□蔡文洁 董金姣

人工智能浪潮奔涌，数据成为支撑大模型训练的核心燃料。日前，省科技厅科创平台发布科学数据官制度建设第一批试点名单，我市4名专家入选。这不是一个虚职，而是一个真金白银的制度创新，目标直指AI时代的数据要素治理和开放共享。

以往，海量科研数据分散在高校或实验室的硬盘里，“不愿共享、不敢共享、不会共享”的困局普遍存在。当算力和算法已经准备就绪，高质量数据集的匮乏，成了制约AI赋能科研的关键短板。科学数据官的设立，正是让数据管理“责任到人”。根据科学数据官制度建设指南，这个岗位需设在平台决策层，科学数据官不仅是传统意义上的“数据管理员”，更是统筹数据资源、激活数据价值、驱动AI创新的“专业领航员”。

怎样才能让科学数据从“沉睡资产”变成“流动资本”？

数据要流动，先得解决“怎么管”。过去，数据的最大痛点在于没有统一的“尺子”。传统数据交易按条卖、按GB称，无法反映知识密度和价值。科学数据官，正是要在源头上解决数据的标准化、分级分类问题，把原始数据清洗、标注、分级，让高质量数据真正能被AI读懂和调用。

数据要值钱，还要打通“怎么卖”。今年8月，浙江省数据集团揭牌成立，协助推进全省“算力一张网”建设，实现全省算力统一建设、调度与运营。科学数据官是打通从实验室数据到省级平台汇交“最先一公里”的关键落子，把分散在各处的“食材”收集起来，经过标准化处理，进入统一的“中央厨房”，流向市场。

当然，数据走向市场，安全和激励缺一不可。《浙江省科学数据汇交与共享管理办法（试行）》确立了“无汇交、不验收”的刚性原则，同时允许“数据实体不出域”，打消数据持有方“交出数据就是交出成果”的顾虑；高质量科学数据还被纳入科研评价体系，可作为职称评定依据。

各地算力中心遍地开花。但锅有了，食材不能缺席。科学数据官要做的，不只是把数据“管起来”，更是把数据“做成好菜”：从实验室的硬盘，送进市场的“菜篮子”，端上AI大模型的“餐桌”。