kilowatt hours per kilogram fresh weight (energy needed or used to produce one kilogram of indoor-grown lettuce) from 9.5 kilowatt hours per kilogram fresh weight, in places that use non-AI technology. The researchers found that for warmer areas, such as Dubai or southern U.S. climes, AI reduced energy usage to 7.26 kilowatt hours per kilogram fresh weight, down from 10.5 kilowatt hours per kilogram fresh weight. Low ventilation during light periods (16 hours of simulated sunlight) and high ventilation during dark periods (eight hours that simulate night) provided an energy-efficient solution for optimal indoor carbon dioxide levels for photosynthesis, oxygen for respiration and plant growth, and balanced other ventilation requirements. “This is a very similar concept to smart homes,” You said. “We want to be comfortable at home while reducing energy use; so do crops. This work focuses on a smart system to make food production optimal, sustainable and lower the carbon footprint. That’s what AI does very well. We can save quite a bit if we use AI to optimize the artificial lighting and other energy systems carefully.” By streamlining operations using AI to reduce energy consumption, indoor farms become viable, Decardi-Nelson said, even in regions with limited energy-saving opportunities. “By strategically aligning environmental control system technology with plant biology,” Decardi-Nelson said, “energy can be conserved using ventilation while minimizing carbon dioxide waste and maintaining ideal growing conditions.” Financial support for this research was provided by the U.S. Department of Agriculture (National Institute of Food and Agriculture); the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada; and the Eric and Wendy Schmidt AI in Science Postdoctoral Fellowship (Cornell). You is a senior faculty fellow at the Cornell Atkinson Center for Sustainability.
[学术文献 ] Classification, Advanced Technologies, and Typical Applications of End-Effector for Fruit and Vegetable Picking Robots 进入全文
Agriculture
