在2025智慧中国年会上，原国家信息中心高新民主任发言，讲了几个基本观点：数据即世界，数据的三异常态，数据互操作性是一种能力，是三异数据流通，治理和价值化的基石，是数据基础设施的基本功能，他还提出数据互操作性就是要通过数据的对象化、标识化和属性化，达到FAIR数据（可发现，可访问，可互操作和可重用）的标准，数据互操作性要有技术架构和制度架构双支撑，高主任的观点，是一套逻辑严密、兼具理论深度与实践指导意义的核心观点。它并非单纯的技术命题，而是构建了一套从本体论（数据即世界）到现象论（三异常态），再到方法论（对象化、标识化、属性化与FAIR原则）以及架构论（技术+制度双支撑）的完整逻辑闭环，展示了数据要素流通与价值释放的基本认识。
（一）数据即世界
“数据即世界”的论断，揭示了数据的核心本质——数据是认知世界的边界。在数字化时代，数据的规模和质量决定人类认识世界的广度和深度。社会利用数据的能力和水平决定其认知世界的程度。这是数据的重要性。同时，也反映了复杂性，世界有多复杂，数据就有多复杂。现实世界的多元性、复杂性与动态性，决定了数据必然具备至少同等程度的复杂性。从自然生态的多样物种到人类社会的多元关系，从宏观的社会运行到微观的个体行为，世界的每一层维度与每一次变化，都会以数据形式沉淀与呈现，因此“世界有多复杂，数据就有多复杂”是对数据属性的客观认知。这一观点打破了对数据的简单化认知，强调数据的复杂性是不可消除的客观存在，而非需要修正的“问题”。
（二）“三异”常态的客观必然性
基于数据与世界的同构性，数据天然呈现“异主、异构、异地”的常态特征，这是由现实世界的运行规律与数据产生逻辑决定的：
● 异主是数据归属的分散性体现。数据由个人、企业、政府部门等不同主体在生产经营、社会治理等活动中产生，各主体对数据拥有天然的所有权与使用权，受产权保护、隐私安全、利益诉求等因素影响，数据归属的分散性成为必然。
● 异构是数据形态的多样性表现。不同业务场景对数据存储、处理的需求存在本质差异，催生了结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等多元形态，其格式、编码、语义规则也随之不同，适配不同场景的应用需求。另外，数据的硬件、软件、系统等技术载体同样具有异构特征。
● 异地是数据空间分布的客观结果。数据产生于不同地域、不同终端，存储于本地服务器、云端节点或边缘设备，受物理空间限制、网络传输成本与区域合规要求等影响，无法实现全量集中存储，空间分布的分散性成为常态。
（一）数据价值实现的基石能力
数据互操作性并非单纯的技术适配，而是一种核心能力，是破解“三异”困境的关键。在数据流通环节，它能够打破不同主体、系统、地域间的数据壁垒，实现异主数据的权限协调、异构数据的格式转换、异地数据的无缝对接；在数据治理环节，它为统一治理规则的落地提供技术支撑，确保不同主体遵循一致的标准规范，实现数据的标准化管理；在数据价值化环节，它是多源数据融合应用的前提，只有通过互操作性实现数据的有效整合，才能挖掘数据深层次价值，推动数据从资源向资产转化。
（二）数据基础设施的独特核心功能
要区分数字基础设施和数据基础设施的概念，尽管前者均与数据相关。数字基础设施体系中，感知基础设施解决数据“采集”问题，通信设施解决数据“传输”问题，存储设施解决数据“留存”问题，算力设施解决数据“加工分析”问题——这些设施共同完成了数据从产生到处理的物理流程，但均未覆盖数据的核心价值转化环节互操作性。
即便网络通畅、存储充足、算力强大，若A系统无法理解B系统的数据语义，或因缺乏信任机制而不敢共享数据，数据仍无法产生实际价值。数据互操作性恰好填补了这一关键空白，成为数据基础设施区别于其他数字基础设施的独特基本功能。它聚焦于解决数据的“理解”与“协同”问题，让物理层面可传输、可存储、可计算的数据，转化为语义层面可理解、可信任、可流通的价值载体，是连接各类数字基础设施的关键纽带。
高新民主任明确了数据互操作性的具体实现路径，即通过数据的对象化、标识化、属性化改造，推动数据达到FAIR标准（可发现、可访问、可互操作、可重用），三者协同发力、层层递进：
● 标识化是数据可发现的关键。为每个数据对象赋予唯一、稳定的标识符，如同数据的“身份证”，无论数据存储于何地、归属于哪个主体，均可通过标识符精准定位与追溯，有效破解异地、异主数据的查找难题。
● 属性化是数据可理解、可重用的保障。通过标准化的元数据描述，明确数据的来源、格式、权限、质量、更新频率、安全等级等核心属性，让数据使用者清晰掌握数据的基本情况与适用范围，既解决了异构数据的语义理解问题，又为数据的合规使用与重复利用提供支撑。
数据互操作性的实现并非单纯的技术工程，而是需要技术架构与制度架构双轮驱动、协同保障的系统工程：
● 技术架构是硬支撑。构建包含标准化接口（如API）、数据融合平台、标识解析体系、隐私计算技术等在内的技术底座，为数据对象化、标识化、属性化改造提供工具支撑，降低数据互操作的技术门槛，实现数据安全、高效的流通与融合，解决“能互操作”的问题。
● 制度架构是软保障。建立涵盖数据权属界定、互操作标准规范、访问权限规则、安全责任划分与奖惩机制的制度体系，明确数据流通的边界与权益分配规则，消除数据提供方的安全顾虑与利益担忧，解决“愿互操作”“敢互操作”的问题。
综上，高新民主任的观点构建了从数据本质认知到价值实现路径、再到支撑体系的完整逻辑闭环，既深刻剖析了数字经济时代数据要素的核心特征与治理痛点，又提供了兼具科学性与可操作性的解决方案，为数据基础设施建设、数据要素市场化配置与数字经济高质量发展提供了一种思路。
注：本文内容基于国脉研究院对原国家信息中心高新民主任在2025智慧中国年会“数据基础设施总体架构：前沿实践与核心挑战闭门研讨会”上的发言所进行的整理与解读，如需转载请注明出处。
