7月9日，2026（第二十五届）中国互联网大会在北京国家会议中心隆重启幕，本届大会以“智启新程・融创未来——以数智合力谱写‘十五五’发展新篇章”为主题。由中国互联网协会和伏羲智库联合主办的特色分论坛“Data For AI”同期召开，国家信息中心原主任、国家信息化专家咨询委员会原委员

　　数字化转型的本质是所有生产业务经营活动实现网络化、数字化、智能化的系统性跃升，完整链路可概括为：万物联结汇聚数据→数据融合催生智能→AI智能体辅助科学决策并驱动执行落地。这一进程的核心逻辑，是以数据要素优化劳动力、资本、土地、技术等传统生产要素的配置方式，提升运营效率，最终实现全产业链、全价值链的高质量发展目标。

　　数据价值的释放并非单一维度，而是呈现三层递进、互不冲突、同步作用的复合结构。第一层：数据作为基础生产要素，原生具备价值。这一层面的数据涵盖物理世界感知数据、人类活动产生的记录数据，以及算法自主生成的合成数据。随着生成式AI的快速发展，合成数据在模型训练中的占比已攀升至80%—90%，真实采集数据因成本高企、规模受限，正在从主力转向补充的角色。第二层：数据与业务流程深度融合，赋能传统业务提质增效。是当前数字化转型中覆盖面最广的价值释放路径，数据嵌入生产、运营、管理各环节，优化决策精度与执行效率。第三层：数据支撑人工智能模型训练，创造更高层级的智能价值。高质量数据集的规模与质量，直接决定了AI模型的能力上限。三层价值同步释放，共同构成数据驱动发展的完整图景。

　　金年会股份有限公司

　　尽管国内数据产业已取得阶段性进展，但数据本身属性复杂，落地实践中仍存在三大痛点：一是数据质量不高，有数据不好用。多源异构数据标准不统一、语义不一致、缺失冗余等问题突出，给数据深入挖掘与高效应用带来困难。二是数据流通不畅，有数据不能用。行业长期存在“不愿、不敢、不能”共享的三重壁垒，海量“三异”（异构、异主、异地）数据散落在众多机构和信息系统中，形成数据孤岛，流通机制不灵活、不清晰。三是融合应用不足，有数据不会用。数据来源众多、体量庞大、结构各异、关系复杂，从繁杂的海量数据中挖掘高价值、强关联的高质量数据，需要高效可靠的数据基础设施作为支撑。

　　解决问题的关键在于抓好三项核心工作：理顺数据流通机制、完善数据基础设施、推动AI反向赋能数据全流程（AI for Data）。

　　数据要素价值实现高度依赖数据流通，且与场景强相关。流通机制必须依场景而多元，才是正道。具体而言，应构建三类模式协同发力的多元流通格局：市场化交易是重要选项，但不能作为唯一模式，仅适用于符合资产化四项条件的数据产品。当前各地扎堆建设数据交易场所，但真正形成可持续交易规模的并不多，说明交易并非万能解。数据共享（在共同体内）是应重点推广的模式，如由业务强关联的企业按共识制度和技术架构共建共享，实现数据流转通畅化、价值最大化，是产业落地的务实路径。公共基础数据开放是公益性的基础保障，公共数据归属于全社会，应以开放共享为核心导向，不可因过度侧重数据交易而弱化开放机制。

　　从定位来讲，数字基础设施包含通信网络、IDC存储、算力网络、数据基础设施四大板块。数据基础设施承载的是其余数字基建未覆盖的专属功能——通信网络解决传输问题，IDC解决存储问题，算力网络解决计算问题，而数据基础设施解决的是数据的可发现、可访问、可互操作、可重用等逻辑层问题。

　　数据基础设施包括数据互操作、数据流通、数据建模及应用清单四项基础功能，每项功能均应配套独立的技术架构、制度架构与安全架构，全层级嵌入AI模型赋能。数据基础设施整体架构自下而上分为四层：

　　第一层：数据互操作层。是底层基础，核心目标是在尊重数据“三异”特征的前提下，实现机器自动发现、读懂、访问、复用数据。“三异”是数据世界的天然常态，无法通过行政或技术手段彻底消除。出路不是消灭孤岛，而是架桥修路——依托对象化、标识化、属性化、智能化四化技术路线，遵循国际FAIR准则，实现数据本地存储不动、跨主体机器互通。

　　第二层：数据流通层。承载多元数据流通机制，支撑数据共享、公共开放、市场化交易，本层运行全程遵循可信接入、安全流转、留痕溯源原则，配套开源开放协议、行业共享规约与全域数据安全管理制度，技术架构对标国际数据空间（IDS）。其核心设计理念是“数据主权保留”：原始数据留存于供给方本地不对外迁出，需求方仅可获取限定范围内的数据使用权。

　　第三层：数据建模分析层。是面向AI的核心层，统筹大语言模型（LLM）与本体语义模型（LOM）双向融合赋能，完成数据的Token化与语义归一，搭建标准化数据质量与安全规则体系。可对标Palantir平台的数据建模能力。

　　第四层：应用服务层。最终以标准接口（API）、可调用可交易的数据产品或具体的数据服务形式，支撑各行业数字化、智能化场景，为用户提供价值。从政务服务到商贸流通，从智慧城市到海洋渔业，让数据真正“跑起来、用起来”。

　　相较于通用数据空间概念，行业数据共同体更贴合产业落地需求。它是指由业务强关联的企业参与，按共识制度和技术架构共建共享，实现数据流转通畅化、数据价值最大化，支持产业高质量发展的数据利益共同体。行业数据共同体的核心优势在于：不强行归集数据，而是通过互操作底座实现数据在原有属地、权属不变前提下的有序流通——既尊重了数据世界的分布式本质，也有效释放了数据的协同价值。这一模式可作为数据基础设施落地的核心抓手。

　　面向未来，应大力倡导面向产业的行业数据共同体，共建共享高质量数据集，支撑高水平数据建模，为数字中国建设筑牢坚实的数据底座。返回搜狐，查看更多