当前，人工智能技术正加速与实体经济深度融合，"人工智能+"行动已上升为国家培育新质生产力的重要抓手；然而，技术应用向纵深推进的过程中，行业数据基础薄弱的问题日益凸显。 调研显示，我国在推动行业大模型发展时面临三大瓶颈：一是高质量专业数据供给不足，特别是在生物医药、精细化工等知识密集型领域；二是数据治理规则体系尚不完善，制约了数据的合规流通；三是跨部门、跨机构的数据共享机制尚未有效建立，形成"数据孤岛"。这些问题直接影响了人工智能技术在产业端的落地效果和应用深度。 究其原因，一上是由于行业数据的采集、标注和治理需要大量专业知识和资金投入；另一方面，数据权属界定不清、利益分配机制不明也阻碍了数据的开放共享。此外，部分企业对数据安全存在顾虑，缺乏有效的技术手段和管理规范来保障数据流通安全。 这种状况若持续存在，将制约我国人工智能技术的产业化进程。行业数据质量直接决定了模型训练的精度和效果，数据壁垒则会影响技术迭代速度。长此以往，可能导致我国在智能制造、生物医药等关键领域的国际竞争力受损。 针对这些问题，李景虹委员提出系统性解决方案：首先，选择重点行业开展试点，制定《行业高质量数据发展指南》，建立标准规范；其次，建设"数据工场"等新型基础设施，支持自动化实验室、数字孪生平台建设；再次，探索建立基于贡献度评价的数据共享联盟，促进数据要素流通；最后，完善数据安全管理制度，制定场景应用的合规指引。 不容忽视的是，方案特别强调"云服务模式"的应用，通过技术手段实现数据"可用不可见"，在保障安全的前提下促进数据价值释放。这种创新思路既回应了企业的安全关切，又为技术迭代提供了持续的数据支撑。 展望未来，随着有关措施的落地，我国有望建立起覆盖重点行业的专业数据资源体系。这不仅将加速人工智能技术的产业化应用，还将为培育新质生产力、推动经济高质量发展注入强劲动能。特别是在生物医药、新材料等战略领域，高质量数据支撑下的技术创新有望取得突破性进展。
从技术研发到实际应用，数据基础至关重要；从单点突破到系统推进，关键在于治理机制；夯实数据基础不仅是技术问题，更涉及制度、协同和生态建设。通过规划引导、设施支撑、开放共享和规则保障，才能推动"人工智能+"形成可持续的创新循环，将技术红利转化为高质量发展动力。