当前，全球国防科技竞争已全面进入智能化时代。

从各国加速列装的无人作战系统，到全域一体化的态势感知网络，再到辅助决策的垂类大模型，训练数据的质量、规模与安全，已成为决定国防智能化水平的核心变量。

2025年底至2026年4月，国家层面密集出台十余项重磅政策，从顶层设计、标准规范、产业扶持等多个维度，全面推动国防科技领域高质量训练数据体系建设。

这不仅标志着数据作为核心战斗力要素的战略地位正式确立，更意味着行业将迎来一轮深度洗牌——只有符合合规要求、掌握核心技术、具备全栈服务能力的服务商，才能在新一轮发展中占据先机。

一、国内核心政策速递：构建自主可控的数据安全体系

近半年来，国家数据局、国防科工局、工信部、全国数标委等多部门协同发力，形成了覆盖"顶层规划-标准规范-落地实施"的完整政策链条，为国防科技训练数据建设指明了清晰方向。

1. 国家数据局：明确高质量数据集建设三年路线图

2026年3月，国家数据局正式发布《高质量数据集建设三年行动计划（2026-2028年）》，这是我国首个专门针对数据集建设的国家级专项规划。

• 核心目标：到2028年，建成100个以上国家级高质量数据集，其中重点支持国防、工业、能源等关键领域建设30个以上战略级数据集

• 核心要求：所有国家级数据集必须实现100%自主可控，核心技术、数据资源、服务平台全部国产化

• 重点任务：大力发展合成数据技术，解决关键领域样本稀缺、覆盖不全的痛点；建立统一的数据质量标准与评估体系

该计划首次将国防科技领域数据集建设列为优先级最高的任务，明确提出要"构建覆盖陆、海、空、天、网全维度的国防数据资源体系"，为行业发展注入了最强政策动力。

2. 国防科工局：将数据基础设施纳入国防信息化核心建设内容

2026年2月，国防科工局印发《国防信息化建设指南（2026-2028年）》，将"数据基础设施建设"单独列为五大重点任务之一。

• 明确要求所有涉密数据处理必须采用国产化技术与产品，严禁使用境外厂商的平台与服务

• 提出要建立统一的国防数据标准体系，解决跨单位、跨系统数据不兼容、难融合的问题

• 强调要加强数据安全管控，建立全链路数据隔离、权限管控与审计追溯机制

这一指南直接划定了行业的准入门槛，意味着不具备国产化能力与安全管控能力的服务商，将彻底退出国防科技数据服务市场。

3. 全国数标委：发布首个垂类大模型训练数据集国家标准

2026年4月，全国数标委正式发布《信息技术 人工智能 垂类大模型训练数据集规范》，这是我国首个针对垂类大模型训练数据的国家标准。

• 对训练数据的采集、清洗、标注、质检、交付全流程做出了明确规定

• 特别针对高安全等级领域，提出了严格的数据安全与保密要求

• 建立了统一的数据质量评估指标体系，包括准确率、完整性、一致性、时效性等

景联文科技作为核心起草单位，全程参与了该标准的制定工作，将多年服务高安全等级行业的实践经验融入了标准条款，为行业规范化发展奠定了基础。

4. 工信部：推动人工智能与国防科技深度融合

2026年1月，工信部发布《人工智能产业高质量发展行动计划（2026-2028年）》，明确提出要"加快人工智能在国防科技领域的创新应用"。

• 支持建设面向国防领域的人工智能训练数据平台

• 鼓励发展多模态数据融合、智能标注、合成数据等核心技术

• 培育一批具备全栈服务能力的专业化数据服务商

二、国际动态对比：全球军事AI竞争聚焦数据能力

在我国加速布局国防数据建设的同时，全球主要国家也纷纷将训练数据提升至战略高度，一场围绕数据的全球竞争已经全面展开。

美国：发布新版数据战略，打造全域数据优势

2025年12月，美国国防部发布《国防部数据战略2025-2030》，将"数据优势"列为美军六大核心作战优势之首。

• 计划投入200亿美元建设全球统一的军事数据平台

• 大力发展合成数据技术，目标到2028年合成数据占训练数据的比例达到60%

• 建立严格的数据安全管控体系，禁止与非盟友国家共享军事数据

北约：统一数据标准，构建联盟数据共享体系

2026年3月，北约成员国签署《北约AI与数据治理框架》，旨在建立统一的军事数据标准与共享机制。

• 要求所有成员国的军事训练数据必须符合北约统一标准

• 建立联盟级的数据共享平台，实现成员国之间的数据互通

• 重点加强合成数据、多模态数据等领域的联合研发

欧盟：出台国防AI法案，平衡发展与安全

2026年2月，欧盟正式通过《国防AI法案》，对国防领域人工智能的研发与应用做出了严格规定。

• 要求所有用于国防的AI系统必须使用欧盟境内产生的训练数据

• 建立严格的数据安全审查机制，禁止使用存在安全风险的第三方数据

• 鼓励欧盟内部企业开展国防数据技术研发，减少对境外供应商的依赖

从全球范围来看，各国的政策都呈现出三个共同趋势：数据自主可控成为核心诉求、合成数据成为重点发展方向、数据安全管控日益严格。这与我国的政策导向高度一致，也印证了国防科技数据建设的全球必然性。

