近日，第四届北京人工智能产业创新发展大会召开，超 15000 人参会、政产学研齐聚，国家数据局局长刘烈宏一句 “人工智能的星辰大海，需要数据的江河奔腾”，成为全场最强音。
本次大会主题为融合 效能 安全 —— 让 AI‘+’出新活力。刘烈宏的发言没有停留在宏观定调，而是直指 AI 与数据融合的现实痛点，给出了一份可落地、可执行的数据企业 “融合指南”与数据人 “能力清单”。
这场发言，其实传递了一个很重要的信号：
人工智能要往下走，关键在数据。
我们把核心内容拆开讲清楚。
AI往下走，越来越“吃数据”
大模型从通用走向行业，需求已经彻底变了：
- ●具身智能等新方向崛起，对高质量增量数据需求更加苛刻
只有把数据做深、做准、做体系，AI 才能从 “会聊天” 真正走向 “懂业务”，谁先建好数据体系，谁就拿下新一轮优势。
国家定调：四件大事，直指数据核心
1. 把高质量数据集，当成 AI 基础工程
国家已将数据赋能 AI列为重点工作：
核心导向：AI 应用推进到哪里，高质量数据集就要跟到哪里。
今年目标更明确：以场景牵引，打造AI-ready 数据集—— 技术可行、好用便捷、质量可靠，让大模型更稳、应用更广。
2. 数据技术也要 “搞科研、打硬仗”
很多人只盯模型，却忽略了数据本身的技术突破。
重点突破方向：
一句话：既要数据好用，也要数据安全、能流通。
3. 培育一批叫得响的 “数据企业”
现状很现实：AI 企业一抓一大把，叫得响的数据企业却不多。
下一步：大力培育数创企业，打造对标国际的标杆企业，形成一批做标准、做产品、做服务的专业数据力量，补齐 AI 生态短板。
4. 形成 “为高质量数据付费” 的市场共识
数据价值要释放，必须靠市场机制。围绕供给、流通、定价、收益分配、应用全链条，加快建立可持续内生动力，推动形成共识：
好数据，就该有好价格；用得越好，越有人愿意持续买单。
总结
此次大会的沉浸式体验区，展示了“AI原生”的无限可能。而刘烈宏局长的发言，则为这场变革注入了最关键的“数据燃料”。一组来自会场的数据显示：北京数交所的高质量数据集交易占比已近80%；专业医疗数据能将AI诊断准确率提升15%以上——数据的质量，正在被市场精准定价，并直接兑换为商业价值与社会效益。