水果和蔬菜收获机器人是农业4.0的重要补充，因为它们正在逐渐取代人工从事具有挑战性的活动。为了准确高效地完成采摘过程，采摘机器人的末端执行器应该是第一个与作物密切接触的部分。末端执行器的设计和性能要求受到果蔬品种和非结构化环境复杂性的影响。本文总结了果蔬采摘机器人末端执行器的最新研究现状。根据末端执行器的结构原理和用途，分析了末端执行器的特点和功能，将末端执行器分为夹紧型、吸气型、吸持型和包络型。讨论了末端执行器结构设计、附加传感器、新材料和人工智能等先进技术的发展和应用。介绍了末端执行器在不同种类果蔬采摘中的典型应用，给出了不同末端执行器的优缺点及性能指标，并进行了比较分析。最后，分析了采摘机器人末端执行器面临的挑战和未来发展趋势。本研究为设计和选择适合不同种类果蔬作物的末端执行器提供了有价值的指导。
[政策法规 ] 文字实录 | 国新办就公共数据资源开发利用有关情况举行新闻发布会 进入全文
国家数据局；中国农业机械化信息网；
国务院新闻办公室于10月10日举行新闻发布会，国家数据局局长刘烈宏、副局长陈荣辉、数据资源司司长张望出席，介绍公共数据资源开发利用有关情况，并答记者问。 情况介绍 国家数据局局长 刘烈宏： 各位媒体朋友，大家上午好！感谢大家对数据工作的关心支持。昨天，《中共中央办公厅、国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》公开发布，引起社会各界广泛关注。今天，我们重点就文件的背景、主要内容和后续工作安排，与大家作交流。 习近平总书记指出，“数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力”。各级党政机关、企事业单位依法履职，或提供公共服务过程中产生的公共数据，具有规模体量大、数据质量好、价值潜能大、带动作用强的特点。加快公共数据资源开发利用，是深化数据要素市场化配置改革的先导工程，是培育全国一体化数据市场的重要抓手，是以数字化助力经济社会高质量发展的重要举措。这些年来，公共数据面向支撑数字政府建设，在便利群众办事、优化营商环境等方面发挥了显著作用。但面向服务经济社会发展，在资源供给、应用创新、权益分配等方面，“不敢”“不愿”“不会”的问题比较突出，要素价值未得到充分释放。 《意见》聚焦破除公共数据流通使用的体制性障碍、机制性梗阻，统筹发展和安全，兼顾效率和公平，从扩大资源供给、规范授权运营、鼓励应用创新、营造良好环境、强化组织保障等方面提出了17项具体措施。《意见》是贯彻落实党的二十届三中全会精神的重要改革举措，是中央层面首次对公共数据资源开发利用进行系统部署，是定规则、把方向的重大制度安排，是数据基础制度建设的重要一环，释放了鼓励发展的鲜明政策导向，对数据资源开发利用具有里程碑意义。政策的主要创新点可以概括为“两个着力、一个规范”。 着力激发供数动力。公共数据资源开发利用不足，主要矛盾在供给侧。《意见》明确共享、开放和授权运营三种开发利用方式，对资源供给进行体系化部署。 着力释放用数活力。经济发展、社会治理等很多数据融合应用场景中，公共数据不可或缺。《意见》鼓励各方利用公共数据开发更多产品，提供更好服务，繁荣产业生态。 规范授权运营活动。授权运营创新性强，亟需统一制度规则。《意见》要求建立公共数据资源登记制度、授权运营情况披露机制，提出监督管理要求，确立了授权运营的制度规则框架。 《意见》中还有不少改革创新举措，可以为各地区各部门工作实践提供政策依据和方向指导。可以预见，《意见》出台后，能大幅激发供给动力和用数活力，进一步释放公共数据在赋能实体经济、扩大消费需求、拓展投资空间、提升治理能力中的要素作用。同时，也能引领带动全社会数据资源融合应用，为不断做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势提供坚实支撑。文件出台后，预期产生四个方面的效果。 第一，将大幅扩大公共数据资源供给。我们正会同有关部门，在气象、交通、社保、自然资源等领域，深入谋划数据开发利用工作，一大批高质量公共数据将陆续供给出来。而且，以前很多企业和机构不知道有什么公共数据，数据在哪里，怎么获得。我们将通过公示资源登记信息，公开产品和服务清单等改革措施，畅通公共数据获取渠道。 第二，将进一步激发全社会用数活力。用好公共数据可以更好地建设数字中国，对政府治理、经济发展、科技创新都很重要。例如，加大政务数据共享力度，打破“数据孤岛”，不仅可以提高政务服务水平，也能让决策更加科学。用于企业生产经营，除了可以提升效率，还能催生新业态、新模式。特别是对于人工智能发展，数据资源更是至关重要。我们将引导鼓励社会各方，积极参与公共数据资源开发利用，持续推进“要素数据×”三年行动计划，举办大赛，发布典型案例，激活各方力量，共同参与公共数据价值挖掘和创造。 第三，将扩大社会有效投资。公共数据资源开发利用离不开基础设施保障，离不开各方力量的共同参与。我们将加快国家数据基础设施布局建设，加大经费投入力度，形成实物工作量，引导社会资本有序参与开发利用。 第四，将促进数据产业发展。