推进数据要素赋能新型工业化 从国新办发布会看数据要素市场化改革新进展

顶层设计

“5+3+1”形成改革路线图

2026年是“十五五”开局之年，也是数据要素价值释放年。在发布会前夕，国家数据局等四部门联合发布《关于培育数据流通服务机构　加快推进数据要素市场化价值化的意见》，首次明确了数据交易所、数据流通服务平台企业、数据商三类机构的功能定位与发展路径。这一政策与政府工作报告中“数据要素潜力加快释放”的表述精准衔接，共同指向一个核心命题：释放数据要素潜力，关键在于培育市场“中间层”，让数据真正在供需之间流动起来。

刘烈宏介绍，国家数据局成立两年多来，已初步形成数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的良好局面，探索形成了数据要素市场化配置改革“5+3+1”的工作体系。“5”是指在数据基础制度、数据基础设施、数据融合应用和场景建设、全国一体化数据市场建设、数据产业培育五个方面打出一套“组合拳”，“3”是指夯实核心技术攻关、数据标准化、数字人才培养三个基础，“1”是指突出数据赋能人工智能创新发展这一重点。

数据筑基

“数据要素×”释放乘数效应

在发布会答记者问环节，王彦青就工业数据要素价值释放、高质量数据集建设等热点问题作出回应。他系统介绍了工业数据筑基行动的推进情况，并指出，当前以人工智能为代表的新一代信息技术正加速融入制造业全链条，数据与算力、算法并重，成为工业领域不可或缺的战略资源。

王彦青表示，近年来，工业和信息化部持续推动“两化”深度融合，实施工业互联网创新发展工程，加快5G技术在工业领域的规模化应用，取得显著成效。截至2025年末，全国重点行业企业的关键工序数控化率已达到68.6％，工业5G专用芯片、模组及终端产品不断涌现，传统工业现场的“哑设备”正加速向智能传感器转型，为工业海量数据的汇聚与深度应用奠定了坚实基础。

在此基础上，工业和信息化部于今年正式启动工业数据筑基行动，重点围绕“采、集、用”三大环节开展先行先试。王彦青透露，此次先行先试面向人工智能赋能制造业，突出行业高质量数据集建设，力争到今年年底实现“六个一批”目标：培育一批行业数据合作联合体，汇聚一批行业数据资源，攻关一批数据关键技术，研制一批工业数据标准，打造一批高质量、标准化、可流通的行业数据集，最终赋能一批行业大模型和工业智能体的应用落地。

王彦青介绍，下一步，工业和信息化部将从三方面强化支撑：一是加强资源保障，联合地方工信与数据主管部门，及时跟进解决先行先试中的问题，加快形成可复制推广的经验；二是强化政策引导，推动出台数据要素赋能新型工业化的政策文件，印发工业场景数据要素应用参考指引；三是培育良好生态，加快工业数据标准研制，壮大咨询、治理、标注等数据服务企业，做强开源社区，打造高质量开源数据资源高地。

产业跃升

高质量数据集赋能AI发展

随着人工智能技术的爆发式发展，高质量数据集的重要性日益凸显。截至2025年底，我国已建成的高质量数据集超过10万个，总体量超过890PB。到今年3月，我国日均Token调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，相比2025年底的100万亿，3个月时间又实现了超40％的增长。

据介绍，在数字经济整体发展方面，“十四五”期间，我国数字经济核心产业增加值占GDP的比重由2020年的7.8％攀升至2025年的10.5％以上，核心产业规模由约8.1万亿元增长至超过14.7万亿元，年均复合增长率达到12.8％，远高于同期GDP增速。

从顶层设计到数据筑基，再到产业跃升，数据要素的价值不在于“存量”有多大，而在于能否在正确的节点以正确的方式“流动”起来。当公共数据加速开放共享，当创新场景落地生根，当高质量数据集支撑起人工智能迭代进化，数据才真正从“资源”变成“要素”，从“潜力”变成驱动高质量发展的现实“动力”。

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