当前，人工智能加快融入经济社会发展各领域，深刻改变着生产与生活方式。在业内看来，模型能力提升只是基础，能否获得高质量数据支撑，进而打通数据流通和应用链条，形成安全可信的治理体系，是人工智能在更多场景落地应用的关键。
6月16日，“2026人民数据大会”专题交流会“数据要素×人工智能——词元（Token）赋能数据，智能驱动场景”在四川省自贡市举办。交流会围绕高质量数据集建设、具身智能数据和合规治理等议题展开交流。
多位参会嘉宾表示，人工智能发展正在从模型能力提升，进一步走向数据、场景、治理协同推进。推动“数据要素×人工智能”融合发展，要以高质量数据供给夯实基础，以场景需求牵引应用创新，以可信流通和合规治理提升数据价值释放水平，更好地赋能公共服务、产业升级和社会发展。
数据筑基，夯实人工智能发展基础
作为本次专题交流会举办地，自贡正把人工智能作为推动老工业城市转型升级的重要抓手。
自贡市人民政府副秘书长蔡国银出席专题交流并致辞。
人民网·人民数据总经理杨森滟表示，我国拥有海量数据资源和丰富应用场景，如何将数据资源优势真正转化为人工智能竞争新优势，仍需要各方共同探索。她提出，要建设“数据富矿”，促进高质量数据集规模化供给；聚焦“小而精”，以场景牵引数据价值深层释放；守好价值观底线，完善数据标准，确保人工智能发展“不越轨、不跑偏”。
据介绍，人民数据已汇集了产业链、电商、工商、舆情等43大类行业数据资源，形成了高质量数据集，提供海量、及时更新、源头合规的高质量数据服务。从互联网时代到人工智能时代，持续为数字经济发展提供富矿与燃料。
数据不仅服务产业，也服务民生。
“民生无小事，数据有温度。”国家发展改革委社会发展司原副司长、一级巡视员郝福庆表示，要充分利用数据服务国家战略、服务民生福祉、服务市场需求。推动跨部门数据协同、动态监测预警和依法开放应用数据，有助于提升公共服务决策的科学化水平。
从技术演进看，人工智能也面临新的发展要求。上海市人工智能战略咨询专家委员会荣誉委员、上海交大讲席教授、香港中文大学荣誉教授、欧洲科学院院士徐雷认为，当前大模型能力与生成式模型、Transformer架构、预训练和后训练等技术路径密切相关。随着规模化发展面临算力、能耗等约束，人工智能还需要面向实际应用和专业场景，在既有技术积累基础上持续创新。
青瓦台一名不愿透露姓名的官员说，如今这套房正在出租，租约仍在有效期内。
两名贸易消息人士周五表示，阿联酋石油生产商计划在4月份出口更多其旗舰原油穆尔班。这进一步表明，随着人们越来越担心美国对伊朗的任何打击都可能扰乱该地区的石油供应，中东主要出口国正在加大供应力度。
元股证券场景牵引，促进数据价值转化
随着技术的不断提升，AI正从“锦上添花”的辅助工具，演变为“不可或缺”的生产力核心。
办公软件是人工智能落地应用的重要入口。北京金山办公软件股份有限公司副总裁王少康表示，金山办公正向智能办公时代转型。企业通过办公组件、知识库、行业AI等能力，推动人工智能在软件端从辅助写作、排版、生成公式，进一步走向理解目标、规划任务和协同执行。
高质量数据要发挥作用，还需要通过平台、产品和基础设施进入具体场景。
会议期间，“语料厨房”产品正式发布。据介绍，该平台结合人民网、人民科技多年主流价值语料库以及区域、行业高质量数据集建设经验，构建高质量数据集建设解决方案，赋能语料规划、采集、制作、审校、管理和输出全流程。
中国电信（人工智能）产业研究院副院长刘俊认为，产业智能化的关键，在于让数据真正参与模型生产，让模型服务业务场景，再由场景反馈驱动迭代优化。模数共振要构建高质量数据集、高效能模型、高价值应用之间的正向循环，让数据价值和模型价值可计量、可追溯、可运营。
元股证券:ygzq.hk中国电子云副总裁冯进则认为，产业智能化将加速数据治理和数据流通。当前部分数据流通场所停留在数据层面的撮合交易，未来将进化为基于AI原生的加速面向AI数智流通的创新范式，进而真正数智资产化运营。
治理护航，推动人工智能规范应用
人工智能应用不断拓展，围绕数据高质量发展，如何以场景驱动创新、以治理保障安全，成为业内讨论的重点。
深圳市优必选科技股份有限公司战略合作部部门负责人谢琨表示，传统人工智能更多与互联网和信息平台交互，具身智能则要让机器人进入真实物理世界。这意味着数据不再只是文字、图像和网页，还包括动作、接触、操作和场景经验。
知跃空间智能科技有限公司联合创始人张展认为，具身智能不能简单依赖扩大数据和算力规模。真实物理世界更加复杂，对智能体的学习能力、适应能力和自我迭代能力提出更高要求。
重庆菲利信科技有限公司总裁贝依林表示，数据标注行业正在从早期的文本、图像标注，走向音视频、3D点云、医疗、金融、包括工业图纸及设计建模等垂直领域的多模态复杂标注。词元成为可计量单位后，对数据服务的精细度、专业度和质量提出了更高要求。
天鹅到家创始人兼CEO陈小华认为，企业过去积累的数据大多是“面向人”使用的，需要通过系统、后台、报表来使用。进入AI智能体时代，企业应把高质量私域数据向员工和AI开放，让智能体理解企业规则、知识库、服务标准和历史处理记录，从而真正参与业务流程。
北京泽仪律师事务所主任周天喜表示股票配资新手，人工智能和数据应用必须有规则、有边界。无论是开发者、部署者还是使用者，都可能因算法缺陷、数据处理不当、个人信息保护不到位等承担相应责任。在当前法律框架下，人工智能本身还不是法律责任主体，责任仍由自然人、法人或其他组织承担。因此，要坚持事前预防、事后追责和全程合规。
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