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5月28日，2026世界智能产业博览会在天津开幕。国家数据局局长刘烈宏出席活动并发表致辞。
他指出，具身智能的竞争，也是数据体系能力的竞争。高质量数据集是先进制造业智能化升级的基础资源和创新引擎，是具身智能“感知—决策—执行”的重要基础，是人工智能驱动科学研究加速发展的关键支撑。
AI正从“训练驱动”迈向“训练与推理双驱动”
当前，人工智能发展呈现出鲜明的“数据驱动”特征——数据的规模、质量、结构，深刻影响模型的智能水平和应用边界。从数据的角度看，AI就是数据的精炼厂。
2025年，我国数据生产总量达到了52.26泽字节（ZB），占全球的27.44%；用于人工智能训练和推理的数据总量为199.48艾字节（EB），同比增长42.86%。其中，推理数据量首次超过了训练数据量，达到101.34艾字节（EB）。
这说明，人工智能正在从“训练驱动”向“训练与推理双驱动”加速演进，在各行业的渗透和应用呈现爆发式增长。
在工作实践中，我们形成并深化两个导向：
“人工智能发展到哪里，数据工作就跟进到哪里”——数据要精准适配人工智能发展范式变迁。
“人工智能赋能行业发展到哪里，行业高质量数据集建设和服务就跟进到哪里”——数据要紧跟人工智能的行业落地与场景应用。
这两个“到哪里”已形成广泛社会共识。
三点体会：数据如何赋能人工智能
一是高质量数据集是先进制造业智能化升级的基础资源和创新引擎
我们支持工业制造领域的链主和先行先试单位，围绕汽车制造、船舶工业、轨道交通、有色金属等重点方向，建设行业高质量数据集，目前已形成约2.8PB的数据规模，有力支撑了人工智能在工业制造场景的深度应用。
人工智能在制造业的应用，已深入到研发设计、生产制造、质量检测等关键环节。只有把真实产线、设备运行和质量检测等数据系统采集、治理和利用起来，才能更好支撑行业大模型和智能体理解工业机理、适配工业场景、优化工业流程。
二是高质量数据集是具身智能“感知-决策-执行”的重要基础
具身智能的竞争，也是数据体系能力的竞争。
依托视觉、触觉、音频等高质量、多模态训练数据的支撑，人工智能才能在物理环境中进行感知决策，才能具备在真实环境中的自主适应与任务执行能力。
今年4月19日举办的第二届“北京亦庄半程马拉松暨人形机器人半程马拉松”比赛，首次设置了“自主导航组”。相比2025年首届比赛中机器人主要依赖遥操作，本届赛事自主导航参赛队伍占比已达38%，显示具身智能机器人正加速向“全自主”阶段迈进。
比赛中，获得冠军的机器人成绩是50分26秒，打破了人类的半程马拉松记录，比世界记录快了6分54秒。
我们观察，取得好成绩的企业有一个共同特点：以完善的数据工程驱动具身智能发展。这些企业不仅布局了真机遥操、仿真合成、人类视频等数据产线，还打造了面向具身智能数据的新一代多模态数据平台，实现对多源异构数据的统一治理、高效流转和充分利用。
值得一提的是，去年，全球最大的具身智能数据工厂在天津投用，部署了超过150个标准化采集单元，覆盖工业制造、生产生活等场景，年产近2亿条高质量训练数据。
三是高质量数据集是AI for Science加速发展的关键支撑
与传统科研手段相比，AI for Science对数据规模、质量提出更高标准。科学研究本身具有严谨性、可靠性的严格要求，只有数据足够准确、规范、可信，模型才能形成可靠的分析判断和科学推理。
可以说，高质量数据集不仅是科学领域模型训练的基础底座，更是推动基础研究走向产业应用的关键支撑。
国家数据局的“531”工作体系
国家数据局认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，持续推进数据要素市场化配置改革：
2024年是“制度建设年”
2025年是“改革攻坚年”
2026年是“价值释放年”
经过努力，我们形成了“531”工作体系：
“5”：数据基础制度建设、数据基础设施建设和运营、数据场景建设和融合应用、全国一体化数据市场建设、数据产业培育
“3”：夯实三个基础——数据领域核心技术攻关、数据标准化、数字人才培养
“1”：数据要素赋能人工智能创新发展
近期，国家数据局将推出《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，围绕强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放等六大行动，推动各行各业“数据飞轮”更好转起来。
点赞天津：数字经济创新发展成效显著
天津是国家数字经济创新发展试验区。在技术突破方面，天津超算中心打造三个“百亿亿级”超智存融合算力基础设施，广泛服务全国重点科研、企业和政府机构。
在场景落地方面，天津围绕工业制造、科学研究等重点行业打造高质量数据集，并将在本届智博会发布50项需求场景，以需求牵引促进数据标注产业发展。
在生态构建方面，天津在上合组织数字经济合作平台建设方面取得显著成效，数字经济生态圈正在加速构建。
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