当前，人工智能正处于深度融入经济社会发展的关键阶段。大模型每一次能力突破，都离不开海量、优质数据的“喂养”。高质量数据集的供给规模与质量，直接决定人工智能创新的高度与产业落地的深度。
“十五五”规划纲要将“建设高质量数据集”列为数字中国建设的重点任务，明确提出面向能源、交通、制造、教育、健康、金融等领域建设高质量数据集。近日，国家数据集管理服务系统正式发布并启动试运行，这是贯彻落实“十五五”规划纲要的重要举措，标志着我国高质量数据集建设迈入集约化管理新阶段，为人工智能加速发展注入了强劲动能。
在人工智能时代，高质量数据集成为数据要素市场化配置改革的重要突破口。国家数据局最新数据显示，截至2026年第一季度，我国已建成高质量数据集超过11.6万个，总体量超过960PB。从全球范围看，世界主要经济体纷纷将高质量数据集和相关基础设施建设提升至国家战略高度。我国也积极布局，国家数据集管理服务系统作为我国高质量数据集领域的基础性支撑设施，是落实人工智能国家战略的核心载体。
“十五五”时期是我国人工智能从“并跑”迈向“领跑”的关键5年，只有通过设施化建设促进高质量数据集有效供给，才能在这场科技竞争中占据先机。同时，我们也要清醒认识到，我国高质量数据集建设仍面临一些新的挑战，主要表现为：一是建设主体分散，数据管理部门难以全面掌握资源底数与建设进展；二是供给侧信息不对称，容易导致重复建设与质量参差不齐；三是需求侧获取成本高、周期长，制约技术创新效率。从产业实践看，我国数据要素市场仍存在资源性不足、专业性不够、应用性不强等深层次问题。如在工业领域，大多数产业数据分散在企业内，企业数据又分散在生产、服务、研发等不同部门，企业和部门之间的壁垒导致产业数据集建设面临制度性阻碍。
高质量数据集建设绝非简单的数据归集，而是一项涉及标准制定、技术攻关、数据流通、利益分配、多方协同的系统工程。要从数据产权制度、流通交易规则、价格形成机制等方面多管齐下，为破解挑战制定清晰路径。
发挥统筹协调的制度优势。国家数据集管理服务系统通过对管理部门提供目录管理、建设监测功能，摸清“家底”；为供给方提供发布、凭证申领、质量测评服务，让优质数据资产“浮出水面”；为需求方提供查询检索、需求发布功能，降低交易成本。积极推动供需发布、全域检索、凭证申领等基本功能，与国家数据基础设施以及部分地方系统完成对接，建立国家级系统牵引、地方和行业协同的工作体系，形成“底数一本账、调度一盘棋、协作一张网”的工作格局。
坚持有效市场和有为政府相结合。既充分发挥国家数据集管理服务系统在政府主管部门的标准制定、公共服务、安全监管中的引导作用，又充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，不替代也不干预市场化数据交易机构的正常运营，为其提供统一的资源目录与质量认证支撑，降低市场交易成本，提升流通效率。
平衡集约管理以及数据产权和安全的关系。采用“物理分散、逻辑集中”的建设模式，避免强制数据归集带来的权属争议与安全风险，尊重数据持有者的合法权益，实现资源的高效匹配。
以制度创新破解数据要素流通难题。加快落实“十五五”规划纲要提出的建立健全数据产权、流通利用、收益分配、安全治理等数据要素基础制度，推动数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分置运行，为全球数据产权制度贡献中国智慧。进一步激活数据要素市场活力。探索符合数据要素特性的定价机制和价值评估体系，让数据真正成为可度量、可交易、可增值的新型生产要素。推动人工智能与实体经济深度融合。打造一批集“数据集生产加工和流通利用、支撑模型训练应用”于一体的数据赋能工场和“数据智能体”示范工程，让高质量数据集支撑人工智能高质量发展，为数字中国建设贡献更加坚实的数据力量。
本文来源：学习时报
作者：袁军 孙世芳
