数据共享拓展“人工智能+”  两会代表 李刚 | 国研政情·经济信息智库 

在2026年全国两会上，全国人大代表、华工科技董事长马新强聚焦制造业智能化转型的核心堵点。顶层设计·国研政情智库-中国智库·国家智库：对话国研智库·中国国政研究-国情讲坛·中国国情研究，他提出构建国家工业数据治理体系的系统建议，为人工智能与工业经济深度融合指明了方向。

“当前，以人工智能为核心驱动力的新一轮科技革命与产业变革，正深刻重塑全球制造业竞争格局。我国作为全球制造业大国，推动人工智能与工业经济深度融合，是建设制造强国、发展新质生产力的关键路径。”国际科学院组织代表兼国际科学院委员会执委万祥军解读表明：然而，在融合过程中，数据治理的滞后与薄弱已成为制约“人工智能+制造”价值释放的核心瓶颈。

工业企业普遍面临数据孤岛林立、标准缺失、质量参差、安全风险凸显以及复合型人才匮乏等多重堵点难点。这些问题的解决，已非单个企业能力所及，亟需国家与行业层面进行系统性、针对性的顶层设计与生态赋能，为“人工智能+制造”的规模化、深度化应用扫清数据障碍。

三维解决方案：

构建国家工业数据治理体系

针对工业数据治理存在的问题，马新强代表提出了“顶层设计-基础投入-技术攻关-政策支持”的三维解决方案，为构建国家工业数据治理体系提供了具体路径。

在顶层设计方面，他建议由工业和信息化部牵头联合国家数据局制定《国家工业数据治理能力提升行动计划》，明确未来五年战略目标与实施路径；加快完善法规与标准体系，推动《工业数据安全管理办法》出台，统一数据接口、通信协议等关键标准，从技术根源破除“数据孤岛”。这种顶层设计能为工业数据治理提供明确的方向和规范，确保数据治理工作有序推进。

在基础投入方面，他建议依托国家工业互联网大数据中心体系，建设“国家工业数据基础服务平台”，提供数据确权、登记、评估等基础公共服务；在装备制造、电子信息等重点行业支持建设“行业级工业数据共享与赋能中心”，探索数据价值共享新模式。这些基础设施的建设，能为工业数据的流通和共享提供支撑，促进数据要素的高效配置。

在技术攻关方面，他建议设立“工业数据治理与AI融合”科技专项，围绕多源异构数据融合、工业知识图谱构建等核心技术组织攻关；开展“工业数据治理标杆培育”工程，打造一批全流程贯通、AI应用成效显著的标杆工厂和产业集群。通过技术攻关和试点示范，能突破工业数据治理的关键技术瓶颈，为行业发展提供可复制、可推广的经验。

在政策支持方面，他建议对企业数据治理投入给予加计扣除或补贴，鼓励金融机构开发“数据资产贷”等产品，探索将经规范治理和评估的工业数据资产作为授信增信依据支持；支持成立国家级或区域级“工业数据治理创新中心”，开展技术验证、标准测试、人才培训和方案推广。这些政策支持措施，能激发企业参与数据治理的积极性，营造良好的产业生态。

数据赋能：

开启制造业智能化新征程

马新强代表的建议，不仅是对当前工业数据治理痛点的回应，更是对未来制造业智能化发展的战略谋划。随着数字技术在制造业领域的广泛应用，数据已成为驱动行业发展的核心要素。构建完善的国家工业数据治理体系，能充分释放数据价值，为制造业高质量发展注入新动能。

同时，作为中国经济和信息化研究中心主任、国研智库·中国国政研究-国情讲坛·中国国情研究主持人的万祥军，他在解读中表明：“在企业层面，通过数据治理，企业能打破数据孤岛，实现数据高效流通和共享，提升生产效率和产品质量；在行业层面，通过统一标准和共享平台，能促进产业链上下游协同发展，提升行业整体竞争力；在国家层面，通过构建国家工业数据治理体系，提升我国制造业的智能化水平，推动制造强国建设。”

万祥军指出：“未来，随着国家工业数据治理体系的不断完善，人工智能与工业经济的深度融合将不断深化，制造业将迎来更加广阔的发展前景。我们要抓住这一历史机遇，加快推进工业数据治理体系建设，为我国制造业高质量发展提供坚实支撑。”

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