开发数据要素 推进数实融合(附图片)

9月24日，在2025年中国国际信息通信展上，中国工程院院士邬贺铨作了题为《开发数据要素推进数实融合》的主旨演讲。邬贺铨提出，当前我国已经进入智能体时代，发展潜力较大。AI是数实融合的一个最大变量，上云是数实融合的关键，要以数据为抓手，借助AI破解数实融合难题。

邬贺铨表示，目前，我国数据要素市场化还面临障碍，数据价值没有充分释放，72％的企业认为数据权属不清，所以拒绝数据共享。“企业对数据的应用还存在一些担心，一是不会用，需要一定的技术。二是不敢用，因为可能会涉及用户的隐私以及数据安全问题。三是不愿用，投入产出不一定得到回报。”他提到，现在中小企业的云化成本基本能够占到营收的8％以上，如果用加密能耗还要增加更多。麦肯锡预计，这种数据的应用投入产出回报周期要五年多。对此，邬贺铨提出，企业数据应用存在障碍，激活数据要素价值需要在技术、制度和生态上协同，要完善数据的全生命周期开发、安全以及服务。

邬贺铨从数据采集、预处理、存储、使用等方面谈及如何激活数据要素价值。

基础设施方面，目前我国拥有较为完备的网络基础设施，正在加快建设计算单元、存储单元等算力基础设施。除此之外，需要有数据流通利用基础设施，包括数据的汇聚、数据的加工以及数据的应用。

数据采集方面，邬贺铨提到可以利用API、爬虫、传感器采集，但传感器采集成本很高，目前来看，用AI生成数据是一种趋势，“如果我们反复用AI迭代，最后数据严重失真，模型是会崩溃的，所以AI生成的数据必须加以标注”。此外，邬贺铨认为，数据需要进行编目，归类数据的结构、来源、用途、更新时间以及访问权限。数据清洗方面，要注重匿名化脱敏。

存下来的数据如何使用？邬贺铨提到，首先是明确企业使用数据的需求，并在数据调用上严格考察第三方服务商的安全资质，数据开发时可以利用网上的开源工具，但是在调用工具的时候需要强制执行一些安全策略。除了调用工具开发数据，还需要调用模型和算力，评估模型是否合适，使用容器的办法，实现模型服务的快速部署以及调用模型的工具链。此外，要构建可信计算环境，包括网络、平台、硬件、应用、云的可信等。

此外，邬贺铨提出，数据的利用关键是见成效，一是全流程优化；二是跨域协同创新，数据打破行业边界；三是价值乘数效应，通过数据资本化变现。