摘要：2026年3月13日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》正式发布，标志着我国“十五五”时期（2026-2030年）全面建设社会主义现代化国家的宏伟蓝图全面展开。在规划纲要的十八篇中，第四篇“深入推进数字中国建设提升数智化发展水平”首次将数智化发展单独成篇，系统擘画了未来五年数字中国建设的战略路径。本文基于2026年“十五五”规划纲要、2026年政府工作报告及2026年两会精神，结合权威公开资料，从战略定位、目标体系、基础设施、赋能应用、治理生态等维度，对“十五五”时期数字中国建设进行深度解读。研究发现，“十五五”时期数字中国建设呈现出从“产业数字化”向“智能经济新形态”跃升、从“技术驱动”向“数据要素价值释放”深化、从“试点示范”向“规模化应用”拓展的三大特征，数字经济核心产业增加值占GDP比重将从2025年的10.5%提升至2030年的12.5%，成为推动高质量发展、培育新质生产力的核心引擎。

第一章引言：时代背景与研究框架

1.1 研究背景与意义 

“十五五”时期是我国基本实现社会主义现代化进程中承前启后的关键阶段，也是夯实基础、全面发力的重要时期。站在新的历史起点上，我国发展基础更加坚实，但发展环境也面临深刻复杂变化。从国际看，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革加速突破；从国内看，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，但发展不平衡不充分问题仍然突出。

在这一背景下，数字技术和人工智能的发展大势为经济社会发展提供了历史性机遇。2025年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值的比重已提高到10.5%以上，人工智能、生物医药、机器人、量子科技等研发应用走在世界前列。顺应这一趋势，“十五五”规划纲要将提升数智化发展水平单独成篇，聚焦算力、算法、数据高效供给和数智技术赋能经济社会发展，为未来5年数字中国建设划定清晰路线。

深入研究“十五五”时期数字中国建设的战略部署，对于把握我国数字经济发展方向、理解新质生产力培育路径、预判产业变革趋势具有重要的理论价值和现实意义。从理论层面看，数字中国建设作为国家战略的重要组成部分，其演进逻辑和实施路径反映了中国特色社会主义现代化建设的规律性认识；从实践层面看，数字中国建设涉及经济社会发展的方方面面，其成功实施将直接关系到我国能否在新一轮科技革命和产业变革中占据制高点，能否顺利实现高质量发展目标。

1.2 研究框架与方法 

本文采用政策文本分析、比较研究和案例研究相结合的方法，以“十五五”规划纲要第四篇为核心文本，结合2026年政府工作报告、两会精神及相关权威解读，构建“战略定位—基础设施—赋能应用—治理生态”四位一体的分析框架。

研究数据主要来源于：一是《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》官方文本；二是2026年政府工作报告全文；三是全国两会期间代表委员的议案建议及相关解读；四是国家数据局等主管部门的工作部署；五是权威媒体的深度报道和分析。

在研究方法上，本文采用定性分析与定量分析相结合的方式。定性分析主要通过对政策文本的深度解读，梳理数字中国建设的战略思路、重点任务和实施路径；定量分析则基于官方统计数据，分析数字经济发展的规模、结构和趋势。同时，本文还采用了比较研究方法，将“十五五”规划与“十四五”规划进行对比分析，揭示数字中国建设战略的演进逻辑。

1.3 核心概念界定 

数字中国建设：指以数字化、网络化、智能化为特征，通过数字技术与经济社会各领域深度融合，推动生产方式、生活方式和治理方式变革的系统工程。数字中国建设不仅包括数字基础设施建设，还包括数字经济、数字社会、数字政府、数字生态等多个维度，是一个涵盖技术、产业、治理、文化等多方面的综合性战略。

数智化发展：在数字化基础上，进一步融入人工智能技术，实现数据智能驱动决策、智能优化流程、智能创造价值的发展模式。数智化发展强调数据、算法、算力的深度融合，通过人工智能技术实现对数据的深度挖掘和智能应用，从而提升经济社会运行的智能化水平。与单纯的数字化相比，数智化更加强调智能化的特征，是数字化发展的高级阶段。

