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中国开放数据白皮书2025总结

核心内容

中国开放数据发展已进入新阶段，成为推动科技创新、促进社会进步的重要引擎。2025年，国家数据局发布《数字中国建设2025年行动方案》，强调高质量数据集建设与AI融合应用的重要性。本报告综合多领域实践与调研数据，分析了中国开放数据现状，探讨了政策环境、科研人员态度、数据共享机制、AI技术应用等关键问题，并提出针对性建议，推动开放科学的可持续发展。

主要观点

• 高质量科学数据是科研创新的关键：科学数据与AI的深度融合推动了创新突破与可持续发展，成为科学研究的重要基石。
• 开放数据支持科研信任与效率：数据共享、方法透明、结果可重复是科学信任的基础，有助于科研进程的加速。
• 中国学者对开放数据的支持度较高：近八成受访者支持将研究数据开放获取作为学术惯例，但反对者比例略有上升。
• FAIR原则广泛实践：多数学者已开始遵循FAIR原则，数据整理习惯普及，为高质量数据共享奠定基础。
• AI工具在数据管理中发挥积极作用：AI在数据处理阶段使用率最高，有助于提升数据质量和分析效率，但也需关注伦理与透明性问题。
• 政策落实与制度保障不足：数据共享仍面临资金短缺、政策宣贯不足、专业支持缺乏等问题，需加强基础设施与人才培养。
• 国际合作推动数据共享与治理：高能物理、气象、地震等领域的数据共享实践表明，国际合作是实现全球数据协同治理的重要手段。

关键信息

一、开放数据现状与趋势

• 支持度稳定：2025年，支持开放获取的学者占比达80%以上，支持数据共享成为惯例的受访者占比达78%。
• 反对比例上升：2025年反对开放获取的学者占比增至11%，反对数据共享的受访者比例为5%。
• 数据贡献认可度不足：24%的学者认为数据贡献未被适当认可，尽管该比例逐年下降，但整体仍明显不足。
• 数据共享驱动因素：71%的学者因“数据引用”而共享数据，期刊或出版商要求和提升研究影响力是主要驱动因素。
• FAIR原则广泛实践：87%的学者认为其数据共享实践已部分或完全遵循FAIR原则，且该比例逐年上升。
• AI工具使用率提升：AI工具在数据处理阶段使用率最高，且多学科领域已开始探索其在数据管理中的应用。

二、各领域开放数据实践

1. 高能物理科学数据共享

• 国际合作主导：全球高能物理数据共享依赖国际合作，形成“数据+软件+环境”的共享模式。
• 分布式平台建设：国家高能物理科学数据中心参与WLCG等国际项目，推动数据整合与共享。
• 数据管理机制：构建了覆盖全球的分布式数据平台，提升了数据处理与共享效率。
• 数据通信基础设施：LHCOPN和LHCONE双层网络架构保障了高能物理数据的高效传输与共享。

2. 气象科学数据开放共享

• 数据资源丰富：气象数据涵盖多个领域，具备时间序列长、空间覆盖广、产品体系多等特征。
• 平台与服务完善：中国气象数据网提供标准化、高并发的数据服务，支持教育、农业、交通等多个领域。
• 开放共享成效显著：累计服务153个国家和地区，用户注册超63万，访问量超62亿人次，服务量超1.3PB。
• 未来发展方向：强化部门、企业、科研机构数据共享，建立安全可信机制，推动“可信管控、合规运营、价值共创”的生态体系。

3. 地震科学数据管理与开放共享

• 数据资源体系完善：国家地震科学数据中心汇聚超过1.48PB的地震数据，包括观测数据、汇交数据和数据产品。
• 数据应用广泛：支撑地震预警、重大工程建设、科学研究创新，有效提升防灾减灾能力。
• 开放共享机制健全：实行分级分类管理，提供开放下载、订单服务与协议服务等多种共享方式。
• 智能化与标准化：推动AI在地震数据处理与分析中的应用，提升数据产品与服务的智能化水平。

4. 冰冻圈科学数据共享

• 数据资源丰富多样：涵盖冰川、冻土、积雪、海冰等要素，总量达1.5PB，其中卫星遥感数据占比最大。
• 数据整编与标准化：建立统一整编标准，实现多源数据融合与跨平台共享，提升数据可用性。
• 研究范式创新：构建“大数据+AI+模型”的新型研究范式，支持多尺度、多要素联动研究。
• 全球数据平台建设：国家冰川冻土沙漠科学数据中心推动冰冻圈数据全球共享，助力气候变化研究。

对策与建议

1. 加强政策落实：推动科学数据开放共享从鼓励向强制转变，加强政策宣贯与培训。
2. 关注科研人员担忧：解决数据贡献认可度低、数据引用机制不完善等问题，建立激励机制。
3. 前置数据管理：倡导在科研初期制定数据管理计划，推动FAIR原则的实践与应用。
4. 利用AI赋能数据管理：探索AI在数据收集、处理与共享中的应用，提升效率与质量。
5. 加强国际合作：推动全球数据共享，参与国际标准制定，构建全球数据协同治理机制。
6. 构建可信数据生态：完善数据安全与共享机制，确保数据在共享过程中可控、合规、有价值。

未来展望

• 数据驱动科研创新：通过AI与大数据技术，推动科学研究向智能化、数据化发展。
• 全球数据共享与治理：加强国际合作，推动数据标准化、共享机制和平台建设，形成全球协同网络。
• 数据价值释放：通过数据服务、数据产品和知识服务，提升数据在各行业与领域的应用价值。
• 可持续发展：构建长期、稳定、可扩展的数据共享机制，确保数据资源的可持续利用与创新支撑。

总结

中国在开放数据领域取得了显著进展，特别是在高能物理、气象、地震和冰冻圈等关键领域，形成了多元化的数据共享机制和平台。然而，仍需进一步加强政策落实、完善数据管理流程、提升科研人员数据贡献认可度，并推动AI技术与数据管理的深度融合。通过国际合作与创新实践，中国有望在全球开放数据与AI驱动科学研究中发挥更大作用，为全球科技进步与可持续发展提供坚实支撑。