《意见》提出，将数据产业作为鼓励发展类纳入产业结构调整指导目录，相关企业可享受研发费用加计扣除、高新技术企业税收优惠等政策。这些措施与企业数据资源开发利用、促进数据产业高质量发展的政策一起，相继出台实施，有利于培育一大批数据企业，促进数据产业加快发展，更好构建以数据为关键要素的数字经济。 我先介绍这些。下面我和我的同事一起回答大家提出的问题。谢谢！ 答记者问 总台央视记者： 我们了解到，《意见》是国家数据局成立以来，研究起草的首个中央文件，社会各界关注度非常高，请问后续将会有哪些具体举措推动《意见》落地实施？谢谢。 国家数据局局长 刘烈宏： 谢谢您的提问。《意见》印发以后，公共数据资源开发利用就有章可循了。各地区各部门按照《意见》要求，积极谋划本地区、本部门、本行业公共数据的开发利用工作。国家数据局将加强工作统筹，组织全国数据系统，联合有关部门和地方，重点从以下几个方面抓好文件的贯彻落实。 我们将加快制定配套政策。《意见》是公共数据资源开发利用的顶层制度文件，为我们推进工作提供了指导。同时，一些具体的工作还需要更加细化明确的配套政策。例如，资源登记是规范公共数据资源管理的重要抓手，《意见》明确，要建立公共数据资源登记制度。授权运营怎么操作，有什么程序和要求，也是各地区各部门普遍关心的问题，《意见》提出，适时制定授权运营管理规定。我们已经起草完成《公共数据资源登记管理暂行办法》《公共数据资源授权运营实施规范》，两个配套政策一周内将面向社会公开征求意见。同时，我们也正会同国家发展改革委，研究制定相关价格政策文件，近期即将出台。这就形成了公共数据资源开发利用的“1+3”政策规则体系。 我们将加紧建立工作机制。《意见》要求加强对授权运营工作的统筹管理，明确数据管理机构。目前，地方层面，各地数据管理机构陆续到位，大部分省（区、市）配套建设了数据发展促进中心，省市两级已有111个地方组建了数据集团，进一步理顺数据管理、资源整合和开发利用的关系。部委层面，不少部门也在陆续调整优化数据管理工作的职能和力量。下一步，我们将密切工作联系，加快构建权责清晰、上下联动、紧密协作的公共数据资源开发利用工作体系。 我们将协同推动重点领域先行突破。在市场需求大、数据资源多的行业和地区，加强数据资源的汇聚治理，推动供需对接、部省协同和区域协作，拓展应用场景，打造一批有影响力的项目，形成一批可复制、可推广的开发利用模式，发挥示范带动作用，以点带面，推动公共数据资源开发利用水平整体提升。 我们还将围绕公共数据资源“供得出、流得动、用得好、保安全”，强化政策保障，加大项目和经费支持力度，提高技术能力和安全水平，加快释放公共数据的要素价值。发布会后，我们还将深入开展政策宣传解读，本月底将举办全国数据系统业务培训班，也会邀请有关部委和重点中央企业参加，共同推动《意见》落地见效。谢谢！ 澎湃新闻记者： “公共数据授权运营”是一项比较新的工作，一些地方和部门也纷纷就此开展实践探索。请问，目前是否形成了一些经验成果？另外，下一步有什么举措？谢谢。 国家数据局数据资源司司长 张望: 感谢这位记者朋友的提问。应该说，这个《意见》提出要“鼓励探索公共数据授权运营”，这是落实《中共中央 国务院关于构建数据基础制度、更好发挥数据要素作用的意见》精神，也是我们常说的“数据二十条”，这也是建立数据产权分置运行机制的重大举措，同时也是建立公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权机制的一个重要的突破口。 总体上看，我国公共数据授权运营工作处于起步阶段。这些年来，北京、上海、福建、江苏、浙江、海南、贵州等地，以及人社、气象、电力等部门单位都开展了积极探索。安徽、海南、成都、青岛等地方制定出台授权运营的专项制度或者专项政策，全国已经有数十个省（市)上线了运营平台或者运营专区。这些地方和部门的实践，为我们做好《意见》的制定工作探索了路径，积累了经验。《意见》充分总结了这些好的做法，积极回应各方关切，强调要处理好政府和市场、效率和公平以及发展和安全的关系，重点从资源管理、授权实施、运营监督三个方面作出了制度安排。 在资源管理方面，要求建立公共数据资源登记制度，编制公共数据资源目录，开展数据分级分类管理，加快数据资源标准化、规范化建设，目的就是提高数据质量，扩大资源供给。 在授权实施方面，要求将公共数据授权运营纳入重大事项的决策程序，建立起规范的授权运营实施机制。主要是要明确授权条件、运营模式、退出机制等。同时，鼓励试点成立行业性、区域性运营机构，推动有条件的地区或者部门做到管运适度分离，并且要求保障授权运营各方的合法权益。 在运营监督方面，明确要厘清管理和运营的责任边界，对于数据资源的生产、加工使用、产品经营等全过程要进行监督和管理，同时也要求建立授权运营情况的披露机制，公开数据产品和服务能力清单，接受社会的监督，也强调了运营机构不得实施不正当竞争行为。 下一步，我们将积极鼓励地方和部门落实《意见》精神，在制度机制、规范授权、价格形成、收益分配等方面先行先试，共同探索实践路径，共同营造开发利用的良好生态。