智能经济新形态：以人工智能为核心驱动力，催生全新产业形态和商业模式的经济形态，其特点是“生于智能、长于场景”，从诞生之初就以人工智能为核心。智能经济新形态不仅包括人工智能产业本身，还包括人工智能与传统产业深度融合催生的新业态、新模式。2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，标志着人工智能从技术革命走向产业革命，成为催生新产业、新业态的核心引擎。

数据要素：与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素，具有可复制、可共享、无限增长等特性，其价值释放成为数字经济核心产业增长的关键引擎。数据要素的价值不仅体现在其作为生产资料的直接价值，更体现在其通过与其他生产要素结合产生的乘数效应。2026年被国家数据局明确为“数据要素价值释放年”，标志着数据要素市场化配置改革进入深化阶段。

第二章“十五五”时期数字中国建设的战略定位与目标体系 

2.1 战略定位：从辅助工具到核心引擎的跃升 

“十五五”规划纲要明确将“深入推进数字中国建设提升数智化发展水平”作为独立第四篇，这一编排本身就体现了数字中国建设在国家战略体系中的重要性提升。与“十四五”时期相比，“十五五”时期的数字中国建设呈现出三个显著的战略定位变化：

第一，从经济增长的“助推器”向“核心引擎”转变。规划纲要提出“把握数字化、网络化、智能化发展大势，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔优势，激活数据要素潜能，加快数智技术创新”。这意味着数字技术不再仅仅是提升效率的工具，而是成为驱动经济增长的核心动力。这一转变的背后，是我国数字经济发展进入新阶段的必然要求。2025年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值的比重已提高到10.5%以上，数字经济已经成为国民经济的重要组成部分。在“十五五”时期，数字经济将进一步发挥经济增长“稳定器”和“加速器”的作用，成为推动高质量发展的重要力量。

第二，从产业数字化的“改造者”向智能经济的“创造者”跃升。2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，标志着人工智能不再仅仅是辅助工具，而是成为催生新产业、新业态的核心引擎。早期的“产业数字化”侧重利用数字技术提升传统产业效率；而“智能经济新形态”则更进一步，强调以人工智能为核心驱动力，催生全新的产业形态和商业模式。这一跃升反映了我国数字经济发展阶段的深刻变化。从“互联网+”到“人工智能+”，从“数字经济”到“智能经济”，我国正在从数字技术的应用者向数字技术的创造者和引领者转变。

第三，从技术应用的“跟随者”向创新引领的“领跑者”转型。2025年我国人工智能核心产业规模已超1.2万亿元，企业超6200家，规上制造业人工智能应用普及率超30%。国产大模型引领全球开源生态，人工智能、量子科技等研发应用走在世界前列。这一转型的背后，是我国科技创新能力的显著提升。在“十五五”时期，我国将继续加大基础研究和关键核心技术攻关力度，力争在人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域实现更多“从0到1”的突破，为数字中国建设提供坚实的技术支撑。

2.2 目标体系：量化指标与发展导向 

“十五五”时期数字中国建设的目标体系呈现出量化指标明确、发展导向清晰的特点：

核心量化指标：

数字经济核心产业增加值占GDP比重：从2025年的10.5%提升至2030年的12.5%，年均提升0.4个百分点。这一目标意味着数字经济核心产业增速将持续快于GDP增速，进一步发挥国民经济增长“发动机”与“稳定器”作用。按照2025年我国GDP总量140.19万亿元计算，数字经济核心产业增加值约为14.72万亿元；到2030年，如果GDP年均增长5%，则数字经济核心产业增加值将达到约21万亿元，市场规模巨大。

全社会研发经费投入：年均增长7%以上，每万人高价值发明专利拥有量超22件。这一目标体现了国家对科技创新的高度重视。研发经费的持续增长将为数字技术创新提供充足的资金保障，而高价值发明专利数量的提升则反映了创新质量的提高。

