科研「数据孤岛」：海量实验数据沉睡，AI模型却「吃不饱」

一位科研人员完成科技计划项目，产生的海量实验数据该流向何处？当一个科学大模型开启训练，高质量语料从何而来？这些长期困扰科研界的「数据之问」，在2026年迎来系统性回应。浙江率先出台《科学数据汇交与共享管理办法》，提出「数据实体不出域」的创新解法；上海、重庆等地人大代表接连建言搭建自主可控科研数据库。科研数据的价值，正从「束之高阁」走向「流动变现」。

一、痛点：不愿、不敢、不会共享

海量科研数据分散在高校、实验室、企业内部，权属界定模糊，科学数据「不愿共享、不敢共享、不会共享」的困境普遍存在。数据权属不清、共享机制缺失、安全边界模糊，导致大量宝贵数据被闲置，严重制约数据要素价值释放。国产科学仪器发展恰与新一代信息技术同步，本有条件探索高效手段，但早期数据积累分析方法传统，标准化严重滞后。

二、重复造轮子：经费与时间的双重浪费

缺乏统一数据平台，直接导致重复研究与资源浪费。有代表举例：张教授和李教授可能在不同机构做着高度相似的实验、购买同样试剂，却因信息不透明彼此不知情，造成经费和时间双重浪费。AI模型训练「吃不饱」，仿真模拟缺乏真实数据支撑；科研活动「看不清」，容易导致方向误判。打通数据围墙，把有限资源集中到真正的创新前沿，已成共识。

三、大科学装置：数据割据的缩影

大科学装置是数据孤岛的典型样本。受访专家指出，我国部分大科学装置企业用户占比较低，中小企业使用率几乎为零；科学数据缺乏完整管理体系，海量原始数据实验后未有效利用，存储却产生高昂运维成本。开放共享效能不足，开放机时、产业转化率、用户满意度未纳入刚性考核，部分装置依托单位存在建好不管、自用优先、封闭运行现象。数据割据，让公共科研设施的效益大打折扣。

四、浙江解法：「数据实体不出域」

2026年6月，浙江出台《浙江省科学数据汇交与共享管理办法（试行）》及《科学数据官制度建设指南》，率先构建覆盖科学数据全生命周期的省级治理体系，并配备专职「科学数据官」。最精巧的设计是「数据实体不出域」：原始数据文件不离开原存储环境，所有权和控制权不转移，通过Token方式让数据「供得出、流得动、用得好」。这相当于给数据持有方吃下定心丸，既保护权益安全，又实现开放共享。

五、上海建言：自主可控科研数据库

上海市人大代表、上海科学院副院长宋扬指出，国内已建一批科学数据中心，但仍以汇交存储为主，对可信度、可访问性维护不足。主流国际厂商仪器数据格式各异互不兼容，且主要通过行政要求汇交，贡献度无法量化评价，科研人员提交数据动力不足、质量参差。她建议政府牵头搭建框架，联动市场、仪器企业与科研机构，及早制定统一数据标准，构建可信数据空间，将标准化前置到科学仪器端。

六、协同攻关：从体制上破壁

求是网刊文强调，要强化国家战略科技力量协同攻关，打通资源共享通道，建立全国统一的大科学装置、仪器设备、科研数据开放共享平台，推行普惠化开放、差异化收费、绩效化考核，破除单位壁垒，跨主体统筹经费、场地、算力，杜绝重复建设与闲置浪费。把协同贡献、成果转化、战略价值纳入考核，从体制层面消解数据割据的根源。

七、给科研人的数据共享实操

面对数据孤岛，科研人可主动作为：一是项目立项即规划数据管理计划，明确汇交标准；二是优先选用支持开放格式、国产兼容的仪器与平台；三是在合规前提下参与跨机构数据协作，用共享换算力与样本；四是关注所在省份科学数据政策，争取数据官制度红利。让数据流动起来，创新的活水才能真正活起来。

数据流动，是科研范式升级的前提。RDLINK研发家关注科研生态与政策动态，提供从数据管理到科研效率提升的实用信息，陪你在开放科学的浪潮里，把沉睡的数据变成前行的燃料。