2025年末,国度数据局将2026年明确定位为“数据要素价值开释年”。3月5日,《当局事情陈诉》进一步夸大,要深化数据资源开发使用,健全部据要素基础轨制,设置装备摆设高质量数据集。 于此配景下,怎样筑牢数字“底座”,成为两会代表委员们热议的核心。《中国科学报》采访了多位代表委员与一线科学家,他们从交通强国设置装备摆设中的“血液”,到驱动生命科学立异的“引擎”,再到为算力订价、存储短板和人材困境建言献策,对于数字中国设置装备摆设提出一系列真知灼见。 流通数据“血液”轮回 为交通强国设置装备摆设注入新动能 于现代经济勾当中,数据无处不于。“从汽车、无人机、呆板人等现代设备上遍布的传感器感知数据,到呆板装备自身的运转数据,再到运转调理、批示、办事与出产功课的运营数据,千行百业的全生命周期都于孕育发生海量数据。”天下政协委员、北京交通年夜学传授钟章队于接管《中国科学报》采访时说。 “数据就像数字经济时代的‘血液’,它经由过程通讯收集的‘血管’举行传输,由云计较及算力收集举行‘心脏’泵送及处置惩罚,终极由AI作为‘年夜脑’举行深度加工,支撑起各种智能运用。”钟章队形象地比方说,于交通范畴,数据要素的流动与运用,是驱动其从传统运输业向数字化、智能化、绿色化现代综合交通系统转型的要害。 “它让运输构造更‘智慧’,办事体验更‘优质’,安全保障更‘靠得住’。”钟章队说。依托年夜数据,高铁、高速公路等繁杂年夜收集可以实现精准调理、动态调解及智能预警。经由过程阐发客流、货流及气候等及时数据,体系可以智能选择最优线路,年夜幅晋升路网的通行能力及正点率。 他举例说,以铁路12306为代表的客票体系,经由过程对于客流数据的精准收罗与阐发,实现列车开行方案的动态调解、运力的精准投放。经由过程身份证件、电子客票、刷脸进站、于线退改签等办事,让“数据多跑路,群众少跑腿”,极年夜削减了游客候车与列队时间。而95306货运平台则买通了货流、车流、信息流、资金流的全链条数据,实现了货物从“站到站”向“门到门”“端到端”的改变,提供了全程可追溯的现代物流办事。 此外,经由过程对于动车组、路线、旌旗灯号等装备全生命周期的数据监控,可以实现设备妨碍的预判、运营危害的预警及过后的精准维护。这类从事中羁系、过后阐发到事先预防的闭环,构建了越发靠得住的安全樊篱。 “从这些方面来看,数据要素都已经经成为智能铁路、聪明交通的‘硬核’支撑。”钟章队说。 只管成就斐然,钟章队也坦诚,当前数据要素于交通范畴的深化运用仍面对“堵点”。因为铁路、公路、平易近航、水运分属差别部分治理带来的行政壁垒,致使跨部分、跨区域、跨方式的数据同享难,“一票制”联程联运今朝仍难以实现。因为数据尺度尚不同一,因为差别厂家、差别体系的装备、运营、办事数据来历多样,接口、格局、口径纷歧,致使数据难以深度融通及挖掘阐发。同时,因为市场化畅通机制有待健全,数据简直权、生意业务、收益分配和安全责任归属等机制尚不清楚,制约了数据价值的开释。此外,安全与同享尚需进一步均衡,部门单元对于数据利用及公然存于“不敢同享、不会同享”的挂念,怎样于确保安全的条件下促成数据开放,是亟待解决的问题。 谈和人工智能(AI)与交通的交融,钟章队暗示,“数据血液质量越高,AI这个‘年夜脑’才能越智慧。”他暗示,人工智能的深度运用,必需以高质量的数据管理及开放同享为条件。今朝,于交通范畴,面向公家的To C端舆图导航等运用已经较为成熟,但面向行业出产、调理、安全的To B真个运用才方才起步。 “将来,咱们需要于通用年夜模子的基础上,联合行业独有的‘行话’及纪律,开发出相宜的年夜模子。” 钟章队瞻望,跟着数据要素市场的不停完美及人工智能场景的深度培育,交通范畴的智能化厘革将迎来新一轮的发作式增加,为设置装备摆设“人享其行、物畅其流”的交通强国注入源源不停的数智动能。 驱动数字“新石油” 成为生命科学立异“焦点引擎” 作为国度微生物科学数据中央主任,马俊才见证了数据要素于本事域的巨年夜价值。他先容道,该中央成立的微生物数据平台,今朝已经笼罩全世界超8PB数据量,会聚了60多亿条微生物数据资源。这一重大的数据库支撑了新药研发、疫情预警、生物制造等庞大运用场景,并入选国度数据局首批18个国度层面大众树模运用场景。 “咱们致力在经由过程数据畅通打破‘信息孤岛’,让数据成为生命科学立异的‘焦点引擎’。”同时担当中国科学院微生物研究所研究员的马俊才于接管《中国科学报》采访时说。 于马俊才看来,数据要素就像数字经济的“新石油”。它不仅能驱动技能立异、优化资源配置,还有能加快财产进级。