人工智能产业规模：在2025年超1.2万亿元的基础上进一步扩大，企业数量持续增长。虽然规划纲要没有给出具体的量化目标，但从“打造智能经济新形态”的战略定位来看，人工智能产业将成为数字经济的核心组成部分，其规模有望实现跨越式增长。

发展导向目标：

算力基础设施：加快建设全国一体化算力网，推进算力资源规模化、集约化、绿色化、普惠化发展。这一目标体现了国家对算力基础设施的战略重视。算力作为数字经济的“水电煤”，其供给能力直接决定了数智化发展的上限。全国一体化算力网的建设将打破地域限制，实现算力资源的优化配置和高效利用。

数据要素价值释放：健全数据要素基础制度，深化数据资源开发利用，建设高质量数据集。2026年被国家数据局明确为“数据要素价值释放年”，标志着数据要素市场化配置改革进入深化阶段。数据要素的价值释放将成为数字经济核心产业增长的关键引擎。

人工智能赋能深度：全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。这一目标体现了人工智能技术应用的广度和深度。从制造业到服务业，从城市治理到乡村振兴，人工智能将渗透到经济社会发展的各个领域，推动生产方式的深刻变革。

2.3 发展环境：机遇与挑战并存 

“十五五”时期数字中国建设面临的发展环境呈现出机遇与挑战并存的复杂态势：

国际机遇：新一轮科技革命和产业变革加速突破，为我国主动运筹国际空间、塑造外部环境提供了有利因素。全球人工智能产业快速发展，为我国在部分领域实现并跑甚至领跑创造了条件。同时，数字经济的全球化特征也为我国数字企业“走出去”提供了广阔的市场空间。我国在电子商务、移动支付、共享经济等领域已经形成了独特的优势，这些优势可以在“一带一路”沿线国家和全球范围内进一步拓展。

国际挑战：世界变乱交织、动荡加剧，地缘冲突易发多发；单边主义、保护主义抬头，国际经济贸易秩序遇到严峻挑战；大国博弈更加复杂激烈，外部环境的不确定性不稳定性明显增强。在数字领域，技术封锁、市场准入限制、数据跨境流动管制等成为新的贸易壁垒。我国数字企业出海面临更加复杂的国际环境，需要在合规经营、本地化运营、风险防控等方面做好充分准备。

国内优势：我国具备中国特色社会主义制度优势、超大规模市场优势、完整产业体系优势、丰富人才资源优势。数据资源丰富，2024年全国数据生产总量达到41.06ZB，首次突破40ZB大关，人均数据生产量高达31.31TB。这些优势为数字中国建设提供了坚实的基础。特别是超大规模市场优势，为数字技术的应用提供了丰富的场景，也为数字产业的发展提供了广阔的空间。

国内短板：有效需求不足，供强需弱矛盾突出；新旧动能转换任务艰巨；数据要素价值释放面临确权难、定价乱、流通堵等问题制约，“数据孤岛”“沉睡数据”现象普遍存在。存储核心技术存在短板，我国数据留存率仅2.8%，“应存未存”现象突出。这些短板制约了数字中国建设的深入推进。特别是在数据要素市场化配置方面，虽然制度建设取得了积极进展，但在实际操作中仍然面临诸多障碍。如何打破数据壁垒、促进数据流通、释放数据价值，仍然是“十五五”时期需要重点解决的难题。

第三章强化算力算法数据高效供给：筑牢数智化发展底座

3.1 算力设施：构建全国一体化算力网 

算力作为数字经济的“水电煤”，其供给能力直接决定了数智化发展的上限。“十五五”规划纲要对算力设施建设作出了系统部署：

3.1.1 算力资源布局优化

规划纲要提出“统筹布局、有序建设算力设施，推进算力资源规模化、集约化、绿色化、普惠化发展”。具体措施包括：

加快国家枢纽算力设施集群建设：支持有条件地区根据低时延场景需求适度发展算力，推进云边端协同发展。国家枢纽节点建设是构建全国一体化算力网的关键。根据“东数西算”工程布局，我国在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。这些枢纽节点和集群将承担不同功能，形成分工合理、优势互补的算力供给体系。

