维度网讯，近日，中国国家数据局召开网络安全、数据安全研究机构和企业座谈会，明确加快行业高质量数据集建设，强化数据领域核心技术攻关，支持网络安全、数据安全企业参与数据资源开发利用和国家数据基础设施建设。此次部署没有公布单一项目投资额或建设地点，建设重点将落在数据安全流通、可信加工、人工智能训练和行业数据集供给等基础能力上。

国家数据基础设施并非单纯建设数据中心或通信网络，而是覆盖数据采集、汇聚、传输、加工、流通、利用、运营和安全服务的综合体系，包含硬件设备、软件平台、模型算法、技术标准和运营机制。当前建设目标是打通跨地区、跨行业和跨主体的数据流通通道，同时形成贯穿数据全生命周期的安全防护能力。

行业高质量数据集将成为下一阶段建设重点。中国计划到2028年底建成一批覆盖重点领域、经过实际应用验证的数据集，并形成相应的建设工具和技术标准。建设范围覆盖工业制造、智慧能源、交通运输、医疗卫生、城市治理、公共安全、具身智能和智能驾驶等领域，数据形态包括文本、代码、图像、音频、视频、点云和时序数据。

为承载大规模、多模态数据，相关建设将进一步延伸至数据存储、清洗、标注、质量检测和安全调用环节。实施方案提出探索建设面向大规模数据集的数据基础设施存力中心，并利用可信数据空间和隐私保护计算技术，实现数据安全存储、可信流通和高效使用，推动分散在政府部门、科研机构和企业内部的数据转为标准化供给。

数据安全能力也将由传统边界防护转向流通过程控制。现有建设任务包括安全可信传输、跨地域联合加工、数据匿名化、使用权限控制、流通计量和远程数据治理。多方安全计算、联邦学习、数据沙箱、可信执行环境和安全连接器等技术，将用于解决数据不能直接汇集、原始数据不能离开所属机构等场景下的联合使用问题。

人工智能训练将成为数据基础设施的重要应用方向。相关平台需要同时提供数据清洗、特征构建、模型训练、弹性算力、可信传输和安全保障服务，以满足大规模、高并发和多模态模型的用数需求。网络安全和数据安全企业由此将更多参与数据平台、可信连接、隐私计算、访问控制、运行审计和训练数据保护等实际建设环节。

此次座谈会释放的建设方向，已经从单纯强调数据合规，转向安全能力与数据开发同步建设。后续行业高质量数据集、可信数据空间和人工智能训练平台扩展时，安全技术将作为基础功能嵌入数据存储、传输、加工和调用全过程，而不是在系统建成后再单独增加防护模块。