政務數據共享：AI 數據湖帶來範式轉換_風聞

共建數據強國、加速政務數據共享，是一場深刻的治理革命與時代命題。

作為國家數據資源中體量最大、覆蓋最廣、權威性最高的“富礦”，政務數據的共享與開放程度，已成為衡量國家治理現代化與核心競爭力的關鍵標尺。

如今，中國政務數據共享的破壁時刻來臨！2025年6月，國務院《政務數據共享條例》（以下簡稱：《條例》）正式發佈。《條例》圍繞“統籌協調、標準統一、依法共享、安全可控”四大原則，提出構建全國一體化政務大數據體系的目標。此舉標誌着中國政務數據共享邁入體系化發展的新紀元。

如果説《條例》是中國在數據基礎制度建設上的持續完善，那麼AI數據湖解決方案的出現，則是技術支撐落地層面的完美呼應，其創新的“存-管-用”三層架構有望推動政務數據從“被動共享”向“主動賦能”躍遷，為數字政府建設注入持續動能。

此時此刻，一場由制度與技術雙輪驅動的政務數據共享革命正式爆發。

三重困境背後的核心挑戰

今年是數字中國戰略推進的第十年。

如今，中國在數據的“量”上已然領跑：2023年數據生產總量達32.85ZB，佔據全球數據總量的近30％；其中政務數據年均增速更高達56%。但“量”上去的同時，“質”的方面依然有待提升：僅有2.9％的數據被有效保存，不到美國存留率的一半。

數據強國的真諦，不在於僅僅存儲多少數據，而在於數據要素的流通速度，以及在各種場景的價值轉化效率等。目前，我國的數據規模優勢並未徹底轉化為治理效能與市場動能。因此，從數據大國走向數據強國，做好政務數據共享是必經之路。

無獨有偶，《條例》的出台也折射出當下我國政務數據層面所面臨的三重困境：數據煙囱導致行政效率損耗、安全與共享的二元對立和數據要素價值釋放不足。

困境的背後是亟待解決的三大核心挑戰：

數據整合難題：需將分散的政務數據平台納入統一體系，打破“數據孤島”；高效管理需求：需實現海量多模態數據的動態更新、質量校核與跨域共享；安全與效率平衡：在保障數據安全（尤其是個人信息保護）的同時，提升數據流通效率。破解難題，三大能力至關重要

數智化時代，一個政府組織就像一副軀體，數據猶如組織的血液，其強壯與否的關鍵在於是否有足夠的“血液”供給到經濟社會的肌體之中。因此，隨着《條例》的發佈，“供得出”、“流得動”和“用得好”成為政務數據得以充分共享與應用的三大必備能力。

第一，構建海量數據存儲，破解"存不下"困局，才能實現數據“供得出”。

《條例》後續的執行，必然進一步引發數據的匯聚和存儲需求。例如，某省應急廳通過跨域數據融合，構建台風路徑預測模型，預警準確率從67%提升至89%，每年減少經濟損失超20億元；這將進一步要求更長週期、更高質量的保存海量數據，尤其是多樣化、多類型的非結構化數據，數據將持續變温、變熱並且永不刪除。

在這一趨勢下，傳統存儲將面臨成本與性能的雙重挑戰。新的數據存儲需要通過存儲介質創新和以數據為中心的體系架構，以更低成本、更綠色節能的方式存下持續翻倍的數據，具備高容量密度、低功耗密度和EB級高彈性擴展能力，同時不斷提升性能密度，支撐數據價值價值挖掘的效率提升。

第二，從存下數據到管好數據，構建全局統一數據管理能力，打破“數據孤島”，推動政務數據不僅“供得出”而且“流得動”。

政務數據是政府部門依法履責過程中收集和產生的各類數據。其共享瓶頸不僅在技術層面，也在於權屬與利益分配機制等方面。政務數據“不願共享、不敢共享、不會共享”的情況，滋生出底數不清、重複採集、資源浪費、重複勞動、協同困難、效率低下等一系列問題，直接導致數據“看不見”，看到了也“拿不到”，“不讓拿”或“不敢拿”。

為此，《條例》明確將數據分為無條件共享、有條件共享、不予共享三類，要求部門不得擅自增設共享壁壘；提出“誰管理誰負責，誰使用誰負責”原則，以減少數據提供方因共享而擔責的後顧之憂。

同時，《條例》也清楚指出技術創新的支撐是措施落地的關鍵，積極鼓勵政務數據共享領域的技術創新，加速解決數據共享和流動的難題，並強調需要保障政務數據共享全流程各環節安全可控。

