AI下半场竞争格局已明朗：数据质量取代模型规模成决胜关键
诸多领域的深刻变革，往往并非来自高调的发布会，而是源于一份悄然落地的纲领性文件。2026年，人工智能领域的风向发生根本性转变，主战场从模型研发迁移至数据资源。当前喧嚣的百模大战逐渐回归理性，单纯依靠堆叠参数已难以构筑显著的技术壁垒。同期，国家数据局发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，尽管未引发广泛舆论关注，却在整个人工智能产业激起波澜。2025年国内数据标注市场规模突破117亿元，连续多年保持20%以上的增速，曾被视为边缘环节的数据标注，正式跃升为人工智能的关键基础设施。业界广泛认同一条铁
2026数据要素验收季:AI竞争的新赛点已转向数据资产化
国家数据局在7月6日至7日连续两天发出明确信号：优质数据集、流通机制与落地场景，正成为AI实现产业化的关键约束条件。国家数据局在7月6日至7日连续两天传达同一信息：优质数据集、流通机制与落地场景，正在成为AI实现产业化的关键约束条件。7月7日，国家数据局发布的一则消息，使数据要素这个看似偏重制度和政策的议题，再次回到AI产业的核心位置。同一脉络在前一天已经显现。7月6日，国家数据局举办2026年“数据要素×”系列发布会第二场，聚焦真实数据、真实需求、数据产权登记、数据换订单、换服务、换模型、换场景，同时涉
专家解读：高质量数据驱动人工智能新突破，“数据飞轮”助推高质量发展
文 |安徽省数据资源管理局党组成员、副局长 王耿亮习近平总书记指出，“当今世界正在加速迈入智能时代，数据的基础资源作用和创新引擎作用日渐显现”。“十五五”时期，人工智能竞争正在从“模型能力竞争”加快转向“高质量数据供给能力竞争”。近日，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》（以下简称《实施方案》），是对数据关键生产要素规律认识的再提升，是对数据驱动智能发展逻辑定位的再重塑，是加快构建数据要素与人工智能协同演进共生生态的再部署。全面理解和准确把握《实施方案》的内在逻辑和创新举措，对推动
以数据之力驱动AI跃迁 省政务数据局共商流通服务最优路径
“怎样打通数据流通的梗阻？”“优质数据集与AI模型如何实现互促共进？”“搭建高质量数据公共服务平台是否势在必行？”，怀揣以数据驱动人工智能跃迁的殷切期盼，近日，省政务和数据局牵头举办“数据流通服务广东最优”专题座谈会，邀约南方电网、广东电信、省交通集团、广汽集团、广州市公交集团、润健股份、数据堂、东莞数据标注产业园、数说故事、广州数据交易所、深圳数据交易所等十余家企业代表与会发言，以“数据流通服务广东最优”为核心议题展开深度研讨，企业界代表各抒己见、献计献策，共商加速我省数据产业提质增效之道，壮大广东数据
专家解析：夯实数据根基，促进“人工智能+”创新发展
文 |上海阶跃星辰智能科技股份有限公司创始人、CEO 姜大昕数据作为人工智能发展的三大核心要素之一，是支撑大模型训练、应用的关键基础。高质量数据集直接影响模型的“智商与品性”，也是制约“人工智能+”落地见效的基础性、关键性问题。习近平主席在向世界数据组织成立致贺信中指出，当今世界正在加速迈入智能时代，数据的基础资源作用和创新引擎作用日渐显现。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》也明确提出要加强数据供给创新，以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设。国家发展改革委等部门也联合印发《关于促进数
八部门助推AI赋能消费：人工智能加速渗透百姓生活
智能终端采集场景、AI代理截流决策、隐私焦虑如影随形——“人工智能+消费”的背面，是一场关于数据的权力转移。近日，商务部、中央网信办、国家发展改革委等八部门联合发布《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见提出5方面17条举措，推动人工智能技术“进千家万户、进千商万店”。政策的目标和信号很明确：让AI从产业端走向消费端。政策出台的背景是，近年来人工智能技术快速发展并向消费领域渗透，催生了新产品新服务，激发了新的消费需求。加快发展“人工智能+消费”，有助于打造消费新增长点，促进消费提质扩容。01商品消费：智
夯实数据底座，驱动“人工智能+”跨越发展
数据乃人工智能三大核心要素之一，是支撑大模型训练与应用的根基。优质数据集直接决定模型的“智商与品性”，更是掣肘“人工智能+”落地见效的基础性与关键性难题。习近平主席在致世界数据组织成立的贺信中强调，当今世界正加速步入智能时代，数据的基础资源与创新引擎作用日益凸显。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》亦明确指出需加强数据供给创新，以应用为导向，持续推进人工智能优质数据集建设。国家发改委等部门联合发布《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，加速深化数据要素市场化配置改革，构建以数据为关键要素的数字
各省差异化布局人工智能发展新格局
