中國數據生產量佔全球近三成 AI與數據深度融合成增長引擎
2026-08-18
中國新一代人工智能技術加速突破，數據作為模型迭代與智能升級的核心「燃料」，對經濟社會數智化轉型發揮日益重要作用。2025年內地年度數據生產量達52.26澤字節，佔全球數據總量27.44%。充分挖掘這一寶貴資源，全面拓展數據開發利用的深度與廣度，對加快形成智能經濟新形態具有重要意義。
人工智能的發展為數據開發利用提供更智能、精準及高效的技術手段，全面加速數據價值化進程。在開發深度方面，AI推動數據全流程智能化處理，拓展智能建模、趨勢預測及風險預警等分析模式，大幅提升數據治理精度與開發效率，能深度挖掘海量數據背後的關聯關係與潛在信息。在開發廣度方面，智能技術提升對文本、圖像、音視頻及傳感軌跡等非結構化數據的分析能力，實現低價值密度數據的深度挖掘與循環復用，釋放更多「沉睡數據」的要素價值。在流通模式方面，模型服務、詞元調用及合成數據逐步成為新交易標的，有助打通數據權屬、私隱保護及定價等堵點，全方位提升數據要素流通效率。
「模數共振」是人工智能與數據要素深度融合的重要趨勢，「以數訓模、以模生數」的正向飛輪，成為激發數據價值的關鍵路徑。從以數訓模角度看，數據質量正成為提升大模型能力的決定性因素，帶動數據採集、清洗及標註環節創新，為模型迭代提供優質「燃料」，有效化解模型幻覺與數據投毒等問題。從以模生數角度看，大模型的生成與推演能力能自主產出海量多維數據，豐富數據維度及規模，實現低成本數據供給，形成「數據滋養模型—模型賦能場景—場景再生數據—數據再優模型」的創新閉環。
近年內地持續開展「數據要素×」大賽及公共數據「跑起來」等行動，形成因地制宜的示範帶動效應。下一步推進數據價值化，仍需紮根於經濟社會數智化轉型的現實需求，並向國際合作場景拓展。在實體經濟場景，聚焦現代農業、智能製造、現代金融及智慧物流等行業，依託行業模型深挖生產、供應鏈及用戶行為數據價值，推動產業鏈上下游數據互通，開展智能研發及精準風控等應用。加快公共數據授權運營，降低用數成本，激發創新活力。在社會治理場景，加強政務、交通、衞健、生態及應急等領域數據共享，賦能治理能力提升風險預警處置效率。在國際合作場景，因應跨境數據流動需求，創新監管模式及規則對接，佈局數據跨境流動基礎設施，推進數字貿易、跨境電商及模型出海等新業態，拓展數字經濟國際合作新空間。
