北京
本文轉自：人民網
人民網記者 焦磊
人工智能加速走向千行百業，數據的價值也正在被重新定義。
從大模型訓練到智能體應用，從服務業提效到品牌營銷升級，數據正在從后臺資源走向前臺能力。如何讓數據真正用起來、流動起來、產生價值，成為產業智能化繞不開的問題。
6月16日，在“2026人民數據大會”圓桌討論環節，多位與會嘉賓圍繞“數據賦能智慧應用新場景”主題，探討場景驅動下的數據價值實現路徑。
圓桌討論現場。人民網記者 翁奇羽攝
數據質量該如何進一步提升？
人民數據總編輯劉暢認為，當前公開渠道中的公域數據已被大模型訓練較為充分地使用，下一步更需要企業、機構通過自有渠道積累的私域數據參與進來。同時，生成式AI向代理式AI發展，對高質量數據集提出了更高要求。以人形機器人為例，機器人不能只在舞臺表演、賽場奔跑，還要走向生活服務、工業互聯網等真實場景，這背后需要高質量數據集訓練。
“這些問題的解決具有重要意義，也需要更多模式創新和場景探索。”劉暢表示，圍繞數據價值釋放，應進一步發揮數據對人工智能發展的賦能作用，讓數據在推動人工智能應用落地中發揮更大價值。
在一些行業應用場景中，數據已悄然開始改變業務流程。
天鵝到家創始人兼CEO陳小華介紹，公司多年積累了勞動者背調、體檢、保險、服務記錄、客戶家庭需求、評價和支付等大量數據。過去，這些數據更多是給人看的，通過系統、后臺、報表服務管理；進入智能體時代，數據要進一步開放給AI使用。
“智能體要真正干活，不能只靠通用數據。它必須理解企業內部規則、知識庫、服務標準和歷史處理記錄，才能完成服務匹配、客戶反饋處理和內部管理。”陳小華說。
數據進入行業場景，不能只是簡單“打標簽”。
四川百嘉數字科技有限公司董事長劉偉表示，數據標注要從人工打標簽升級為行業高質量數據集生產線。不同來源的數據，如果顆粒度、驗收標準不統一，就容易形成“各自的高質量”，既不利于復用，也會造成浪費。
“高質量數據集不是標出來的，它一定是按工業標準生產出來的。”劉偉認為，破解路徑在于建立場景級最小共識標準，形成數據分類、標準規范、質量評價、元數據規范等基礎體系，再通過語料標注、質檢、回流閉環，把成熟方法遷移到更多地方特色產業和傳統行業。
在營銷領域，數據的作用則更貼近人與品牌的連接。浙文互聯·浙文天杰AI營銷負責人周日認為，數據可以幫助企業更準確理解用戶需求，支撐品牌定位和產品定義。同時，場景數據可以幫助企業判斷用戶在什么需求下關注產品，從而建立更精準的觸達。可信標簽和可信語料庫，則有助于品牌與用戶之間建立信任。
“數據已成為內容創作、用戶運營和商業轉化的重要‘燃料’。將數據思維深度融入品牌戰略的每一個環節，企業才能更好適應數字化、智能化發展趨勢，實現品牌價值提升，建立長期可信資產。”周日表示。
數據在可用的同時，也要實現可信。
電子信息產品標準化國家工程研究中心副主任譚瑞琥表示，從標準化角度看，當前數據價值釋放仍需解決“連不通、不敢用、用不好”三個問題。智能經濟依賴政務、企業、設備等多維數據跨主體協同，但標識不清、格式各異、接口不一等問題仍影響數據融合。
譚瑞琥建議，圍繞“不敢用”，需要建立覆蓋數據采集、加工、流通全鏈條的可信標準體系，完善數據質量評價、溯源、歸責和安全治理等規范；圍繞“用不好”，則要推動標準從通用規則向工業、醫療、交通等垂直場景延伸。
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