问题——新一轮科技革命和产业变革加速推进的背景下，大模型快速迭代对高质量数据的需求前所未有。数据正从“辅助资源”加速转变为关键生产要素，直接影响算法训练效果、产业落地效率以及应用安全边界。然而在工业等重点领域，数据“沉睡”问题仍然突出：一上企业内部系统众多、口径不一、数据质量不均，跨部门、跨企业共享困难；另一方面合规边界、交易机制、成本分担与收益分配等规则仍不完善，导致数据供给不足与需求旺盛并存，制约大模型在制造、供应链、设备运维等场景的规模化应用。
数据价值化不是简单叠加技术，而是通过制度、标准与生态共同推动的新型要素配置变革。浙江此次给出的“路线图”抓住了高质量供给与可信流通两项关键，也反映了以数商培育带动产业链协同创新的思路。面向未来，只有在守住安全合规底线的基础上持续提升数据治理能力、扩大跨域协同范围，才能让数据真正转化为推动新型工业化和高质量发展的长期动力。