谢谢！ 封面新闻记者： 刚才刘局长提到，《意见》围绕激发数据资源供给动力，对共享、开放和授权运营三种方式进行了体系化部署。请问，如何理解这三种方式？三者之间的关系是什么？谢谢！ 国家数据局副局长 陈荣辉： 谢谢您的提问。刚才这个内容，刘局长已经介绍了，公共数据的特点就是体量大、质量好，而且价值潜能大，带动作用强。所以我们认为，这些公共数据不仅对各级政务部门依法履职是不可或缺的，也能够、应该在经济社会发展中发挥更大的作用。 《意见》明确了共享、开放和授权运营三种供给方式，主要是考虑到要按“需”施策、因“数”施策，既满足不同的开发利用需要，也提出针对性的管理要求，目的就是希望能够系统性地解决公共数据资源“供得出”的问题。 共享是面向各级政务部门的，主要是解决跨层级、跨地区、跨系统、跨部门、跨业务的数据共享交换问题，用来支撑各级政务部门更好依法履职，提高协同监管能力、改善公共服务水平。近年来，国办已经发布了6批数据共享责任清单，还有4批垂管业务系统数据对接清单，共享调用次数超过了5400亿次，累计交换垂管数据超过6.8亿条。目前我们正在推进“高效办成一件事”，先后两批21项重点事项清单正在加速落地，这离不开各级政务数据高效共享的有力支撑。《意见》进一步提出了要推动实现“一数一源”“主动共享与按需共享相结合、完善共享责任清单”等一系列工作要求，后续政务数据共享工作力度将会进一步加大，以更好地服务支撑数字政府建设。 开放主要是面向企业和社会公众，强调要在维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密的前提下，利用互联网依法依规有序开放数据或者数据集。开放的目的是保障企业和社会公众获取和利用公共数据的权利，要更好发挥数据对生产生活、科学研究、社会治理等各个领域的公益服务作用。据有关机构统计，截至今年7月份，我国已经有243个省级和城市的地方政府上线了数据开放平台，开放的有效数据集超过了37万个，最近八年来增长了44倍。《意见》提出，要健全公共数据开放政策体系，优先开放与民生紧密相关、社会需求迫切的数据，鼓励建立公共数据开放需求受理反馈机制。这些措施，必将持续提升公共数据开放的质和效。 需要说明的是，对于公共数据资源，开发开放是导向，安全依规是前提。所以对那些潜在价值高，具有一定敏感性的数据，无法直接向社会开放，需要依托更加专业的力量，付出一定的治理和开发成本，形成数据产品和服务供社会各方调用。授权运营就是在这种情况下应运而生的。近年来，一些地方和部门积极探索，勇于实践，取得了一些经验，当然也遇到了一些需要规范的问题。因此，《意见》重点针对公共数据授权运营行为进行了规范，目的是通过合理的制度安排，既要回应市场的关切、满足发展需求，又要正确处理好高质量发展和高水平安全的关系，充分保障各方权益。这为公共数据授权运营提供了明确的政策依据和实施指南。 总的来说，尽管共享、开放和授权运营的对象不同、用途不同、方式不同，但目的是一致的，就是要在保障安全的前提下，有效扩大公共数据资源的供给，更好释放公共数据资源的价值，更好服务经济社会的发展。谢谢！ 新京报记者： 在公共数据资源中，不少都包含着个人信息。请问在公共数据资源开发利用过程中，会不会对公民的个人信息和隐私安全带来侵害？在这方面，《意见》都有哪些安排和考虑？谢谢。 国家数据局数据资源司司长 张望： 数据安全问题，大家都非常关注。刚才刘烈宏局长已经提到了，我们推动公共数据资源的开发利用，既要供得出、流得动、用得好，也要保安全。可以说，数据资源开发利用程度越深，数据安全和个人信息保护就越要强化。 《意见》强调了要在维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密的前提下，推动有序开发利用。特别是重申了应当保密的公共数据不予开放，严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场，严禁运营机构未经授权超范围使用数据。具体来说，《意见》从制度建设、能力建设和过程管理三个方面提出了要求。 在强化制度建设方面，《意见》明确，各地区、各部门要加强对授权运营工作的统筹管理，建立健全数据分级分类、风险评估、监测预警、应急处置等工作体系，开展公共数据授权利用的安全风险评估和业务规范性审查。数据管理机构要加强指导和管理。运营机构要切实履行数据安全的主体责任，采取必要措施，保障数据安全。特别是对于其中涉及个人信息的公共数据，要严格落实《个人信息保护法》，进行脱敏和匿名化处理，避免侵犯个人的信息权益。 在提高技术能力方面，随着数据技术发展，公共数据开发利用方式更加多元，也会伴生安全风险。《意见》鼓励开发数据模型、数据核验、评价指数等形式的数据产品，实现“原始数据不出域，数据可用不可见”，既保障数据安全，也能有效保护个人信息。我们将支持数据加密、可信流通、安全治理等技术创新和应用，更好地解决数据利用中的安全问题。 