加强高性能高质量智算资源供给：论证建设超大规模智算集群。2026年政府工作报告明确“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。随着人工智能大模型的快速发展，对智能算力的需求呈现指数级增长。建设超大规模智算集群，是满足人工智能发展需求的重要举措。目前，北京、上海、广东等地已经建成或正在建设万卡级别的智算集群，为人工智能大模型的训练和推理提供强大的算力支撑。

推动绿色电力与算力协同布局：实现算力设施的低碳化发展。数据中心是能耗大户，2022年我国数据中心总耗电量约2700亿千瓦时，占全社会用电量的3%左右。推动绿色电力与算力协同布局，是降低数据中心碳排放、实现绿色发展的必然要求。一方面，可以在西部地区布局数据中心，充分利用当地丰富的可再生能源；另一方面，可以通过技术创新提高数据中心的能效水平，降低单位算力的能耗。

3.1.2 算力服务模式创新

为提升算力普惠易用水平，规划纲要提出：

推进算力设施市场化建设运营：支持通过政府购买算力服务、算力租赁等多种方式满足算力需求。这种模式可以降低中小企业的算力使用门槛，让更多企业能够享受到高性能算力服务。政府购买算力服务，可以为科研机构、中小企业等提供普惠性算力支持；算力租赁则可以让企业根据实际需求灵活使用算力资源，避免重复建设和资源浪费。

创新发展标准化可扩展的智算云服务：降低中小企业用算成本。智算云服务将高性能算力以云服务的形式提供给用户，用户无需自建算力基础设施，只需按需付费即可使用。这种模式大大降低了算力使用的门槛，特别适合中小企业和初创企业。目前，国内主要云服务商都推出了智算云服务，为人工智能应用提供算力支持。

加强全国一体化算力监测调度：提升算力接入和精准匹配能力。构建“1+M+N”国家算力互联互通节点体系，通过统一标识、统一标准、统一规则的运行机制，实现不同形态、主体、架构算力资源的统一规范，助力算力资源在不同节点间高效流转、灵活调度。截至2026年1月15日，已接入31个省（区、市）的155家企业的578个资源池、316EFLOPS智算资源、72万张GPU加速卡，部署完成1032万条算力标识，开通数据专线52条，月均调度近300次。

3.1.3 存储能力（存力）建设

存储作为数据要素存储、流通和应用的基础支撑，其发展水平直接关系到数字基础设施的整体效能。全国人大代表骞芳莉指出，AI大模型训练对存储提出毫秒级延迟、TB级带宽的严苛要求，但我国数据留存率仅2.8%，“应存未存”现象突出。

针对我国存储产业面临的核心技术受制于人、先进产能不足、全闪存渗透率低等关键短板，特别是在AI大模型训练对存储性能提出毫秒级延迟、TB级带宽的严苛要求，而我国数据留存率仅2.8%、“应存未存”现象突出的背景下，必须采取战略性、系统性的措施予以突破。具体建议如下：

强化顶层设计：将先进存力发展作为关键指标纳入数字中国建设监测指标体系。这意味着必须从国家战略高度重新审视存储产业的基础性、战略性地位，改变其长期以来在ICT产业中被相对忽视的状况。具体而言，应在国家数据局等主管部门牵头制定的数字中国建设发展评价体系中，增设“先进存储算力占比”、“关键存储技术自主率”、“全闪存阵列在数据中心渗透率”、“数据存储成本下降率”等核心观测指标。通过这些可量化、可考核的指标，引导各级地方政府和国有企业在数字基础设施规划与投资中，将存储能力与计算、网络能力同步规划、同步建设、同步评估。此举旨在形成强有力的政策指挥棒，扭转“重算轻存”的惯性思维，确保存储能力的发展能与数字经济的数据爆炸式增长相匹配，为数据要素“存得下、管得好、流得动、用得上”奠定坚实的物理基础，从根本上解决“数据洪流”与“存储洼地”之间的矛盾。