因此，全局統一數據管理能力至關重要。通過跨機構的統一數據視圖和聯邦集羣管理，實現物理分散的政務數據在邏輯上的統一訪問，提供入湖增量數據秒級同步和高效的數據檢索，滿足高效管理的需求；同時打造可信數據空間，覆蓋數據提供方、數據使用方和數據服務方，通過數字合約形成數據的有效控制，實現數據要素流通和訪問控制，解決數據流不動、不敢流的問題；

第三，提高數據質量、釋放數據潛能，確保數據“用得好”。

數據共享的最終目的是實現數據價值最大化，讓數據從“成本負擔”成為“價值源泉”；而數據複雜、清洗難、AI應用開發和部署難等挑戰阻礙了政務數據在數智時代的價值發揮。

通過自動化工具對數據進行“清洗、標註、分類”的技術路徑是解題的關鍵，以某汽車製造企業為例，在數據湖底座上引入自動化工具之後，數據利用率可從不足25％提升至60％以上。

因此，先進的數據基礎設施需要能從數據匯聚到數據分析、數據處理，到數據編目提供端到端、一站式支持，實現智能數據分類、生產統一數據目錄，針對不同格式/不同來源數據融合，統一數據格式，實現智能數據標籤；支持數據要素智能提取，將數據轉化為知識；梳理數據間關係，自動生成知識圖譜。同時，需要提供北向標準API、可視化操作界面，提供開放的生態對接。

AI數據湖方案：助力政務數據範式躍遷

一直以來，中國政務數字化的底層邏輯是：用制度創新來降低各種成本，用技術革命來提升生產要素效率。

政務數據共享亦不例外。要想政務數據的供給端“供得出”、流通端“流得動”、應用端“用得好”，既需要制度層面的持續創新來破局，也依賴技術層面的不斷突破來支撐落地。制定與完善制度猶如劃定跑道，技術創新與突破則像鋪設軌道，只有這樣才能讓政務數據共享之路在安全與效率的平衡中走向未來。

近期，華為發佈了AI數據湖解決方案，構建創新數據基礎設施的 “存-管-用”三層架構，與《條例》要求形成高度契合：

存儲層：OceanStor Pacific數據湖存儲高效承載海量數據

海量數據歸集的最優綠色底座：基於61.44TB的自研大容量SSD與2U36盤位的高密專用硬件，並結合2:1非結構化數據壓縮能力，提供業界最高容量密度。同時，實現0.25W/TB業界最低能耗密度，顯著降低政務數據存儲成本。極致性能滿足高效供數需求：其單節點提供90GB/s和240萬IOPS性能，並結合EB級橫向擴展、性能線性增長、多協議無損互通，實現多業務、多格式、多協議數據的充分整合和高效供給。

管理層：DME Omni-Dataverse統一數據空間提供智能化的數據管理引擎

跨地域協同能力：基於全局命名空間技術，實現跨數據中心（DC）、跨地域的數據按需訪問，為“全國一體化政務大數據體系”提供物理支撐。動態目錄管理：通過元數據自動標籤化與智能分類，支持政務數據目錄的動態更新與版本追溯，滿足數據目錄“編制-發佈-更新”全流程管理的要求。可信數據空間：內置可信數據空間能力，覆蓋數據供應方，中心，需求方，數據一旦進入到空間，通過數據智能合約形成整個數據的有效控制，實現全流程數據的訪問控制。

AI工具鏈層：成為數據價值釋放的加速器

一站式AI工具鏈ModelEngine，從數據工程、應用編排、資源調度等多方面高效賦能政務數據的AI開發和應用。實現數據到知識一站式自動化生成，包括數據的清洗、數據的增強如自動生成高質量問答對、自動將數據轉換為向量知識庫。

毫無疑問，《條例》的出台與華為AI數據湖解決方案的發佈，不僅為共建數據強國這一時代命題帶來了答案，也標誌着我國政務數字化進入“制度+技術”雙輪驅動的新階段。通過存儲底座的重構、管理模式的創新與AI能力的深度融合，AI數據湖解決方案為《條例》落地及時的提供了技術創新的參考架構，更將推動政務數據從“被動共享”向“主動賦能”躍遷，為數字政府建設注入持續動能。未來，隨着更多應用場景的落地，這種“政策牽引+技術託底”的模式或將成為全球政務數字化轉型的標杆範式。