科研实验里的观测记录、失败的阴性实验结果、大科学装置产出的原始资料，这些过去常被当成论文副产品的科学数据，如今正在成为驱动原始创新与人工智能发展的重要资源。近日，《上海市科学数据管理办法（试行）》正式印发，于2026年11月1日起施行，有效期至2028年10月31日。这也是上海首部专门规范科学数据管理的政府规范性文件，为上海、长三角国际科技创新中心建设搭建起科学数据的制度框架。
随着AI与科研深度融合，科学数据的价值日益凸显，逐渐成为科研范式变革的战略性、基础性资源。近年来，国家对科学数据体系建设作出新部署，治理重心从规范管理转向高质量建设与深化应用。上海市科学数据管理与共享服务平台已于6月30日上线试运行，《上海市科学数据管理办法（试行）》自2025年下半年启动起草，经多轮论证，研讨逐渐成文。采取“试行”模式，是考虑到科学数据和人工智能融合还在快速发展，制度需要在实践中检验优化，待两年期满评估后，再把成熟经验固化提升。
《上海市科学数据管理办法（试行）》针对科学数据现有难题带来诸多突破。其中，最受科研人员关注的突破，就是高质量科学数据集正式被认定为科研成果，可以纳入科研评价体系。过去，不少科研人员只看重论文发表，阴性数据、未发表原始数据常常被束之高阁。新规把这类数据纳入管理范围，让失败实验的数据同样能够给后续研究者提供参考。市级财政资助的科研项目实行“先汇交科学数据、后开展绩效评价”，项目数据汇交凭证成为验收评价的必要条件。
不少科研工作者担心数据汇交会增加额外负担，政策配套了实实在在的减负举措：项目立项阶段就要明确数据管理计划，避免事后突击补报；项目预算当中可以列支数据治理经费，用于数据采集、标注加工与质量管控；上海市科学数据管理与共享服务平台提供智能审核，审核通过自动出具汇交凭证，简化办事流程。政策还创新采用积分评估制度，从汇交完整度、共享活跃度、二次开发应用等多维度开展评价。评估结果直接和科研机构绩效、项目申报挂钩，引导各单位在职称评定、绩效分配上认可数据工作，真正尊重数据贡献者的劳动价值。
据相关负责人介绍，《上海市科学数据管理办法（试行）》以“科学数据与人工智能融合”主线，打通科研数据向AI高质量语料转化的路径。上海将建立以人工智能应用效果为导向的数据质量评测体系，鼓励市场化企业参与数据清洗、标注、增值开发，通过“白名单”机制授权创新主体开展公共研发。同时，衔接上海现有数据要素制度，支持开展数据产权、知识产权登记，建立基于价值贡献的利益补偿规则，让数据提供者、加工方都能够共享收益，推动科学数据合规流通交易。
当然，开放共享绝不等于放任不管。《上海市科学数据管理办法（试行）》坚守安全可控原则，涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私的科学数据不得随意开放，确需使用的要严格审查；国际合作的数据出境严格遵循国家跨境数据法规。依托隐私计算、区块链等技术，实现“原始数据不出域、数据可用不可见”，平衡好利用与安全的关系。
目前，上海市科学数据管理与共享服务平台已经实现数据汇交、智能审核、目录查询等基础功能。接下来，上海还将陆续出台积分核算、平台接入等配套细则，培育一批市级科学数据中心，并且联动苏浙皖，共建长三角科学数据共享服务平台，进一步释放跨区域的数据红利。相关部门表示，后续将面向科研院所、企业开展政策宣贯，让沉睡的科研数据真正跑起来，转化为科创与产业发展的现实动力。
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