摘要：今日新质生产力方向的主线，是数据基础设施从“建起来”转向“用起来”，并与人工智能、制造业、公共服务和标准体系形成更紧密的联动。国家数据局5月21日披露的数据基础设施建设现场会释放出明确信号：数据基础设施不再只是概念和试点。
今日新质生产力方向的主线，是数据基础设施从“建起来”转向“用起来”，并与人工智能、制造业、公共服务和标准体系形成更紧密的联动。国家数据局5月21日披露的数据基础设施建设现场会释放出明确信号：数据基础设施不再只是概念和试点，而要围绕统一目录、身份登记、授权管理、可信流通、场景牵引和安全保障形成可复用能力。此前发布的2026年数字经济发展工作要点、数字社会发展工作要点、数据标准化“标准周”和“模数共振”行动，则共同构成了政策组合：一方面加快全国一体化数据市场和算力网络建设，另一方面推动高质量数据集、行业模型、特色智能体和场景应用协同落地。综合来看，数据要素、人工智能与实体经济融合，正在从宏观口号进入项目化、标准化和场景化执行阶段。
国家数据局5月21日披露，数据基础设施建设现场会在广州召开。会议提出，要推动数据基础设施从“建起来”向“用起来”迈进，并围绕行动计划、重大项目、统一目录标识、身份登记、授权管理、可信数据空间、隐私保护计算、区块链、数据空间、数据织网、流式数据处理、标准体系和安全防护等方向部署工作。
这条动态是今天新质生产力领域最关键的信号。过去两年，各地围绕数据交易所、公共数据授权运营、数据资产入表和数据基础设施开展了大量探索，但很多地方仍停留在平台建设和概念展示阶段。此次现场会强调“用起来”，说明国家层面对数据工作的评估标准正在转变：不是看建了多少平台，而是看数据是否真正进入产业场景、公共服务和人工智能应用。
更值得注意的是，现场会不仅讨论技术路线，也讨论安全风险，包括数据投毒、模型攻击和智能合约漏洞等问题。这意味着数据基础设施建设已经不能简单等同于数据库、链平台或交换系统，而是要把标识、登记、授权、流通、计算、合规和安全作为一体化工程。对地方政府和产业园区来说，下一阶段重点将是把数据基础设施与制造、交通、能源、司法、汽车、低空经济和城市治理等场景绑定，形成可复制的应用闭环。
国家数据局此前印发《2026年数字经济发展工作要点》，提出推进数据要素市场化配置改革、全国统一数据资源登记、公共数据授权运营价格政策、全国一体化数据市场政策、全国一体化算力网和数据基础设施建设、高质量数据集建设，以及数字经济监测评价等任务。
这份文件的意义在于，它把数据要素改革从单点试验推进到体系建设。过去数据要素市场面临几类难题：数据权属不清、授权链条复杂、交易标准不一、质量评价困难、跨区域流通成本高、公共数据运营边界不明确。工作要点把登记、授权、价格、市场、算力和基础设施放在同一套任务中，说明数据要素市场将从“有没有交易场所”进入“有没有统一制度和工程能力”的阶段。
对新质生产力而言，数据市场不是孤立的新产业，而是人工智能、工业互联网、智慧城市、医疗健康、交通能源和金融服务的底层投入品。只有数据能够被合法、可信、高质量地组织起来，行业模型和智能体才可能真正进入生产流程。否则，AI应用只能停留在通用问答和低风险辅助环节，难以形成深层生产力。
国家数据局同日还印发《2026年数字社会发展工作要点》，围绕数字公共服务、智能数字生活、数字社会治理和制度保障等方向部署工作，涉及个人医疗健康和医保云服务、智慧养老、教育大数据、社会保障卡、数字家庭、人工智能交通出行、数字消费、智慧体育、城市全域数字化转型和数字乡村等场景。
这条政策信号说明，数据要素和人工智能不只是产业升级工具，也正在成为公共服务和社会治理基础设施。新质生产力的一个重要特征，是技术进步要转化为高质量发展能力，而高质量发展不仅包括工业效率，也包括教育、医疗、养老、交通和城市运行效率。
数字社会方向尤其强调“服务可得性”和“治理精细化”。例如，医疗健康数据如果能在合规前提下更好流动，就有助于减少重复检查、提高基层服务能力；教育大数据如果能与教师培训和教学支持结合，就能提升教育资源配置；交通出行中的AI应用，则可能改善拥堵、调度和安全。这里的关键不是简单“上系统”，而是让数据真正服务人的生活和公共治理。
国家数据局披露，全国数据标准化技术委员会2026年第一次“标准周”活动在广州举行，5月19日至22日期间集中研讨89项标准和41项技术文件。此前新华社报道也提到，2026年全国数据标准化技术委员会将围绕高质量数据集、匿名化数据流通、重要数据目录、全国一体化算力网、智能体互联、具身智能等方向推进标准建设。
这说明数据要素改革正在从政策部署进入标准攻坚。没有标准，数据很难跨部门、跨地区、跨企业流通；没有质量标准，AI训练数据集就难以评估；没有接口和安全标准，智能体之间的调用、审计和责任划分就难以落地。标准不是产业发展的附属文件，而是数据市场能否规模化的前提。
从新质生产力角度看，标准化工作的价值在于降低交易和协作成本。未来地方数据基础设施、行业数据空间、企业智能体平台和工业高质量数据集，都需要可复用标准。只有标准体系打通，数据要素才能从“项目制试点”走向“市场化复制”。
工信部办公厅与国家数据局综合司联合实施2026年“模数共振”行动，提出围绕重点行业建设行业高质量数据集、行业模型、专用模型、特色智能体和应用场景，并推动形成“数据—模型—场景应用”的良性互促循环。相关部署还明确，每个重点行业要形成一批高质量数据集、行业模型和应用案例。
这项行动的重要性在于，它把工业AI落地从抽象口号拆成了可执行结构。制造业要用AI，不能只买通用模型，也不能只建数据平台，而是要同时回答三件事：有哪些高质量工业数据，训练什么行业模型，落到哪些场景中产生价值。钢铁、化工、汽车、工业母机、船舶、电子元器件、软件、网络安全等行业，对数据结构、工艺约束和知识体系的要求完全不同，必须通过行业模型和场景验证逐步沉淀。