在强化全过程管理方面，要求加强公共数据资源的供给、加工处理、运营管理等各环节的安全保障能力建设，确保开发利用过程可管、可控、可追溯，特别是要提升数据汇聚关联风险识别和管控水平，切实保障数据安全。 总之，我们将始终坚持制度建设、能力建设和过程管理相结合，会同有关部门，将安全保障和权益保护贯穿于公共数据资源开发利用的全过程，保障相关主体的各项权益，防范各类数据风险，不断增强企业和公众的获得感、安全感。谢谢！ 浙江日报潮新闻记者： 我比较关心公共数据的授权运营工作。我了解到，很多运营主体都非常希望参与到这项工作中来。请问，如何保障各类经营主体平等参与和公平竞争？有什么具体的标准或者制度设计？谢谢。 国家数据局局长 刘烈宏： 谢谢您的提问。授权运营作为一种新的公共数据资源开发利用方式，近年来一些地区和部门先行先试、积极探索，在实践过程中形成了整体授权、分领域授权、依场景授权等多种模式，应该说各有特点。同时，也面临规则程序不够明确、职责边界不够清晰、运营情况不够透明等问题，如果这些问题把握不好，会影响公平竞争。 为此，《意见》明确提出要规范公共数据资源授权运营，并进行了针对性制度设计，对授权主体、运营机构、监管机制都提出了明确要求。 明确授权主体的责任义务。要求各地区各部门加强对授权运营工作的统筹管理，将授权运营纳入决策范围，明确什么数据可以授权、采取什么授权模式，对运营期限、退出机制作出明确限定，还要约定各方的安全管理责任。 规范运营机构的行为。包括要求运营机构要落实授权要求，面向市场公平提供服务，严禁未经授权超范围使用数据。特别是，要求运营机构不得通过与其他经营主体达成垄断协议，或滥用市场支配地位等方式实施垄断行为，不得实施不正当竞争行为。 加强多维度监管。一方面，《意见》要求数据管理机构履行行业监管职责，指导监督运营机构依法依规经营。另一方面，要求各地区各部门要向审计机关提供资源开发利用情况，自觉接受审计监督。此外，《意见》还明确提出，建立公共数据资源授权运营情况披露机制，运营机构应公开公共数据产品和服务能力清单，披露公共数据资源使用情况，接受社会监督。 我们希望通过这些制度设计，在鼓励探索授权运营的同时，建立规范运营、多方监督的约束机制，营造公开公平公正的开发利用环境。谢谢！ 红星新闻记者： 我们注意到，《意见》将“建立健全价格形成机制维护公共利益”专门作为一节。请问，为什么作出这样的设计，背后的考虑是什么？谢谢。 国家数据局副局长 陈荣辉： 感谢您的提问，你提的这个问题非常重要。这也是我们在起草文件过程中，大家普遍比较关注的一个问题。 刚才您提到了建立健全价格形成机制，本质是要在坚持维护公共利益的前提下，要正确处理公益性和市场化开发利用的关系，实现经济和社会综合效益的最大化。充分发挥价格政策的杠杆调节作用，引入市场化力量参与公共数据资源开发利用，就是要让“专业的人做专业的事”，形成更多更好的数据产品和服务，能更好满足多层次、多样化的用数需求。 《意见》明确，运营机构利用公共数据开发的数据产品和服务，用于公共治理、公益事业的，有条件无偿使用，用于产业发展、行业发展、确需收费的，实行政府指导定价管理。《意见》还提出，鼓励和支持企事业单位和社会组织，利用运营机构投放到市场上的数据产品和服务，进一步开发公益产品，提供便民利民服务。 最近，我们正在配合国家发改委研究建立健全公共数据产品和服务的价格形成机制。这里特别需要说明的是，部分公共数据产品和服务收费，主要是在弥补成本的基础上，支持运营机构等相关方按投入和贡献取得合理的回报，这也还需要在公共数据资源开发利用的实践过程中，不断探索、完善。 我先回答这些。谢谢！ 第一财经记者： 公共数据规模体量大、公共属性强、安全要求高，《意见》明确提出要“建立公共数据资源登记制度”。请问是出于哪些考虑？谢谢。 国家数据局数据资源司司长 张望： 非常感谢这位记者朋友的提问。刚才刘烈宏局长介绍情况时提到了公共数据资源登记是规范管理的一个重要抓手。大家都知道，公共数据资源是掌握在各级党政机关、企事业单位手中，推动共享开放，开展授权运营，有利于充分释放数据要素价值，必须建立配套制度，确保规范运行，以更好地维护市场公平和保障公共利益。 建立资源登记制度，一方面，要摸清家底，搞清楚手上有什么数，在哪里。对于开展授权运营活动的部门和地方，需要回答授权了什么数据，形成了什么产品和服务。对于纳入授权运营的数据，要求必须登记。对尚未纳入授权运营的数据，鼓励自愿登记。另一方面，开展登记有利于建立资源发现渠道，通过发布登记信息，提供查询服务，可以更有效地促进供需对接，便于市场发现高价值数据，便于企业开发更多数据产品，催生更多应用场景。 目前，我们会同各方正在研究制定《公共数据资源登记管理暂行办法》，主要是针对“谁来登记、登记什么、怎么登记”等重点问题，明确登记主体、范围、要求、内容，规范登记流程。这个《暂行办法》很快就将向社会公开征求意见，欢迎大家进一步关注和支持。谢谢！ 凤凰卫视记者: 公共数据资源开发利用是一项综合性工作，是需要各方协同发力的，要更好地推进这项工作取得实效。