啟幕“十五五”|南郵教授王春暉：“數據要素價值釋放年”背景下的中國方案

編者按

2026年是“十五五”規劃開局之年，也是通信行業深化數智融合、踐行新質生產力的關鍵攻堅期。這一年，6G技術研發進入方案驗證深水區，衛星互聯網規模化部署加速，eSIM向多終端拓展，人工智能正催生智能體通信新范式，這些創新將為“十五五”奠定堅實開端。

值此開局之際，工信智媒體推出“啟幕‘十五五’，數智新征程——2026 ICT趨勢前瞻”特別報道，聚焦人工智能、6G、衛星互聯網、自智網絡、智算等前沿領域，通過趨勢解讀、跨界對話等形式，為數字化轉型提供參考，凝聚行業發展共識。

2026年被國家數據局明確為“數據要素價值釋放年”，數據要素作為新型生產要素的核心價值愈發凸顯；“數據二十條”實施兩載，我國數據基礎制度建設從頂層設計走向落地實踐；AI大模型的快速發展對高質量數據集提出更高要求，數據要素產業的全球競爭也迎來新的機遇與挑戰。

在此背景下，工信智媒體（通信世界）記者專訪了南京郵電大學教授、浙江大學雙聘教授、中國數據要素50人論壇主席王春暉，圍繞數據要素價值釋放機理、數據基礎制度建設堵點、高質量數據集體系構建以及數據要素產業全球競爭與國際規則制定等核心問題，展開深入交流，探尋數據要素賦能新質生產力發展的路徑與答案。

南京郵電大學教授、中國數據要素50人論壇主席 王春暉

2026數據要素價值釋放年：核心在“用”與“流”

為何2026年被定義為“數據要素價值釋放年”？在王春暉看來，這一定位的背后，是對數據要素價值釋放機理的明晰，更是當下人工智能發展與實體經濟升級的雙重需求使然。

數據要素是投入到生產經營活動、參與價值創造的數據資源，其從數據資源轉化為生產要素主要有兩種方式：一是數據資源的要素化，將數據資源作為生產資料，與具備數字和智能應用技能的勞動者結合投入生產，在算力、算法和模型驅動下形成新的生產函數；二是將加工后的數資產投入再生產，使其成為生產要素。這也意味著，數據要素價值釋放的關鍵，在于培育一大批懂產業底層邏輯且精通數據資源開發利用的融合型數創企業，以及數據融合型人才。

不同于傳統生產要素，數據資源的核心價值并非靜態占有，而是動態流通與產業的融合應用。其具備的非消耗性、可復用性、邊際成本趨近于零以及強協同放大效應，讓數據能在不損耗自身的前提下，與算法、算力、資本、勞動力等要素深度融合，持續催生新知識、新服務與新生產力。這一獨特的機理，決定了數據的價值必須在“用”中實現，在“流”中增值。

當前，人工智能尤其是大模型發展是數據密集型創新范式的集中體現，模型的訓練、微調、推理和迭代，高度依賴高質量、大規模、場景化的數據供給，沒有高效、合規、結構化的數據資源，人工智能難以從實驗室走向產業落地。與此同時，實體經濟的智能化升級迫切需要數據要素注入新動能，在制造、能源、交通、農業等領域，實時運行數據與行業知識結合，能優化生產流程、預測設備故障、提升資源配置效率，推動傳統產業從經驗驅動轉向數據驅動。數據不再是簡單的輔助記錄工具，而是嵌入生產函數的核心變量，直接參與價值創造的全過程。

也正因如此，2026年聚焦打通數據供給、流通、應用全鏈條，正是為了釋放數據要素內生的價值創造潛能，讓其在人工智能與實體經濟的雙向牽引下，真正成為發展新質生產力的戰略性基礎資源。

四大核心領域已構建起基本制度框架

中共中央 國務院《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（“數據二十條”）實施兩年以來，我國數據基礎制度建設完成了從頂層設計到落地實施的關鍵跨越。王春暉表示，在數據產權、流通交易、收益分配和安全治理四大核心領域，我國已構建起基本制度框架，形成“頂層設計+地方試點+市場實踐”的多元推進格局，為數據要素市場化配置奠定了堅實基礎。但隨著全國一體化數據市場建設推進，尤其是數據要素與人工智能的深度融合，優質制度供給不足、市場機制不完善等問題逐漸顯現，成為制約數據要素價值釋放的關鍵堵點。

其中，“三權分置”改革是數據產權制度的核心架構，各地也在積極探索構建數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權“三權分置”的產權制度，但實踐中，對“三權分置”的理解存在碎片化問題，而這一問題的根源，是忽視了數據來源和數據生成特征、各參與方權利界定兩大前提條件。

數據來源直接決定了誰具備初始的數據資源持有權，例如用戶在平臺產生的行為數據，原始來源為用戶，平臺則因合法采集與存儲獲得持有權；數據生成的實時性、結構化程度、是否經算法干預、是否包含敏感信息等特征，也直接影響數據加工使用權的邊界。更為關鍵的是，數據往往由多主體協同生成，而非單一主體獨立創造，以網約車平臺為例，乘客、司機、平臺，甚至政府監管系統，都為數據的產生、完善作出了貢獻，每一方都對數據的內容、質量或可用性有所貢獻，不能簡單將數據權屬歸于平臺，應按實際投入與角色分配持有權、加工使用權和經營權，這正是“三權分置”的底層邏輯，也是當前數據產權界定中需要重點厘清的問題。