联合过往实践,他暗示,该中央正于开展的国度数据局“基在自立生物制造数据的氨基酸高产菌株革新树模场景设置装备摆设”运用项目,就因此社会效益及财产自立为导向,经由过程构建生物制造科学数据同享平台,整合多源异构数据形成高质量数据集。于此基础上,经由过程人工智能模子开发,实现工业菌种优化,赋能生物制造。 据先容,基在国度微生物科学数据中央的年夜数据挖掘及人工智能设计,科学家首创了普瑞巴林手性中间体R-单酰胺一步酶法合成技能,已经转化落地海内多家企业,该工艺防止了有毒有机溶剂的利用,合成成本比传统化学拆分工艺降落50%,估计产值超亿元,为我国生物制造财产的可连续成长注入了强劲动力。 于回首成就的同时,马俊才也直言不讳地指出了当前制约数据阐扬作用的体系体例机制堵点——尺度不同一。他以合成生物学为例,只管该范畴于食物、医药、能源等方面成长迅猛,但研发、出产与羁系环节的数据割裂严峻拦阻了技能落地。 “特别是于组学信息、生物历程参数与产物安全评价等要害环节,缺少同一尺度。”马俊才暗示,这类全链条数据不互通的近况,已经成为制约全世界生物制造财产化的共性难题。 面临这一挑战,马俊才建议,必然要晋升国际尺度设置装备摆设能力及话语权。基在依托中国科学院微生物研究所建立的世界微生物数据中央,2025年,马俊才与海内外偕行提倡举办了“生物制造全链条尺度化钻研会”,约请了来自基因组信息学、生物技能、食物技能等27位国际尺度化构造(ISO)的技能委员会主席及焦点专家参会,有用鞭策了包括基因组信息学、阐发要领、生物样本收藏、生物技能等11项ISO尺度提案的钻研及立项事情。 “作为我国生命科学范畴独一的世界微生物中央,咱们将继承凝结全世界共鸣。”马俊才暗示,将来将继承致力在鞭策全世界全链条数据的互通同享,全力打造具备世界影响力及引领力的微生物数据中央,为全世界生物经济成长孝敬中国聪明与中国气力。 筑牢数据“底座” 尚需全方位发力 两会时期,来自各界的代表委员还有缭绕数据管理、算力结构、存储技能和人材造就等焦点议题,提出了诸多设置装备摆设性定见。他们认为,假如将当下炙手可热的AI比作台前的“明星”,那末数据要素就是幕后的“底座”,数据管理就是决议AI下半场胜败的焦点竞争力。 算力作为数据的“加工场”,其供应布局及成长质量直接影响数据价值开释的效率。天下政协委员、中国科学院计较技能研究所研究员张云泉指出,当前算力市场化订价机制尚不完美。他建议参照电力的“基准价+上下浮动”模式,成立成本核算与价格引导系统,设立成本底线并指导错峰用电。同时,呼吁成立同一的算力器量尺度,对于通用计较、高机能计较、AI练习与推理别离制订尺度化单元及等价换算法则,以规范市场运行。 “当前我国算力设置装备摆设仍存于四年夜凸起问题。”天下政协委员、北京国际都会成长研究院开创院长连玉明指出,包括供需错配,高端智能算力紧张与西部通用算力闲置并存;“算力孤岛”征象严峻,跨域资源难以畅通;收集时延减弱西部上风;“算电协同”程度不高。 对于在算力设置装备摆设的宏不雅结构,他建议优化“东数西算”战略结构,构建“国度—区域—边沿”三级算力架构,实行精准功效结构。同时,经由过程完美直连收集、健全市场机制及鞭策绿色转型,体系性解决这些问题。 数据的永世生存及高效读写是开释其价值的条件,天下人年夜代表、天下人年夜财务经济委员会委员骞芳莉指出,当前,我国存储焦点财产存于较着短板:机械硬盘(HDD)财产彻底空缺,NAND闪存焦点技能仍有差距,要害质料与装备对于外依存度高。此外,海内存储基础举措措施设置装备摆设全闪存化运用渗入率偏低。“这使患上我国数据留存率仅为2.8%,‘应存未存’征象凸起。”骞芳莉呼吁,于全世界存储器件价格因供需掉衡而暴涨之际,必需加速成长以固态硬盘(SSD)为代表的进步前辈存力,补齐财产链短板,保障国度数据安全,把握数字经济成长自动权。 数据价值的挖掘终极离不开人材,天下政协委员、南京年夜学副校长、中国科学院院士周志华于天下政协十四届四次集会第二次全领会议上作年夜会讲话时认为,今朝,部门科研事情者对于“人工智能赋能科学研究”逗留于对于东西的简朴套用,或者盲目测验考试练习通用“科学年夜模子”以应答所有问题。” “要增强政策指导,晋升基础立异能力。”周志华建议,优化人工智能范畴科学研究的兼顾结构,重点撑持一批具备前瞻性、战略性的基础研究项目,鼓动勉励科研职员开展原创性研究。同时,厘革造就模式,打造复合型人材步队,从源头构建“人工智能赋能科学研究”复合型立异人材造就系统,体系化造就既深谙范畴常识又把握前沿AI技能的“双语”科学家。同时,于学位获取、职称提升、绩效查核等环节成立“交织学科特区”,解决跨学科人材于传统评价系统中“两端不靠”的困境。 这些建议为夯实“数字中国”的远景不停添砖加瓦,也为我国人工智能的可连续成长注入了强劲动力。