国家级政策与战略方向

一、国家数据局印发《工业制造、现代农业等九个领域“数据要素×”典型场景指引》（10月2日）

该指引旨在落实2024-2026年数据要素应用行动计划，针对工业制造、现代农业等九大重点领域，梳理出数据要素深度应用场景，为各地推动行业数据资源开发利用提供实践参考，标志着我国数据要素市场化进程进入深化落地阶段。

二、国家数据局发布第三批83个“数据要素×”典型案例（10月9日）

这些案例由国家数据局会同中央网信办、工信部等十余个部门联合发布，涉及工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理等多个领域。

三、中央网信办、国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》（10月11日）

10月11日，中央网信办、国家发展改革委联合印发《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，为各级政务部门提供人工智能大模型部署应用的工作导向和基本参照。这也是我国首个公开面向政务领域大模型应用的专项政策文件。《指引》指出，要加强组织实施，加快推进政务领域人工智能大模型国家标准体系建设和重点标准研制，及时总结推广典型场景和创新应用。开展监测评估，构建政务领域人工智能大模型部署应用全流程监测评估体系，持续迭代优化。做好培训宣传，增强工作人员应用能力和水平，提升全民数字素养。

四、全国数标委发布11项数据领域推荐性国家标准计划（10月11日）

计划涉及数据术语、数据产品、公共数据资源、数据基础设施等，旨在推动数据领域标准化建设。

地方性数据政策实践

一、《湖北省数据条例》正式施行（10月1日）

这是湖北省数据领域的基础性法规，系统构建了数据权益保护、资源管理、流通利用、产业发展和安全保障等方面的制度框架，涵盖数据工作全链条。

二、杭州关于全国首单含数据知识产权的银发经济专题ABS成功发行（10月9日）

该项目由杭州滨江区多部门联合财通证券等机构共同推进，通过打包14家科创企业的71项医药、健康领域专利形成资产池，定向支持银发经济产业链，为科技型企业开辟了低成本融资新路径。

三、《河北省推动“人工智能+”行动计划（2025—2027年）》（10月10日）

10月10日，河北省政府新闻办召开的河北省推动“人工智能+”行动计划（2025—2027年）新闻发布会，《行动计划》坚持以产业、教育、科技、民生、治理等领域为重点，大力推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，全面赋能河北省八大重点产业，深化京津冀人工智能产业协同，着力建设国内领先的人工智能产业创新发展和融合应用高地。

行业热点事件

一、总规模30亿元，深圳南山发布“AI基金群”（10月8日）

10月8日，深圳南山掷出重磅举措——总规模30亿元的“AI基金群”正式发布，作为基金群的“主力军”，深圳市人工智能和具身机器人产业基金以20亿元目标规模领跑，拟由汇通金控联合深圳市引导基金、深创投红土发起设立。该基金将聚焦人工智能和具身机器人基础层、技术层、应用层等细分领域进行投资，推动AI技术商业化落地，激活产业发展新动能。另外两支各5亿元规模的基金，则各有侧重、形成互补。其中，力合人工智能和具身机器人产业基金拟由汇通金控公司联合力合科创发起设立，将通过力合科创体系深度链接全国高校和科研院所的科技成果转化资源，深挖优质人才和硬科技项目，与市人工智能基金协同，全力支持AI项目从实验室走向应用场景。

二、商业大数据服务商企查查正式提交上交所主板IPO申请（10月10日）

企查查计划募资15亿元，主要用于产品研发、数据库升级及人工智能技术开发，有望成为第二家A股上市的商业大数据企业。

本周政策特点总结

一、政策体系化与多层次推进

国家级政策密集出台，涵盖数据要素应用、人工智能部署、标准建设等多个方面，形成较为完整的政策框架。

地方积极响应，多地推出配套条例与行动计划（如湖北、河北、杭州），体现“国家—地方”协同推进的特点。

二、强调数据要素应用与场景落地

政策突出“数据要素×” 在多个行业领域的深度融合，推出典型场景指引和案例（如工业制造、医疗健康、城市治理等），推动数据资源向实际生产力转化。

注重典型案例推广，通过第三批83个案例形成示范效应，加速数据要素市场化进程。

三、人工智能与政务、产业深度融合

出台首个政务领域AI大模型专项政策，推动大模型在政府治理中的应用，强调标准建设、监测评估与人员培训。

多地（如河北）推出“人工智能+”行动计划，与重点产业结合，突出科技创新与产业赋能。

四、标准化与制度建设同步加强

全国数标委发布11项数据领域国家标准计划，覆盖术语、产品、基础设施等，推动数据标准化体系建设。

《湖北省数据条例》等地方法规出台，构建数据权益、流通、安全等全链条制度保障。

五、金融与资本支持力度加大

杭州发行全国首单含数据知识产权的ABS产品，探索数据资产金融化创新。

深圳设立AI基金群（总规模30亿元），引导社会资本投向人工智能和机器人领域，推动技术商业化。

六、注重创新与安全保障并行

政策中多次提到“监测评估”“安全保障”“国家标准”，体现发展与安全并重的导向。

在推动数据开放流通的同时，强化数据分类分级、隐私保护和风险管控。

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