当前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，前沿技术不断涌现，引领和支撑未来产业快速崛起。数据作为新型生产要素，既是未来产业态势研判、工程验证与场景应用的关键支撑，也能有效赋能技术、资金、人才等创新要素高效集聚，助力未来产业发展实现新突破。然而，数据高质量供给在数据集建设、跨主体协同、场景应用、治理体系方面仍有不足，数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的闭环尚未形成。“十五五”时期是未来产业培育壮大的关键窗口期，亟须系统推进高质量数据供给体系建设，为未来产业发展夯实数据要素基础。

强化高质量数据集建设。未来产业培育的关键在于对技术趋势与关键节点的准确把握。如果缺少数据关键变量，技术推演将难以形成相对稳定的结论，研发方向、工程方案与资本投入往往具有局限性。因此，未来产业能否形成清晰可行的发展路径，关键在于是否拥有兼具准确性、完整性、一致性等特质，且能够支撑持续迭代校验的高质量数据体系。首先，围绕前沿领域，梳理技术运行所依赖的核心指标，明确指标之间的内在关系，统一分类标准体系与规范采集规则，以确保数据采集的多样性。其次，在数据处理环节，构建数据标注新生态，对原始数据进行一系列清洗与校验等预处理，将其转化为适用于模型训练和性能评估的高质量结构化数据。最后，建立稳定的更新机制，使数据体系随技术演进不断修正，为技术判断和产业决策提供可靠依据，也为未来产业培育奠定稳固基础。

推动跨主体协同供给。未来产业的技术体系多建立在多学科交汇和多领域协同的基础之上，研发创新也不断打破知识结构壁垒与产业边界限制。但是，部分关键数据分散于企业、科研机构和公共部门等不同主体之间，很多关键技术需要多源数据汇聚才能实现有效检验。此外，技术探索的不确定性越高，对多源数据综合分析的依赖程度越深。如果数据在多元主体间无法顺畅流动与高效配置，技术路径将很难形成共识，产业化进程也会放缓。因此，未来产业能否缩短探索周期，取决于数据能否在不同主体之间形成顺畅的流动格局。一方面，围绕重点技术方向建立常态化的数据对接渠道，完善跨机构数据协作流程，促进多元主体间及时共享信息，减少信息流转中的时间延滞与语义偏差。另一方面，搭建规范化的数据协同平台，确保在数据权属不变的前提下实现数据流通应用，推动分散数据资源高效汇聚与联动应用，从而提升产业协同创新效能，为未来产业实现技术突破提供持续动力。

构建场景驱动的数据闭环。创新成果要从“实验室”走向“生产线”，必须确保关键技术能在实际运行场景中具有稳定表现。因此，未来产业的成熟度，取决于应用场景能否持续生成运行数据并将其深度融入研发改进过程中。围绕这一目标，应有序拓展应用场景，为新技术的规模化应用探索道路。在重点领域部署示范性应用平台，构建稳定高效的场景载体，以保障技术方案能够在真实场景中持续运行。建立与场景相适配的数据采集与动态更新机制，实现运行数据全流程记录并进入研发流程。经优化完善的技术方案重返应用场景接受检验，运行数据继续转化为改进依据。通过场景拓展与迭代运行的持续推进，数据在应用场景中不断积累，技术在实践中逐步成熟，从而为未来产业规模化发展提供可靠支撑。

健全数据资源治理体系。数据价值的释放依赖技术成熟度的提升与市场空间的拓展。在此背景下，稳定、可预期的制度环境，是确保数据要素长效投入的前提。若产权、收益与责任界定不清，将削弱经营主体的预期，较难激发稳定持续的投入活力。因此，培育壮大未来产业，需要健全数据资源治理体系，营造良好的制度环境。首先，明晰数据持有、使用与收益的权属边界，为数据资产构建权责清晰的权利结构与确权基础。其次，健全数据资产登记与核算制度，推动数据资产纳入规范化的核算体系，夯实其价值实现的制度前提；完善数据估值定价与收益分配规则，实现收益分配与数据贡献相匹配，强化市场主体的长期投入意愿。最后，构建权责清晰、分工明确、风险可控、追责可溯的数据使用责任与风险分担机制，保障数据要素安全有序流通。

（作者单位：安徽工业大学安徽创新驱动发展研究院。本文系国家社科基金青年项目[23CTQ017]研究成果）