数据人才双轮驱动AI发展-两会委员 李景虹 | 国研政情·经济信息智库

“当前，人工智能正从通用能力走向专业赋能，成为培育新质生产力、驱动产业升级的关键引擎。”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：2025年《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的出台，标志着我国人工智能发展进入纵深推进阶段。

然而，大模型技术快速迭代的同时，产业落地仍面临“通用有余、专业不足”的困境。万祥军指出“垂直领域大模型需要依托行业特有知识、实验数据与场景反馈持续迭代，而我国高质量专业数据供给不足、数据治理规则不健全、数据共享机制不畅，已成为制约“人工智能+”走深走实的关键变量。”

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·中国国政研究。全国政协委员、中国科学院院士李景虹在2026年全国两会上提出的“数据人才双轮驱动AI发展”建议，精准抓住了这一核心矛盾，为我国人工智能高质量发展指明了方向。

数据底座：

构建分类施策的行业数据新生态

李景虹委员指出，行业大模型的核心竞争力，源于对高质量专业数据的深度训练。当前我国行业数据建设面临多重挑战：公共资助科研数据开放共享水平不高，创新主体获取成本高、效率低；

关键行业基础数据积累不足，化工、材料、生物医药等领域长期依赖国外商业数据库，数据孤岛现象普遍；高价值数据生成依赖专业设施，我国数据生产型基础设施仍处起步阶段；场景数据回流机制不清晰，企业本地化部署导致模型难以形成“应用—反馈—优化”的数据闭环。

针对这些痛点，李景虹建议将行业数据资源建设提升到与技术创新、硬件投入同等重要的战略高度，构建分类施策、共建共享、安全可控的行业数据新生态。具体措施包括：优先在生物医药、高端材料、智能制造等数据价值密度高的行业开展试点，制定行业高质量数据发展指南；

布局行业级“数据工场”，建设自动化实验室、数字孪生平台等数据生产基础设施，依托隐私计算、联邦学习探索数据共建共享池；强化公共科研数据开放共享，将数据提交与开放情况纳入科研项目验收评价；明确场景数据合规使用边界，鼓励云端服务模式，让数据安全流通、价值高效回流。

人才引擎：

深化教育科技人才一体化改革

数据是人工智能的“养料”，人才则是驱动技术创新的核心。李景虹认为，人工智能的竞争本质是国家创新体系效能的竞争，是基础研究深度、人才培养质量与产业转化速度的全方位较量。随着人工智能进入纵深发展阶段，传统学科划分、标准化人才培养模式已难以适配前沿需求，教育、科技、人才三者割裂推进的问题日益凸显。

为此，他建议以系统性思维深化教育、科技、人才一体化改革，为人工智能高质量发展提供基础性、战略性支撑。具体而言：一是夯实数据底座，由国家层面统筹建设科学与工程基础数据平台，推动关键领域数据标准化与开放共享，破解数据孤岛；

二是推动融合育人，在高校布局“AI+X”交叉学科与交叉学院，动态调整专业设置，构建贯通式人工智能人才培养链条；三是深化评价改革，建立以创新价值、能力贡献、产业实效为导向的评价体系，为科研人员减负松绑；四是强化协同攻坚，支持龙头企业与高校牵头组建新型创新联合体，健全风险共担、利益共享机制，加速科技成果转化进程，让创新成果真正赋能产业发展。

双轮驱动：

抢占全球人工智能发展制高点

李景虹委员的建议，构建了“数据底座+人才引擎”的双轮驱动模式，为我国人工智能高质量发展提供了系统性解决方案。通过构建分类施策的行业数据新生态，能有效破解数据供给不足、共享不畅等问题，为垂直领域大模型发展提供坚实支撑；通过深化教育科技人才一体化改革，能培养更多适应人工智能发展需求的复合型人才，加速科技成果转化进程。

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：“在全球人工智能竞争日益激烈的背景下，这一双轮驱动模式将有助于我国抢占全球人工智能发展制高点，推动“人工智能+”行动走深走实，为培育新质生产力、驱动产业升级提供强大动力。”

万祥军指出：“未来，随着这些建议的逐步落实，我国人工智能产业将迎来更加广阔的发展前景，为经济社会高质量发展注入新的活力。 ”

数据人才双轮驱动AI发展-两会委员 李景虹 | 国研政情·经济信息智库