为进一步推动科学数据汇聚、治理、共享与增值应用，促进科学数据与人工智能融合发展，上海市科学技术委员会、上海市数据局研究制定了《上海市科学数据管理办法（试行）》（沪科规〔2026〕13号，以下简称《管理办法》）。政策解读如下。

  一、背景情况

  为贯彻落实国家关于科学数据体系建设的最新部署，抢抓人工智能赋能科学研究的发展机遇，2025年，市科委、市数据局启动《上海市科学数据管理办法（试行）》编制工作，系统总结国家科学数据体系的建设经验，借鉴国内外先进经验和兄弟省市实践做法，加快推动本市科学数据体系高质量发展。

  二、主要内容

  《管理办法》共七章28条，其中第一章和第七章分别为总则和附则；第二章为职责，明确治理框架；第三至第五章分别为资源建设与保存、开发利用与开放共享、保密与安全，主要对科学数据的采集汇交、共享应用和安全建设进行了规定；第六章为评估与保障，主要建立了对科学数据建设与管理的评估制度与奖惩机制。

  （一）明确功能定位

  科学数据是支撑上海（长三角）国际科技创新中心建设的战略性、基础性资源。一是明确成果属性，将科学数据视为科研活动的重要成果，明确本文件涉及到的科学数据范围。二是明确重点单位，要求重大科技基础设施在本市存储数据的同时，应当支持市科学数据平台查询调用，促进科学数据开放共享。

  （二）构建治理架构

  为推动科学数据体系化治理，建立多元主体协同架构。一是遵循统筹规划、分类分级、安全可控、充分利用的原则，明确责任主体，分类分级开展数据认定、管理和开放共享服务。二是系统搭建三级治理框架，明确市科委统筹协调、主管部门分工协同、管理单位主责的治理架构。三是构建两级科学数据中心服务支撑体系，由市科学数据平台承担全市科学数据日常管理与服务工作，由市科学数据中心面向行业领域，开展科学数据汇聚、治理、共享与增值利用，形成“1+N”体系布局。

  （三）完善管理机制

  为引导各类主体协同开展数据加工增值，完善科学数据发展、汇交和管理机制。一是推动质量导向的源头生产与汇交机制，明确本市科研计划项目实行“先汇交、后验收”的项目绩效评价机制。本市科研计划项目在项目预算中列支科学数据治理经费，强调未发表数据、阴性数据的收集利用。建立健全以人工智能应用效果为导向的科学数据质量评测体系。二是明确科学数据与AI融合发展机制，建立面向人工智能的数据治理与产品开发导向，AI企业与数据生产主体协同合作、共享成果。鼓励应用人工智能、区块链、隐私计算等技术，推进科学数据长三角区域共享利用。动态更新科学数据治理服务力量目录。通过“白名单”管理等方式，授权创新主体开展科学数据开发利用。鼓励市场化创新主体参与科学数据的加工治理与增值服务，形成高质量语料和科学数据产品。推动各相关单位布局建设智能化科学数据开发工具体系。三是完善安全可控的管理机制，强化管理单位作为最小安全单元的主体责任，落实分类分级与保密审查。对国际合作产生的科学数据出境严格执行国家相关规定。

  （四）建立激励机制

  为全面保障制度效能发挥，《管理办法》提出评估奖励、日常管理积分等工作举措。一是强化绩效评估，针对不同领域、不同规模主体设置差异化指标，将科学数据管理规范性、资源建设成效、开放共享水平及应用效能等纳入核心评价。二是探索科学数据管理积分制，对数据汇交的及时性与完整性、开放共享的广度与活跃度、数据加工与标准化成果、数据被访问引用及二次开发应用等方面的成效进行积分。三是设立激励与约束并举的奖惩机制，对评估成效突出的单位和个人给予激励，对科学数据管理与共享利用落实不到位的单位，按要求整改。