请问，在资源投入和要素保障上有哪些考虑？谢谢。 国家数据局副局长 陈荣辉： 感谢您的提问。正如您问题中提到的，公共数据资源开发利用要取得更大实效，需要各方协同发力，所以这就涉及到技术配套、技术创新、资金投入、标准规范、人才队伍建设等方方面面。关于资源投入和要素保障方面，我们主要有以下几个方面的考虑。 在资金保障方面，首先，要加大财政资金支持力度，统筹用好中央预算内投资、超长期特别国债等资金渠道，支持数据基础设施、资源汇聚治理、安全保障能力建设，提升公共数据资源管理、开发利用，以及安全防护的底座支撑能力。其次，《意见》提出鼓励各地区各部门结合实际需求，统筹安排经费投入，用于数据产品和服务采购，这对激励数据资源开发、培育数据产业生态，也将有很大的促进作用。此外，《意见》还鼓励各类金融机构创新产品和服务，加大对相关数据企业的融资支持力度，引导社会资本有序参与公共数据资源开发利用，共同构建合作共赢、协同创新、竞争有序的产业生态体系。 在技术支撑方面，我们将会同有关部门，依托国家重点研发计划、国家科技重大专项等，开展数据加密、可信流通、安全治理等关键技术研究和攻关，通过技术创新和应用迭代，催生出更加多元化的数据流通使用模式，更好兼顾数据利用的安全、成本和效率。 在标准规范方面，我们将依托全国数据标准化技术委员会工作机制，统筹数据领域标准体系建设，加快公共数据治理、资源登记、授权运营、成效评估等急需的标准规范制定出台，着力解决标准不统一、工作不规范等问题。前两天，国家数据局联合有关部门印发了《国家数据标准体系建设指南》，这份《指南》明确，到2026年基本建成国家数据标准体系。 在人才队伍建设方面，我们将会同相关主管部门，加强相关学科体系建设和人才培养力度，推进合作培养体系，加快数字人才队伍建设。立足产业发展，培养数据领域的专业人才和高层次人才，打造高水平数据人才队伍。我们还将推动数据工作能力纳入干部教育培训内容，着力打造一支懂数据、重实践、谋创新的综合性干部队伍。谢谢！ 中国日报记者： 我们了解到，国家数据局即将迎来挂牌一周年。能否请您介绍一下，一年以来国家数据局的工作情况和下一步工作打算？谢谢。 国家数据局局长 刘烈宏： 感谢您的提问，也感谢您对国家数据局的关注。在党中央、国务院坚强领导下，2023年10月25日，国家数据局正式挂牌运行。国家数据局党组深入贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神，在各地区各部门和社会各界的大力支持下，推动数据领域各项工作取得新进展新突破。 一年来，我们坚持以数据要素市场化配置改革为主线。围绕建立健全数据基础制度，已经出台公共数据开发利用、数字经济高质量发展、城市全域数字化转型等重要政策文件8份，年底前还将出台企业数据开发利用、数据产业高质量发展等7份政策文件；围绕数据流通交易和开发利用，指导各地举办“数据要素×”大赛，近10万人参赛，引导24家数据交易机构发布互认互通倡议，推动实现数据“供得出、流得动、用得好、保安全”；围绕推进数据基础设施建设，编制国家数据基础设施建设指引，部署9项先行先试任务；围绕着力繁荣数据开发利用生态，建立公共数据资源登记制度，支持有关部门共同开发典型应用场景；围绕数据资产入表，会同财政部稳妥推进相关工作，加快实现数据要素资源的市场化、价值化。 一年来，我们统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设。突出顶层设计，编制发布《数字中国发展报告（2023年）》。研究制定数字中国建设监测指标体系。印发工作要点，明确各部门150多项重点任务。突出典型示范，陆续发布国家数字经济创新发展试验区建设等典型案例193个。研究推动数字中国等试验区建设，召开城市全域数字化转型现场推进会。突出凝心聚力，召开首次全国数据工作会议。先后主办第七届数字中国建设峰会、第十届中国国际大数据产业博览会，吸引3500多家企业参与。突出合作共赢，推动与14个国家共同发布《“一带一路”数字经济国际合作北京倡议》，与20多个国家签署数字经济合作谅解备忘录。 一年来，我们全面加强党对数据工作的领导。坚持政治引领，持续深化政治机关建设，组织学习习近平总书记关于数据发展和安全的重要论述精神，持续推进基层党组织建设，深入开展党纪学习教育，积极培育具有数据特色的机关文化。坚持问计于民，大兴调查研究之风，召开企业家、专家座谈会100多次。首次承办完成人大政协建议提案530件。坚持强基固本，完成数据系统机构组建，形成中央、省、市、县工作体系，加大人才引进力度，抓好全系统业务培训。 一年来的工作，充分展现了全国数据系统积极进取的工作状态、奋发有为的精神面貌和勤勉务实的创业氛围。下一步，国家数据局将全面贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神，继续深化数据要素市场化配置改革，建立健全数据基础制度体系、运行监测体系、产业生态体系，加强数据要素供给，更好服务新质生产力培育和高质量发展，为推动强国建设、民族复兴伟业作出新的更大贡献。 谢谢！