设立存储技术国家重大科技专项：聚焦300层以上3D NAND高深宽比刻蚀、HDD磁头/盘片等核心技术瓶颈。这指向了对存储产业“卡脖子”环节的精准攻坚。具体而言，应借鉴“国家科技重大专项”的组织模式，由工信部、科技部等部委联合牵头，集结长江存储、长鑫存储等国内领先企业以及中科院微电子所等顶尖科研机构，组建“存储核心技术攻关联合体”。专项需集中火力，攻克两大堡垒：一是在闪存（NAND）领域，全力突破300层以上3D NAND芯片的制造工艺，特别是其核心难点——极高深宽比（高达60:1甚至更高）的芯片沟道刻蚀技术，这直接决定了存储单元的堆叠层数和单位密度，是我国闪存产品迈向国际最先进水平的“命门”。二是在硬盘（HDD）领域，虽然面临闪存冲击，但HDD在大容量、冷数据存储方面成本优势显著，仍是数据中心的基石。必须攻克用于下一代大容量硬盘（如微波辅助磁记录MAMR、热辅助磁记录HAMR）的核心部件——高性能磁头与超平滑磁记录盘片的研发与量产技术，打破由希捷、西部数据等巨头形成的长期垄断。通过国家专项的长期、稳定投入，实现从材料、设备、设计到制造的全链条技术自主，保障我国数据存储基座的本质安全。

加速全闪存应用：制定全闪存化发展行动计划，提升政务云、金融科技等重点领域闪存应用比率。这是从需求侧拉动技术迭代和产业升级的关键举措。具体而言，应由国家数据局、国资委、央行等部门联合出台《数据中心全闪存化转型行动指南》，设定明确的阶段性目标。首先，在政务云、关键行业云（金融、电信、能源） 等对数据可靠性、业务连续性要求极高的领域，强制要求新建数据中心的核心业务数据库、虚拟化平台、高频交易系统等必须采用全闪存阵列，并制定老旧存储设备的闪存化替代时间表。其次，通过政府采购倾斜、财政补贴、绿色信贷优惠等政策工具，降低重点行业用户采购国产全闪存系统的成本。最后，打造一批“政务全闪存云”、“智慧金融全闪存核心交易系统”等国家级示范工程，形成可复制、可推广的最佳实践。通过以点带面的应用牵引，快速扩大国产闪存的市场规模，为企业研发投入提供正向循环，加速国产全闪存技术从“可用”到“好用”再到“必用”的进程，同时全面提升国家关键信息基础设施的性能与能效水平。

3.2 算法创新：突破人工智能基础理论 

算法是人工智能的“灵魂”，其创新水平决定了智能系统的能力上限。“十五五”时期算法创新的重点方向包括：

3.2.1 基础理论突破

规划纲要提出“加快突破人工智能基础理论和核心技术，推进人工智能模型架构改进、算法优化，强化‘模芯云用’协同创新”。这意味着：

加强原始创新：在人工智能基础理论、核心算法等“根技术”上实现突破。当前，我国在人工智能应用层面取得了显著进展，但在基础理论方面仍然存在短板。特别是在机器学习理论、认知计算、神经科学启发的人工智能等方面，需要加大投入，力争取得原创性突破。

推进模型算法迭代创新：构建任务导向、灵活授权、跨域协同的算法创新组织模式。这种组织模式强调以实际应用需求为导向，打破学科壁垒和机构壁垒，促进不同领域、不同机构之间的协同创新。通过建立开放共享的算法创新平台，吸引全球优秀人才参与算法研发，形成算法创新的良好生态。

研究高效训练推理方法：加快研究更加高效的模型训练和推理方法。随着模型规模的不断扩大，训练和推理的成本也在急剧上升。研究高效的训练推理方法，可以降低人工智能应用的门槛，让更多企业和个人能够使用人工智能技术。特别是在边缘计算场景下，轻量级模型和高效推理算法具有重要的应用价值。

