全国数据政策与产业实践的洞察分析（2026年第4期：1.26—2.1）

本周通过深入分析了当前“数据要素×”与“人工智能+”双轮驱动下的产业发展新态势。系统总结梳理了地方实践、国家部署及国际竞争中的典型经验，指出了当前面临的制度落地、技术融合及人才供给等挑战，并提出了强化场景牵引、深化制度改革、统筹安全发展等四方面具体建议，旨在为推进数据要素市场化配置改革、培育新质生产力提供决策参考。

一、总体研判：2026年开局呈现“双轮驱动、全域竞速”新格局

2026年是“十五五”规划的启动之年，也是数据要素从“探索起步”迈向“规模化应用”的关键节点。通过对近期（1.26—2.1）全国数据要素动态的梳理，我们清晰地看到，数据要素工作已不再局限于单一的数据汇聚或交易，而是呈现出与实体经济、特别是与人工智能技术深度融合的爆发式增长态势。

政策重心转移：从“建平台”向“重应用”转移。各地政策密集出台，聚焦于商业卫星、政务服务、海洋经济等具体场景，强调数据资源的开发利用实效。

技术融合加速：“数据+AI”成为标配。无论是央企的“AI+”行动，还是地方的人工智能终端计划，数据作为AI的“燃料”和“引擎”，其战略地位空前提升。

区域竞争白热化：各地抢抓“数据要素价值释放年”机遇，北京、浙江、广东等地在细分赛道（如遥感、算力、低空经济）率先布局，形成了百舸争流的竞争格局。

二、经验总结：地方探索与国家实践的“五大亮点”

通过深入剖析，当前数据要素工作的先行经验主要集中在制度创新、场景落地、基础设施及人才培养四个维度。

（一）制度创新：从“单点突破”向“系统集成”升级

首席数据官制度的深化：山东省印发《首席数据代表（官）制度建设实施方案》，建立了省、市、县三级工作体系，明确由分管负责同志担任“一把手”数据官。这一经验表明，只有将数据治理责任压实到行政决策核心层，才能真正打破部门壁垒。

产权制度的落地探索：河北省颁发全国首批产业集群数据产权登记证书，落实了“三权分置”制度。保定市通过“种植e贷”实现农业信贷秒到账，验证了公共数据授权运营在金融风控领域的巨大价值。这为解决数据确权难、流通难提供了可复制的“河北样本”。

（二）场景牵引：从“通用赋能”向“垂直深耕”拓展

政务服务的数智化重塑：北京市发布“一网通办”行动计划，引入音视频采集识别、智能研判等技术，将监测评价指标从“办结率”向“满意度”和“痛点解决率”深化。这提示我们，数字化转型的最终检验标准是用户体验的极致优化。

垂直行业的数据爆发：安徽合肥推出“网运数据担”破解网络货运融资难题；湖南发布低空基础数据集，支撑低空经济全产业链。这些案例证明，数据要素的价值释放必须依托于特定行业的Know-how（行业诀窍），通用型数据难以直接产生高价值。

（三）基础设施：从“地面算力”向“天地一体”延伸

太空算力的突破：国星宇航成功将通用大模型部署至在轨卫星，马斯克筹划太空AI数据中心。这一前沿动态预示着，未来的算力网将不再局限于地面，卫星互联网与地面5G/6G的融合将构建起“空天地”一体化的数据处理网络。

算力网的标准化建设：全国数标委关于“算力网”、“算力卡”、“算力池化”的科普与标准制定，标志着我国在算力资源的度量、调度和交易方面正在构建统一的“普通话”，这是实现算力像水电一样使用的前提。

（四）人才培养：从“单一学科”向“产教融合”转型

校企协同育人：河南省启动数字人才培养校企合作，北京公布首批人工智能应用场景标杆学校。这些实践响应了国家关于“教育、科技、人才”三位一体的部署，强调了场景在人才培养中的核心作用，即“在实战中育人，在育人中实战”。

三、问题与挑战：当前数据工作面临的“三大堵点”

在总结经验的同时，我们也必须清醒地看到，数据要素市场建设仍处于“深水区”，面临着诸多挑战：

制度落地存在“温差”：虽然国家层面提出了数据产权、流通交易等顶层设计，但在地方执行层面，如何界定数据加工使用权、如何评估数据资产价值，仍缺乏具体的操作细则。例如，司法数据的开放虽有法理基础，但受限于安全顾虑，实际流通仍显不足。