[政策法规 ] 中共中央办公厅 国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见 进入全文
新华社；国家数据局；中国农业机械化信息网；
中共中央办公厅 国务院办公厅 关于加快公共数据资源开发利用的意见 （2024年9月21日） 各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据，是国家重要的基础性战略资源。为加快公共数据资源开发利用，充分释放公共数据要素潜能，推动高质量发展，经党中央、国务院同意，现提出如下意见。 一、总体要求 坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神，完整准确全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，兼顾效率与公平，以促进公共数据合规高效流通使用为主线，以提高资源开发利用水平为目标，破除公共数据流通使用的体制性障碍、机制性梗阻，激发共享开放动力，优化公共数据资源配置，释放市场创新活力，充分发挥数据要素放大、叠加、倍增效应，为不断做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势提供坚实支撑。 工作中要做到：坚持政府指导、市场驱动。加强政府指导和调控，更好发挥市场机制作用，有效扩大公共数据供给，提高公共数据资源配置效率和使用效益。坚持尊重规律、守正创新。鼓励各地区各部门因地制宜推动共享开放，探索开展依规授权运营，完善资源开发利用制度。坚持系统推进、高效协同。加强顶层设计，厘清部门和地方的管理边界，逐步形成权责清晰、条块协同的公共数据资源开发利用格局。坚持加快发展、维护安全。推动制度建设和能力建设相结合，将安全贯穿公共数据资源开发利用全过程，防范各种数据风险。 主要目标是：到2025年，公共数据资源开发利用制度规则初步建立，资源供给规模和质量明显提升，数据产品和服务不断丰富，重点行业、地区公共数据资源开发利用取得明显成效，培育一批数据要素型企业，公共数据资源要素作用初步显现。到2030年，公共数据资源开发利用制度规则更加成熟，资源开发利用体系全面建成，数据流通使用合规高效，公共数据在赋能实体经济、扩大消费需求、拓展投资空间、提升治理能力中的要素作用充分发挥。 二、深化数据要素配置改革，扩大公共数据资源供给 （一）统筹推进政务数据共享。完善政务数据目录，实行统一管理，推动实现“一数一源”，不断提升政务数据质量和管理水平。推动主动共享与按需共享相结合，完善政务数据共享责任清单，做好资源发布工作。强化已有数据共享平台的支撑作用，围绕“高效办成一件事”，推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务政务数据共享和业务协同，不断增强群众和企业的获得感。 （二）有序推动公共数据开放。健全公共数据开放政策体系，明确公共数据开放的权责和范围，在维护国家数据安全、保护个人信息和商业秘密前提下，依法依规有序开放公共数据。完善公共数据开放平台，编制公布开放目录并动态更新，优先开放与民生紧密相关、社会需求迫切的数据，鼓励建立公共数据开放需求受理反馈机制，提高开放数据的完整性、准确性、及时性和机器可读性。 （三）鼓励探索公共数据授权运营。落实数据产权结构性分置制度要求，探索建立公共数据分类分级授权机制。加强对授权运营工作的统筹管理，明确数据管理机构，探索将授权运营纳入“三重一大”决策范围，明确授权条件、运营模式、运营期限、退出机制和安全管理责任，结合实际采用整体授权、分领域授权、依场景授权等模式，授权符合条件的运营机构开展公共数据资源开发、产品经营和技术服务。数据管理机构要履行行业监管职责，指导监督运营机构依法依规经营。运营机构要落实授权要求，规范运营行为，面向市场公平提供服务，严禁未经授权超范围使用数据。加快形成权责清晰、部省协同的授权运营格局。适时制定公共数据资源授权运营管理规定。 三、加强资源管理，规范公共数据授权运营 （四）健全资源管理制度。建立公共数据资源登记制度，依托政务数据目录，根据应用需求，编制形成公共数据资源目录，对纳入授权运营范围的公共数据资源实行登记管理。提高公共数据资源可用性，推动数据资源标准化、规范化建设，开展数据分类分级管理，强化数据源头治理和质量监督检查，实现数据质量可反馈、使用过程可追溯、数据异议可处置。 （五）完善运营监督。建立公共数据资源授权运营情况披露机制，按规定公开授权对象、内容、范围和时限等授权运营情况。运营机构应公开公共数据产品和服务能力清单，披露公共数据资源使用情况，接受社会监督。运营机构应依法依规在授权范围内开展业务，不得实施与其他经营主体达成垄断协议或滥用市场支配地位等垄断行为，不得实施不正当竞争行为。 （六）建立健全价格形成机制维护公共利益。