合成數據與世界模型成重要突破方向

高質量數據集是AI大模型可信發展的基石，被分為通識、行業通識、行業專識三類，其建設水平直接決定大模型的迭代效能。王春暉指出，當前全球AI發展正經歷從“模型為中心”到“高質量數據集為中心”的戰略轉型，我國在數據資源建設方面已取得顯著成效：國家數據局已發布百余個高質量數據集典型案例，覆蓋工業制造、自動駕駛等多個垂直領域，累計建成3.5萬個高質量數據集；國務院發布的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》也明確提出，以應用為導向持續加強人工智能高質量數據集建設，并完善適配人工智能發展的數據產權和版權制度。

而“適配”的核心，是通過技術手段實現高質量數據集在人工智能應用中與產權和版權制度相互兼容。目前，相關研究團隊也在探索高標準、專業化數據集通過獨特視角選擇內容或創新編排方式，被認定為具有獨創性并獲得著作權法認可與保護的機制。

面對當前真實高質量數據資源稀缺的現狀，合成數據已成為重要補充，英偉達等企業推出的開源模型和工具，讓合成數據在機器人訓練、自動駕駛等場景中展現出廣闊的應用前景。在王春暉看來，人工智能技術將引領科研范式的巨大變革，未來五年內，其應用將對特定區域的經濟活動產生強大輻射和帶動作用，還將與產業發展、文化建設、民生保障、社會治理深度融合。

同時，王春暉預測，大語言模型之后的第二場革命將是“世界模型”，從大語言模型（LLMs）到世界模型（WorldModel），是人工智能從理解語言到理解物理世界的重要演進路徑。世界模型通過模擬環境變化、預測動作結果為AI提供決策依據，是實現通用人工智能（AGI）的關鍵技術，更是人工智能從數字世界走向物理世界、從一維數字智能走向三維空間智能的底座。而要實現真正的空間智能，需要突破現有大型語言模型的范式，構建能在幾何、物理和動態規則上“重建”世界的世界模型。

全球競爭格局下發揮中國優勢、補齊短板

在全球治理規則碎片化、合作機制不健全的背景下，數據要素產業的全球競爭愈發激烈，深化國際合作、提升我國在人工智能與數據治理領域的國際制度性話語權，既是參與全球治理的必然要求，也是維護我國發展權益、推動產業高質量發展的關鍵舉措。王春暉結合國際視野，分析了我國數據要素產業的競爭優劣勢，并給出了提升國際話語權的具體路徑。

我國數據要素產業在全球競爭中具備兩大獨特優勢：一是超大規模市場與豐富應用場景，14億人口產生的海量、多維、實時數據，為AI訓練和模式創新提供了天然的試驗場；二是體制協同優勢，依托新型舉國體制，政府能夠高效推動跨部門數據融合，公共數據開放與治理效率顯著高于部分西方國家。

但同時，我國數據要素產業的短板也不容忽視：高質量中文語料供給不足，全球大模型訓練中中文數據占比僅1.3%；核心數據技術受制于人，高端數據庫、工業軟件、數據治理工具鏈仍依賴進口；數據跨境流動規則與高標準國際貿易規則適配性不足，企業出海面臨諸多合規風險；數據產權制度尚處于探索期，影響國際互信與數據交易的開展。

針對上述問題，王春暉認為，我國要立足自身實踐，聚焦核心領域精準發力，多維度推動國際話語權提升。首先，要主動參與聯合國、ITU、上合組織、ISO等國際組織框架下的人工智能與數據治理規則磋商，在人工智能倫理規范、數據跨境流動、算法監管、數據安全等重點領域積極發聲獻策，推動形成公平合理、包容普惠的全球治理規則體系。其次，搭建雙邊、多邊合作平臺，深化與“一帶一路”沿線國家及友好伙伴的協同合作，推動數據資源開發利用與治理、監管經驗的互學互鑒，探索建立數據跨境流動“白名單”互認機制，破解跨境數據治理壁壘。此外，還要梳理我國在數據“三權分置”等領域的成熟實踐，提煉可復制、可推廣的中國方案，推動我國數據要素與人工智能領域的標準與國際規則銜接，逐步提升在數據要素與人工智能深度融合領域的規則制定權和制度性話語權。

數據要素是發展新質生產力的重要戰略性基礎資源，其價值釋放是一個系統工程，既需要明晰價值釋放的底層機理，推動數據與產業深度融合，也需要完善數據基礎制度，破解產權界定、流通交易等堵點問題，更需要夯實高質量數據集技術底座，同時在全球競爭中發揮優勢、補齊短板，以制度創新和國際合作解鎖發展新空間。隨著2026年“數據要素價值釋放年”各項工作的推進，我國數據要素產業將迎來新的發展階段，為數字經濟與實體經濟深度融合注入更強動力。

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