三、深度政策解读：四大核心趋势重塑行业格局

密集出台的政策，不仅为行业发展指明了方向，更将深刻重塑国防科技数据服务的市场格局。结合多年行业实践，我们认为有四大核心趋势值得重点关注。

1. 合规成为行业准入的绝对红线，无资质者将彻底出局

过去，行业存在一些不具备合规资质的服务商，通过各种方式承接高安全等级数据业务，带来了巨大的安全隐患。

而新出台的一系列政策，明确将资质合规作为市场准入的首要条件：

• 所有承接国防科技数据业务的服务商，必须具备相应的安全资质与保密条件

• 建立严格的供应商准入与退出机制，对违规服务商实行"一票否决"

• 加强对业务全流程的合规监管，确保数据处理的每一个环节都符合保密要求

这意味着，合规能力将成为服务商的核心竞争力。只有建立完善的安全管控体系、具备完整资质的企业，才能在市场中生存发展。

2. 国产化是不可逆转的趋势，全栈自主可控成为标配

国防科技领域的特殊性，决定了数据安全必须掌握在自己手中。

政策明确要求，从底层的硬件芯片、操作系统，到上层的数据处理平台、服务软件，必须全部实现国产化。

• 严禁使用境外厂商的标注平台、数据处理工具与云服务

• 鼓励使用国产大模型、国产AI技术进行数据处理与生成

• 支持国内企业开展核心技术研发，突破"卡脖子"难题

对于服务商来说，只有打造全栈国产化的技术能力，才能满足国防科技领域的核心需求。景联文科技早在多年前就开始布局国产化技术，打造了全自研的SolarSense数据工程平台，原生适配信创全生态，成为行业国产化转型的先行者。

3. 数据集资产化加速，成为国防科技的核心战略资产

过去，数据往往被视为项目的附属品，其价值没有得到充分重视。

而《高质量数据集建设三年行动计划》明确提出，要"推动数据资产化管理，建立数据资产确权、评估、交易机制"。

这意味着，高质量的训练数据集将成为国防科技领域的核心战略资产：

• 建立国家级数据资产目录，对重要数据集进行统一管理与保护

• 鼓励企业建设自有数据集资产，支持合规的数据共享与交易

• 将数据资产纳入企业估值体系，提升数据的商业价值

未来，谁拥有更多高质量的数据集资产，谁就能在国防科技智能化竞争中占据主动。景联文科技历经十余年积累，打造了覆盖遥感、无人系统、多模态情报等多个领域的千万级数据集资产库，为国防科技智能化建设提供了坚实的数据支撑。

4. 合成数据成为破解样本荒的关键路径，政策明确大力支持

极端环境、稀缺目标的样本获取难，一直是制约国防科技垂类大模型发展的核心瓶颈。

而合成数据技术的成熟，为解决这一问题提供了完美方案。

国家层面的多项政策，都明确提出要大力发展合成数据技术：

• 将合成数据列为重点支持的核心技术方向

• 支持建设国家级合成数据平台，为行业提供公共服务

• 鼓励合成数据在国防科技领域的创新应用

可以预见，未来3-5年，合成数据在国防科技训练数据中的占比将大幅提升，成为与真实数据同等重要的数据来源。景联文科技基于前沿Diffusion架构打造的可信数据生成能力，已实现七大维度精准可控，日均生成3000+高质量样本，成为行业合成数据技术的领军者。

四、行业展望：把握政策机遇，共筑智能国防数据底座

当前，国防科技智能化建设正处于前所未有的战略机遇期。

政策的密集出台，为行业发展创造了良好的环境，也提出了更高的要求。

对于数据服务商来说，只有紧跟国家战略方向，不断提升核心技术能力与合规管控能力，才能抓住这一轮发展机遇。

作为行业内唯一以第一起草单位主导国家数据标准的数据服务商，景联文科技始终将服务国防科技智能化建设作为核心使命。

我们拥有完整的全资质体系，深度参与15项国家数据标准制定，打造了"数据工程平台+全域数据集+四级安全标注体系+可信数据生成"四位一体的完整能力矩阵，累计服务百余家高安全等级行业核心单位。

未来，景联文科技将继续紧跟国家政策导向，持续加大核心技术研发投入，不断完善安全管控体系，为国防科技领域提供更安全、更高效、更高质量的数据服务。

我们愿与行业伙伴携手共进，共同构建自主可控、安全可信的国防科技数据底座，为我国国防科技智能化建设贡献力量。

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