技术与业务存在“脱节”：部分地区在推进“AI+”行动中，存在“重硬轻软”、“重模型轻数据”的倾向。没有高质量的行业数据喂养，再先进的大模型也难以在垂直领域落地。此外，算力卡的异构性问题（不同芯片架构不兼容）仍是算力池化调度的技术瓶颈。

人才结构性短缺：当前既懂数据分析又懂行业业务的复合型人才极度匮乏。高校人才培养周期长，难以满足企业对“即插即用”型数字人才的迫切需求。

四、对策建议：推进数据要素高质量发展的“四维路径”

基于上述分析，为做好下一阶段数据工作，特提出以下建议：

（一）强化“场景+生态”，推动数据价值从“点状突破”向“链式融合”转变

可实施“数据要素×”专项行动升级版。

深耕垂直赛道：鼓励各地结合自身优势（如延安的能源、文旅，沿海的海洋经济），打造一批“数据要素×行业”的国家级标杆场景。重点支持数据服务商与行业龙头企业共建联合实验室，开发行业专有模型。

培育数据中介：参考何瑛等专家建议，加快培育数据经纪、数据保险、数据法律等第三方专业机构，为场内交易提供从咨询、评估到撮合的“一站式”服务，降低交易成本。

推广“数据担”模式：总结合肥、保定经验，推动公共数据与金融场景的深度融合，探索基于数据信用的新型融资模式，让数据真正成为企业的“资产”。

（二）深化“改革+创新”，推动制度体系从“立柱架梁”向“落地见效”转变

可聚焦产权与交易，打通制度落地“最后一公里”。

细化产权规则：在落实数据资源持有权、加工使用权、产品经营权“三权分置”的基础上，制定具体的登记实施细则和纠纷裁判指引（参考杭州互联网法院首例AI幻觉侵权案经验），增强市场主体的法治预期。

建设可信数据空间：支持呼和浩特、上海等地建设城市可信数据空间，利用隐私计算、区块链等技术，在保障数据安全的前提下，实现数据的“可用不可见、可控可计量”。

优化政务服务：推广北京“好差评”与办件数据关联分析的做法，利用数据反哺流程再造，真正实现“高效办成一件事”。

（三）统筹“算力+智力”，推动基础设施从“单点建设”向“协同高效”转变

可构建“天地一体、软硬协同”的数字底座。

推进算力并网：加快落实全国一体化算力网建设，推动各地算力中心参照电网模式接入，解决算力资源分布不均、调度不灵的问题。重点攻克异构算力统一调度的技术难题。

布局前沿科技：密切关注太空算力、具身智能等前沿动态，鼓励有条件地区（如航天基地城市）开展“卫星+AI”试点，抢占未来产业制高点。

加强数据治理：针对AI大模型对高质量数据的渴求，启动“高质量数据集建设工程”，引导企业开展数据清洗、标注，构建自主可控的中文语料库和行业数据集。

（四）坚持“引才+育才”，推动人才供给从“规模扩张”向“结构优化”转变

可构建“产学研用”深度融合的人才培养新生态。

创新培养模式：落实《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》，支持高校与企业共建现代产业学院，推行“双导师制”，让学生在真实的企业数据场景中完成学业。

实施专项引智：针对数据架构师、算法工程师等紧缺人才，制定更具吸引力的引进政策。同时，重视对现有公务员队伍的数字素养培训，提升其数据治理能力。

完善评价体系：建立以创新能力、质量、实效为导向的数据人才评价体系，不唯学历、不唯资历，让真正有能力的数字工匠脱颖而出。

（五）筑牢“安全+底线”，推动发展环境从“被动防御”向“主动治理”转变

可在发展中保安全，在安全中促发展。

防范三大风险：高度警惕概念“通胀”、技术堆叠和项目表层化现象，坚持“适度、实用、可持续”的建设原则，避免盲目跟风和重复建设。

强化跨境治理：借鉴巴西与欧盟数据互认的经验，积极参与全球数字规则制定，探索建立符合我国利益的数据跨境流动安全机制。

关注就业影响：针对AI对就业结构的冲击，落实人社部相关文件精神，开展大规模职业技能培训，建立防止返贫致贫的数字化就业帮扶机制。

2026年的数据要素工作，正处于从“量的积累”向“质的飞跃”跨越的关键期。面对“人工智能+”与“数据要素×”的历史性交汇，我们既要保持“开局即冲刺”的紧迫感，又要保持“一张蓝图绘到底”的战略定力。各地各部门要以本期先发区先进经验为镜，结合自身实际，大胆探索、锐意创新，为加快培育新质生产力、推动高质量发展贡献更多数据力量。