2026年“两会”上，“数据、AI”成为核心议题，代表委员们的讨论主要围绕‌AI立法、数据要素价值释放、AI与实体经济融合以及AI治理‌这四大方向展开，政策导向非常明确。

　　一、 AI立法与统一治理：从“点状式”回应到系统性框架

　　‌核心诉求‌：多位代表委员指出，当前AI治理法律呈现“碎片化”，缺乏基础性、统筹性、权威性的上位法。

　　‌具体建议‌：呼吁制定专门的《人工智能法》，坚守“发展与安全并重”，明确基本原则与基础制度；细化深度伪造、AI欺诈等追责机制；为下位法预留空间；配套税收激励、研发补助等政策。

　　二、 数据要素价值释放：从“沉睡”到“唤醒”

　　‌政策定调‌：2026年被国家数据局明确定为“‌数据要素价值释放年‌”。《计划报告》首次将“数据赋能工程”作为独立任务部署，标志着政策重心从“试点探索”转向聚焦实效落地、推动系统性全域赋能。

　　‌核心挑战‌：数据使用率不足1/3，数据要素化、资产化、资本化水平亟待提升；企业层面“数据孤岛”“沉睡数据”现象普遍存在。

　　‌解决路径‌：鼓励各行业建设适配统一的行业级高质量数据集标准，规范行业数据采集、标注、合成等关键技术流程，建立行业数据集质量评价模型。

　　三、 AI与实体经济融合：从“概念验证”到“场景深耕”

　　‌制造业‌：代表委员热议AI与传统高耗能产业的融合治理问题，提出从“基础、攻关、示范、生态”四个层面系统推进AI在制造业的推广应用。

　　‌农业与食品工业‌：AI赋能精准种植、养殖和食品研发、生产、营销全流程。

　　‌医疗与养老‌：“AI+养老”成为热议词，代表委员建议打破各智能设备、数据平台之间的壁垒，形成服务合力；推动养老机构智能化改造，提升专业照护效率与质量。

　　四、 AI治理：从“安全底线”到“价值引领”

　　‌安全底线‌：AI发展与治理必须同步推进，健全标准与安全框架，强化伦理与责任监管，构建协同共治生态。

　　‌价值引领‌：代表委员强调，发展人工智能关键在于“用正确的价值观为智能体‘立心’”，从“技术至上”走向“价值引领”。