合成数据开始受到政府的关注，在多个国家级文件中都能看到对合成数据的相关内容，涵盖到合成数据的促进和监管。例如，最新的国家数据局《关于加强数据科技创新的实施意见》明确将“数据合成”列为关键数据技术攻关方向，推动其从实验室走向规模化市场应用。国家网信办在《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》中明确“利用合成数据进行模型训练和关键能力优化时，应当评估合成数据安全性”。

同样在美国也有类似的政策趋向。如美国商务部在2025年发布的《生成人工智能和开放数据：指南和最佳实践》提出要通过改进政府数据的文档、格式和质量，降低包括使用合成数据在内的AI创新成本。

一是提供共性云端服务。通过SaaS服务，提供灵活、自主的合成数据生成能力，为行业提供公共服务能力，有效降低用户获取和使用合成数据的门槛。典型案例有：奥地利的Mostly AI公司，是专注于合成数据生成的全球顶级平台，通过Mostly AI专有算法生成的高保真合成数据能有效保留原始数据集的基本特征，并且可以作为各种应用（包括分析、测试和机器学习）中真实数据的替代品。以色列的Datagen公司，核心是通过智能模型模拟器加速人工智能模型的构建，并以可视化的方式快速为ML机器提供AI训练所需的图像数据。

二是提供整体解决方案。这种合成数据发展模式是与具体业务场景深度绑定，直接交付解决特定业务问题的数据产品及洞察，而非单纯的数据本身。如在自动驾驶领域（代表企业是Waymo、Tesla），合成数据成为核心训练数据来源之一，大幅降低真实数据采集和合规成本；在医疗领域（代表企业是德国的Ryver.ai），生成合成X光、CT、MRI等影像数据，通过合成数据扩大可用数据规模，加快算法验证与审批进程。在消费领域（代表企业是美国的Qualtrics），模拟生成消费者问卷回答数据，从而更高效的进行商业决策。具身智能领域（代表企业上海的启数光轮、国地人形机器人创新中心），生成机器人训练所需的大量数据，破解具身智能缺数据的难题。

三是提供仿真驱动服务。以仿真平台为核心，推动“仿真—合成—应用”一体化发展，与数字孪生、工业互联网深度融合，在工业和城市治理领域具备显著潜力。代表企业是NVIDIA Omniverse、Unity等。如NVIDIA Omniverse提供 API、SDK 和服务，创作者、设计师和开发者在共享的虚拟空间中进行协作开发。

探讨建设合成数据功能性基础平台。联合顶尖科研机构与企业，重点围绕合成数据共性技术开发、数据质量验证等方面，率先探索推进建设合成数据功能性基础平台，甚至将其作为未来数字化发展的重要基础设施。

积极以应用场景牵引合成数据产业发展。在具身智能、自动驾驶、城市治理、工业制造、医疗健康等领域开放场景，鼓励在确保安全的前提下，开展真实数据与合成数据融合示范应用。

促进产业投资与创新机制对合成数据领域的关注和支持。将合成数据作为数据要素市场建设的重要方向，引导多元化资本进行前瞻性布局，将合成数据纳入政府数据创新领域的政策扶持方向。

推动合成数据领域的标准体系建设。围绕合成数据共性的生成技术和细分领域的应用需求，将合成数据纳入到数据领域标准体系中，推动制定在合成数据生成、标注、质量管理、交易流通等方面的标准与行业规范。