8月28日，2026中国国际大数据产业博览会数据基础设施和数据标准化主题交流活动在贵阳举行。中国信息通信研究院副院长敖立作《面向人工智能的国家数据基础设施发展思考》主题报告时表示，人工智能正成为驱动数据基础设施升级的最活跃力量，国家数据基础设施正从数据流通的公共通道成长为智能时代的新底座。

“国家数据基础设施是支撑数据跨区域、跨行业、跨主体流通的公共服务体系。近年来，在国家数据局的统筹指导下，数据基础设施正从蓝图走向实体。据不完全统计，已覆盖15个行业、超50个城市，协同近4万个生态体系。设施建设已由探索起步迈入建设应用协同推进的新阶段。”敖立说。

敖立分析认为，人工智能正在从多个维度重塑数据的使用方式，即需求从阶段性转向持续性，类型从结构化转向多模态，主体从人拓展到模型，处理从云端延伸至端侧，质量优化从完全准确转向真实有效，关联组织从管理文件转向关联世界，智能交付从面向人转向面向机器。

面对人工智能带来的变革，敖立认为国家数据基础设施需要在五个方面实现系统性升级。

提升规模化供给能力。人工智能需求呈指数级增长，数据基础设施需从“一事一议”的点对点对接，升级为面向模型的规模化持续供给。据国家数据局调查，头部企业模型训练使用外部数据的比例一年内从54%升至74.36%，同期高质量数据量增长142.58%。2025年，我国用于人工智能训练和推理的数据总量达199.48艾字节，同比增长42.86%，其中推理数据量首次超过训练数据量，达101.34艾字节。数据基础设施需将一次性资源交付变为面向模型全生命周期的多模化持续供给。

提升质量优化能力。数据基础设施要把沉淀在企业和产线中的专业知识输送给模型，同时让模型在应用中生成新知识、回流沉淀，形成数据与知识相互滋养的良性循环。质量标准需从资源层面的完全准确，推进到业务场景中的真实有效。

提升关联组织能力。多模态已成为大模型的焦点，世界模型也在快速演进。以某企业数据为例，非结构化数据占数据存储的八成，主要为视频、语音和传感器信号。数据基础设施管理对象需从数据文件拓展为真实事件中的对象、事件和时空关系，建立可信身份，让机器能够直接理解、自主发现、按规则使用数据。

提升智能交付能力。智能体正成为新的服务形态。数据基础设施过去承载的是人与数据、数据与数据的网络，今天需要承载人、智能服务与数据三者之间的网络。数据交付要从人工发起的一次性操作，转为自主发现、按规则常态运行。

提升观测协同能力。数据基础设施需从供给侧、组织侧向生产侧延伸，抵达数据产生和使用的末端。智能终端既是数据活跃的产生地，也是智能决策的发祥地。数据基础设施要把管理和服务延伸到端头，让价值在末端释放，新的数据也在末端生成，形成设施闭环。

“国家数据基础设施的系统性跃升正在加快形成‘数据持续供给、应用持续反馈、能力持续优化’的闭环。”敖立表示，面向未来，应从管理面、数据面、业务面的协同演进，坚持场景驱动、坚持开放、协同标准共建这三个方向把握发展机遇。

天眼新闻记者 郭立

编辑 鲍贝贝

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