数据飞轮
数据飞轮（Data Flywheel）是一个描述数据、模型和应用之间相互促进、持续迭代的闭环模型。该概念由国家数据局在《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》中正式提出。
闭环逻辑
数据飞轮的运行遵循"场景牵引数据 → 数据驱动模型 → 模型赋能应用 → 应用创造价值"的闭环路径：
- 场景牵引数据：实际业务场景产生和需求驱动数据采集
- 数据驱动模型：高质量数据用于训练和优化AI模型
- 模型赋能应用：优化后的模型部署到实际应用中
- 应用创造价值：应用产生新的业务价值和更多数据，形成正向循环
战略意义
数据飞轮是高质量数据集建设的核心逻辑，它揭示了数据要素与人工智能协同演进的内在机制。通过构建数据飞轮，可以实现数据价值的持续释放和AI能力的不断迭代升级。
关联概念
- [[数据要素]]：数据飞轮是数据要素价值释放的核心机制
- [[词元交易]]：词元交易为数据飞轮中的数据定价提供了市场化工具
- [[2026年数据要素价值释放年]]：数据飞轮是该政策背景下的核心建设目标