发挥好价格政策的杠杆调节作用，加快建立符合公共数据要素特性的价格形成机制。指导推动用于公共治理、公益事业的公共数据产品和服务有条件无偿使用。用于产业发展、行业发展的公共数据经营性产品和服务，确需收费的，实行政府指导定价管理。 四、鼓励应用创新，推动数据产业健康发展 （七）丰富数据应用场景。在市场需求大、数据资源多的行业和领域，拓展应用场景，鼓励经营主体利用公共数据资源开发产品、提供服务。鼓励和支持企事业单位和社会组织有条件无偿使用公共数据开发公益产品，提供便民利民服务。支持人工智能政务服务大模型开发、训练和应用，提高公共服务和社会治理智能化水平。 （八）推动区域数据协作。落实区域重大战略、区域协调发展战略部署，鼓励京津冀、长三角、粤港澳大湾区以及成渝地区双城经济圈、长江中游城市群等创新推动公共数据资源开发利用，促进全国一体化数据市场发展，培育新兴产业。探索建立公共数据资源开发利用区域合作和利益调节机制，支持东中西部地区发挥比较优势，在数据存储、计算、服务等环节开展区域协作，共享数据要素红利。 （九）加强数据服务能力建设。加强数据基础设施建设，推动数据利用方式向共享汇聚和应用服务能力并重的方向转变。推进多元数据融合应用，丰富数据产品和服务。研究制订数据基础设施标准规范，推动设施互联、能力互通，推动构建协同高效的国家公共数据服务能力体系。鼓励有条件的地区探索公共数据产品和服务场内交易模式，统筹数据交易场所的规划布局，引导和规范数据交易场所健康发展。 （十）繁荣数据产业发展生态。将数据产业作为鼓励发展类纳入产业结构调整指导目录，支持数据采集标注、分析挖掘、流通使用、数据安全等技术创新应用，鼓励开发数据模型、数据核验、评价指数等多形式数据产品。围绕数据采存算管用，培育高水平数据要素型企业。聚焦算力网络和可信流通，支持数据基础设施企业发展。落实研发费用加计扣除、高新技术企业税收优惠等政策。支持数据行业协会、学会等社会团体和产业联盟发展，凝聚行业共识，加强行业自律，推动行业发展。 五、统筹发展和安全，营造开发利用良好环境 （十一）加大创新激励。明确公共数据管理和运营的责任边界，围绕强化管理职责优化机构编制资源配置。在有条件的地区和部门，按照管运适度分离的原则，在保障政务应用和公共服务的前提下，承担数据运营职责的事业单位可按照国家有关规定转企改制，试点成立行业性、区域性运营机构，并按照国有资产有关法律法规进行管理，符合要求的纳入经营性国有资产集中统一监管。研究制定支持运营机构发展的激励政策。 （十二）加强安全管理。强化数据安全和个人信息保护，加强对数据资源生产、加工使用、产品经营等开发利用全过程的监督和管理。建立健全分类分级、风险评估、监测预警、应急处置等工作体系，开展公共数据利用的安全风险评估和应用业务规范性审查。运营机构应依据有关法律法规和政策要求，履行数据安全主体责任，采取必要安全措施，保护公共数据安全。加强技术能力建设，提升数据汇聚关联风险识别和管控水平。依法依规予以保密的公共数据不予开放，严格管控未依法依规公开的原始公共数据直接进入市场。 （十三）鼓励先行先试。充分考虑数据领域未知变量，落实“三个区分开来”，鼓励和保护干部担当作为，营造鼓励创新、包容创新的干事创业氛围，支持在制度机制、依规授权、价格形成、收益分配等方面积极探索可行路径。充分认识数据规模利用的潜在风险，坚决防止以数谋私等“数据上的腐败”，坚持有错必纠、有过必改，对苗头性、倾向性问题早发现早纠正，对失误错误及时采取补救措施，维护公共数据安全。 六、强化组织实施 （十四）加强组织领导。坚持和加强党对数据工作的全面领导。在党中央集中统一领导下，各地区各部门要强化组织实施，结合实际抓好本意见贯彻落实。国务院办公厅强化工作协调，统筹推进政务数据共享工作。国家数据局加强工作统筹，动态掌握全国公共数据资源开发利用情况，及时协调解决工作中的重要问题。重要情况及时按程序向党中央、国务院请示报告。 （十五）强化资金保障。加大中央预算内投资对数据基础设施、数据安全能力建设的支持力度。各地区各部门可结合实际需要统筹安排数据产品和服务采购经费。鼓励各类金融机构创新产品和服务，加大对数据要素型企业和数据基础设施企业的融资支持力度。引导社会资本有序参与公共数据资源开发利用活动。 （十六）增强支撑能力。加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度。统筹数据领域标准体系建设管理，组织开展相关标准研制、宣传、执行和评价。依托国家重点研发计划、国家科技重大专项等，开展数据加密、可信流通、安全治理等关键技术研究和攻关。加强数据领域人才队伍建设，将提高做好数据工作的能力纳入干部教育培训内容。积极参与国际交流合作，推动公共数据国际治理规则、国际标准制定。 （十七）加强评价监督。各地区各部门可结合实际探索开展公共数据资源开发利用绩效考核，依法依规向审计机关开放公共数据资源目录和开发利用情况。鼓励开展公共数据资源开发利用成效评价和第三方评估，加强经验总结和宣传推广，营造良好氛围。
