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文 | 国家发展改革委创新驱动发展中心（数字经济研究发展中心）副主任 徐 彬；数据要素制度法规处处长 杜万里
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两会期间，数据要素成为热议话题，代表委员围绕数据安全可信流通、产业数智化转型、赋能AI等新兴领域发展积极建言献策。2026年政府工作报告中指出“数据要素潜力加快释放”，既是对国家数据局推动数据市场化、价值化工作的积极肯定，也彰显出数据要素在数字中国、数字经济建设中的重要贡献。近年来，特别是国家数据局会同相关部门大力推进“数据要素×”行动，统筹开展试点建设、大赛举办、案例遴选和场景指引编制等工作，以需求导向、场景应用驱动数据要素价值释放取得了显著成效，在科技创新、产业升级、民生生活等领域涌现出丰富实践，多点突破、系统赋能，逐步展现出重要作用。<br>
一、数据要素价值释放纵深推进<br>
（一）赋能科技创新，驱动科研范式深刻变革。AI for Science浪潮下，数据正引领科技创新从“经验驱动”向“数据驱动”“智能驱动”加速转型。生物医药领域，数据与大模型结合，实现蛋白质结构动态预测、新药分子快速设计、化合物快速筛选。比如，清华大学研发超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP，构建了目前已知最大规模的蛋白—配体筛选数据库，首次完成了覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选。材料科学领域，依托海量材料结构、性能与工艺数据，科研人员可高效筛选优质材料体系、精准预测材料性能，大幅缩短研发周期。比如，哈尔滨工业大学、东南大学、北京科技大学等联合构建沥青基材料基因数据库系统，预计可使沥青基材料配合比设计周期缩短72%，总成本降低56%，路用性能提升10%-15%。<br>
（二）赋能产业升级，催生智能高效生产。各行业深化数据与业务深度融合，提升企业效能和产业数智化水平。智能制造领域，数据驱动生产全流程优化已成为常态，实现生产调度、质量管控、设备运维智能化升级。比如，海尔卡奥斯COSMOPlat平台深挖研发、生产、品控、物流、用户体验全链路数据，赋能海尔青岛净水互联工厂实现产品缺陷率降低40%、质量成本下降72%、库存周转天数缩短53%。农业生产领域，通过传感器收集土壤湿度、温度、养分、气象等数据，支撑精准灌溉、精准施肥和病虫害防治。比如，北大荒示范农场整合国产高分卫星遥感数据与农业数据，实现土壤墒情、作物长势、产量预估等环节监测全覆盖，作物分类识别精度达90%以上，根据作物生长情况精准施肥，实现节本增效。智能机器人领域，通过整合运动、力觉、视觉数据等多维度数据优化训练，显著提升机器人操作精度与自适应能力。比如，埃斯顿智能机器人在车企车身焊接、汽车零部件装配场景中，基于实时生产数据优化轨迹与力控，装配合格率达99.5%。<br>
（三）赋能民生生活，提升公共服务普惠便捷水平。数据要素深度融入城市治理与民生服务，持续增强群众获得感、幸福感。城市治理领域，多地依托城市治理大数据平台、智慧城市平台等，打通政务、交通、住建、民生、环保等部门数据，实现对城市运行状态的实时监测、精准管理。交通出行领域，数据应用让人们出行更加便捷。比如，广东“粤通行”平台融合高速公路与交通出行数据，为公众提供出行规划、车流监测、历史用时、避堵指引与应急救援服务。医疗健康服务领域，数据共享和利用为患者提供更加高效、低成本的医疗服务。比如，多地建立医疗大数据平台，实现医疗机构间电子病历共享、检验检查结果互认，有效优化患者就医体验。<br>
二、精准发力加速释放数据要素潜力<br>
（一）以场景应用为抓手，拓宽数据价值转化路径。数据要素价值释放，关键在于与具体场景深度融合。当前，数据供给与场景需求一定程度上还存在错配，跨行业、跨领域数据融合不足，数据供给质量不高、高价值场景挖掘不足、复制推广不够等问题依然存在。下一步，要以场景为牵引，一方面，聚焦生产制造、城市治理、医疗健康、金融服务等重点领域打造标杆场景，以点带面提升行业应用水平；另一方面，围绕AI for Science、具身智能、生物医药、新材料等前沿领域，打造一批高价值、可流通共享的高质量数据集，拓展数据应用新空间。进一步打破区域、行业壁垒和部门界限，探索公共数据、企业数据、社会数据融合应用新模式，充分释放数据协同效应。<br>
（二）以生态集聚为载体，推动数据价值从单点突破到生态繁荣。数据要素价值释放，离不开高效畅通、功能完备的流通服务生态。当前，数据生态仍面临数据分散、流通渠道不畅、生态主体服务能力不足等问题。下一步，要做强生态、集聚动能，一方面，细化科学数据运营等方面政策，创新数据流通与服务模式，强化市场为数据价值买单付费的行业共识，充分发挥公共机构、央国企引领示范作用，主动开放高价值数据资源，形成各类供数、用数主体广泛参与、可持续获益的良性循环；另一方面，支持数据流通服务机构等主体，积极拓展产业服务功能，鼓励地方因地制宜依托数据产业园等载体，打造集数据加工、技术研发、场景落地、人才培养于一体的全链条产业集群，壮大集聚效应。<br>
（三）以安全保障为底线，护航数据要素健康发展。数据要素价值释放必须坚守安全合规底线。当前，数据安全风险呈现隐蔽化、复杂化、跨域化趋势，安全防护与监管面临诸多挑战。下一步，要以安全治理为保障，一方面，构建覆盖数据全生命周期的治理体系，加快数据安全技术普及应用，提升数据安全风险感知、研判、处置能力，破解数据不出域与价值流通矛盾，让数据在安全轨道上高效流动；另一方面，健全政府、企业、行业组织多元共治格局，发挥行业协会、产业联盟作用，强化行业自律，引导企业建立健全数据流通安全管理制度，完善数据流通利用行为准则与标准规范，确保数据规范使用、安全可控。<br>
2026年是“十五五”开局之年，也是数据要素价值释放关键之年。数据要素发展从建制度、打基础迈向价值释放、全面赋能新阶段。深化数据融合应用，推动数据要素在更大范围、更深层次、更宽领域释放乘数效应，为经济社会高质量发展、培育新质生产力提供坚实支撑。<br>
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