这也解释了为什么“模数共振”与高质量数据集建设、人工智能+制造专项行动、数据基础设施现场会之间存在明显联动。数据是粮草，模型是工具，场景是战场。三者缺一，工业AI就难以从演示走向规模应用。
八部门此前联合印发《人工智能+制造高质量发展实施意见》，提出到2027年推动通用大模型在制造业深度应用，形成行业模型、工业智能体、工业高质量数据集和典型应用场景。这一目标与近期高质量数据集建设、“模数共振”行动和数据基础设施现场会形成了清晰呼应。
制造业是新质生产力最重要的承载场景之一。AI进入制造业，不能只停留在办公自动化和简单质检，而要深入研发设计、仿真验证、工艺优化、供应链协同、设备运维、质量管理、安全生产和绿色低碳。智能体的意义也不只是聊天，而是能够在工业软件、设备系统、数据平台和业务流程之间执行任务。
从地方产业发展看，这为先进制造业园区提供了新的抓手。地方不应只做“模型招商”，更要做“场景招商”和“数据招商”：哪些龙头企业能开放高价值场景，哪些公共平台能沉淀行业数据集，哪些中试验证环境能支撑模型上线，哪些标准和安全体系能降低企业使用门槛。真正的新质生产力，不是单个技术亮点，而是能够连续转化为产业效率、质量和韧性的系统能力。
今天的新质生产力主线已经很清晰：数据基础设施、数字经济、数字社会、数据标准、工业AI和人工智能+制造正在从不同方向汇聚。政策层面不再只强调“发展数字经济”或“推动AI应用”，而是把统一登记、授权运营、可信流通、高质量数据集、行业模型、特色智能体、标准体系和安全保障放进同一张执行图谱。下一阶段最值得跟踪的，不只是又发布了哪些文件，而是地方和行业能否真正把数据基础设施用起来，把高质量数据集建起来，把行业智能体跑起来，把新质生产力转化为可复制、可衡量、可持续的产业增长机制。
1. 国家数据局，**数据基础设施建设现场会在广州召开**，2026-05-21，用途：说明数据基础设施从“建起来”向“用起来”转变及技术、安全和场景部署。 https://www.nda.gov.cn/sjj/ywpd/szkjyjcss/0521/20260521211301006996390_pc.html
2. 国家数据局，**国家数据局印发2026年数字经济发展工作要点**，2026-05-19，用途：说明数据要素市场化配置、统一登记、算力网和高质量数据集任务。 https://www.nda.gov.cn/sjj/ywpd/szjj/0519/20260519194643007508935_pc.html
3. 国家数据局，**国家数据局印发2026年数字社会发展工作要点**，2026-05-19，用途：说明数字公共服务、智能生活、数字社会治理和民生场景。 https://www.nda.gov.cn/sjj/swdt/xwfb/0519/20260519194939282443663_pc.html
4. 国家数据局，**全国数据标准化技术委员会2026年第一次“标准周”活动在广州举行**，2026-05-19，用途：说明数据标准研讨、标准体系和技术文件推进。 https://www.nda.gov.cn/sjj/ywpd/szkjyjcss/0519/20260519113621179604294_pc.html
5. 国家数据局，**从Palantir现象看中国数据产业发展**，2026-05-20，用途：补充数据产业商业化、平台化和行业应用能力建设背景。 https://www.nda.gov.cn/sjj/swdt/sjdt/0520/20260520152519324849766_pc.html
6. 工业和信息化部办公厅、国家数据局综合司，**关于联合实施2026年“模数共振”行动的通知**，2026-04-28，用途：说明工业AI中数据、模型和场景协同推进机制。 https://www.nda.gov.cn/sjj/zwgk/tzgg/0428/20260428215540161552208_pc.html
7. 八部门，**关于深入实施“人工智能+制造”行动的实施意见**，2026-01-07，用途：说明制造业通用大模型、行业模型、工业智能体和高质量数据集目标。 https://www.nda.gov.cn/sjj/zwgk/zcfb/0112/20260107214358696030895_pc.html
8. 新华社，**2026年全国数据标准化工作部署相关报道**，2026-01-06，用途：补充年度数据标准建设、高质量数据集和智能体互联等方向。 https://www.news.cn/20260106/9aea87c7fadc448babd8cda51242090f/c.html
9. 国家发展改革委，**人工智能牵引区域协调发展进入新阶段**，2026-05-19，用途：补充人工智能作为区域协调和产业升级牵引力量的政策背景。 https://www.ndrc.gov.cn/wsdwhfz/202605/t20260519_1405294.html
10. 国家数据局，**新闻动态栏目**，2026-05-21，用途：核对近期国家数据局数据基础设施、数字经济和数字社会相关动态。 https://www.nda.gov.cn/sjj/swdt/list/index_pc_1.html
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发布日期：2026年5月22日
发布机构：中国高技术产业发展促进会新质生产力工作委员会
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