当今时代，人工智能已成为全球竞争的战略高地和经济增长的核心驱动力，“人工智能+”正快速重塑各国的竞争优势。记者梳理31份省级“十五五”规划纲要发现，“人工智能”一词总计出现超过1400次，各地根据自身资源特色，坚持技术突破与场景应用双管齐下，走出“夯实基础”与“拓展应用”并行的特色化发展路径，为培育新质生产力、构建现代产业体系注入数字智能动力。 在夯实数智化发展根基方面，各地将聚焦“算力、算法、数据”三大关键能力展开系统部署：有23个省份强调强化算力基础设施建设或优化配置，17个省份聚焦模型算法突破，27
数据要素驱动AI发展新路径——《推进行业高质量数据集建设行动实施方案》深度解读
文 |北京海天瑞声科技股份有限公司副总裁 崔向雨当前，全球人工智能发展正从“以模型为中心”加速转向“以数据为中心”，高质量数据集已成为决定模型性能上限、驱动人工智能产业落地的核心生产要素。日前，《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》（以下简称《方案》）正式发布。《方案》是落实党中央、国务院“人工智能+”行动部署和“十五五”规划纲要的重要制度设计，也是深化数据要素市场化配置改革、以数据赋能人工智能创新发展的顶层行动纲领。《方案》更是我国首个系统性部署行业高质量数据集建设的顶层行动纲领，以“需求牵引、
专家观点：夯实数据根基，加速“人工智能+”创新升级
文 |上海阶跃星辰智能科技股份有限公司创始人、CEO 姜大昕数据是人工智能发展的三大核心要素之一，也是支撑大模型训练与应用的重要基石。高质量数据集直接决定模型的“智能水平与价值取向”，更是制约“人工智能+”落地见效的根本性、关键性问题。习近平主席在向世界数据组织成立致贺信中强调，当今世界正加速迈入智能时代，数据的基础资源功能与创新驱动作用日益凸显。国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》也清楚指出要加强数据供给创新，以应用为引领，持续推进人工智能高质量数据集建设。国家发展改革委等部门联合发布《关于促
AI下半场：较量焦点从“知识量”转向“执行力”
国家数据局近日发布的《关于推进行业高质量数据集建设的行动实施方案》（下文简称《方案》）明确指出，到2028年末将建成一批覆盖关键领域、通过应用检验的行业高质量数据集，并培育一批数据驱动人工智能创新发展的示范应用场景。国家数据局推出的这份《方案》，为AI发展提供了充足的"燃料"。然而，燃料堆放在仓库中并不会自动转化为动力，还需要产业端的"发动机"来激活。当数据集建设从政策文本转化为车间生产力、从实验室指标转变为市场资金流时，中国AI才算真正完成了产业化的"最后一公里"。截至2026年第一季度，全国已建成的高
学者视点 | 优质数据铸就AI进阶新动力 “数据飞轮”催生高质发展新引擎
文 |安徽省数据资源管理局党组成员、副局长 王耿亮习近平总书记强调，“当今世界正加速步入智能时代，数据的基础资源与创新引擎功能日益凸显”。“十五五”期间，人工智能领域的角逐正由“模型实力比拼”迅速过渡至“优质数据供给能力较量”。近期，国家数据局发布了《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》（下称《实施方案》），这深化了对数据核心生产要素规律的认知，重塑了数据驱动智能演进的逻辑定位，并再次部署了加速构建数据要素与人工智能协同演化生态体系。透彻领悟并精准把握《实施方案》的核心逻辑及创新措施，对于促进人工
专家解读|陈志刚：锚定AI就绪：以高质量数据集夯实人工智能根基
传统的平面文本或图像数据，已难以满足新一代人工智能对现实世界深度理解与复杂逻辑推理的训练需求。随着智能体、具身智能、世界模型等新型智能形态的涌现，海量且具深度的多模态数据变得尤为迫切。这不仅涵盖点云、时序数据、科学数据等基础形式，更对复杂任务规划、长程推理、人机交互，以及重点场景下的物理交互、环境感知、运动控制等“真机交互数据集”提出了全新要求。为此，《实施方案》高瞻远瞩地提出“积极应用仿真模拟与合成技术扩大数据供给”，并前瞻布局世界模型等前沿方向。这标志着国家在战略层面，已将数据集建设的视角从“历史数据
广西人工智能场景创新研究院调研组赴哈客集团座谈交流
6月11日，广西人工智能场景创新研究院、广西场景创新科技有限公司何向魁总经理一行莅临哈客集团，双方围绕"高质量数据集建设、行业场景应用与商业化落地"等核心议题开展深度交流。△座谈会现场座谈会上，CEO黄国主详细阐述哈客"AI+人才数据底座"如何赋能人力资源、生活服务、垂直行业等多领域、多业务场景的实施路径与应用价值，分享了集团在推动人才数据要素价值流通方面的系列布局与实践经验。何向魁总经理对哈客在职业人才数据资产化领域的战略布局与场景构建能力给予高度评价，认为双方在高质量数据集建设、数据要素价值释放等方面
央视报道：国家首策布局数据赋能 AI 发展
6 月 8 日，国家数据局正式印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，标志着国家层面首次就数据驱动人工智能进步进行系统性规划。该《实施方案》紧扣行业高质量数据集的供应、流转及应用等核心环节，规划了六大专项任务。方案明确要对接人工智能应用需求，持续深化文本、图像、音视频等多模态高质量数据集的构建；锁定智能体、具身智能及世界模型等关键赛道，加速数据集建设进程；并鼓励有条件地区结合实际，试点建设数据标注创新试验区。业内专家指出，数据作为人工智能训练的基础要素，高品质数据集能显著加速大模型性能的迭代升