3.2.2 前沿技术探索

规划纲要鼓励“多模态、智能体、具身智能、群体智能等技术创新，探索通用人工智能发展路径”。2026年政府工作报告进一步明确“培育发展未来能源、量子科技、具身智能、脑机接口、6G等未来产业”。

具身智能作为2025年首次被写入政府工作报告的关键词，在2026年两会上成为产业升级话题的焦点。《政府工作报告》明确提出构建工规级具身智能机器人标准体系，加速推动机器人工厂级规模化落地。具身智能强调智能体与物理环境的交互能力，是人工智能从虚拟世界走向物理世界的重要方向。在工业制造、医疗服务、家庭服务等领域，具身智能机器人具有广阔的应用前景。

3.2.3 模型体系构建

规划纲要提出“推动通用大模型和行业专用模型同步发展，依托高价值场景推动模型应用落地和迭代升级”。同时要“建立健全模型能力评估体系”，确保模型发展的科学性和规范性。

通用大模型具有强大的泛化能力，可以处理多种类型的任务；行业专用模型则针对特定领域进行优化，在专业任务上表现更加出色。两者相辅相成，共同构成完整的人工智能模型体系。在“十五五”时期，我国将重点发展面向制造业、医疗健康、金融服务、城市治理、农业农村等领域的行业专用模型，推动人工智能技术与实体经济深度融合。

3.3 数据资源：深化开发利用与价值释放 

数据作为关键生产要素，其“留得住、流得动、用得好”至关重要。“十五五”时期数据资源开发利用的重点任务包括：

3.3.1 构建国家数据资源体系

规划纲要提出“构建国家数据资源体系，健全数据资源统计调查制度，建立全国数据资源‘一本账’”。这意味着：

统一数据资源管理：实现数据资源的全面摸底和统一管理。通过建立全国统一的数据资源登记平台，对政务数据、公共数据、企业数据等各类数据资源进行登记管理，摸清数据资源的家底，为数据资源的开发利用奠定基础。

健全统计调查制度：准确掌握数据资源的规模、结构、分布等情况。数据资源统计调查是数据资源管理的基础工作，通过定期开展数据资源统计调查，可以动态掌握数据资源的变化情况，为数据资源开发利用提供决策支持。

建立数据资源台账：为数据要素市场化配置奠定基础。数据资源台账是记录数据资源基本信息和流转情况的重要工具，通过建立完善的数据资源台账，可以实现数据资源的可追溯、可管理、可交易。

3.3.2 推进数据共享开放

规划纲要明确“统筹推进政务数据共享、公共数据开放和授权运营，健全公共数据资源开发利用责任制和个人数据合规利用机制，推动企业数据、行业数据开发开放”。具体措施包括：

政务数据共享：打破政府部门间的数据壁垒，提升政府治理效能。政务数据共享是“放管服”改革的重要内容，通过建立政务数据共享交换平台，实现政府部门间数据的互联互通，可以大幅提升政务服务效率，减少企业和群众办事的重复提交材料。

公共数据开放：在保障安全的前提下，向社会开放公共数据资源。公共数据开放是释放数据价值的重要途径，通过开放气象、交通、医疗、教育等领域的公共数据，可以激发社会创新活力，催生新的应用和服务。截至2025年底，自然资源部“天地图”累计注册用户达143.21万，授权应用110.01万，日均访问量突破10亿次，支撑40多个行业、7000多个政府用户和3.3万家企业应用。

数据授权运营：探索数据资源市场化运营的新模式。数据授权运营是在保障数据安全和个人隐私的前提下，通过授权方式将数据资源提供给第三方开发利用。这种模式既可以保护数据主体的权益，又可以促进数据价值的释放。目前，北京、上海、广东等地已经开展了数据授权运营试点，取得了积极成效。

3.3.3 建设高质量数据集

国家数据局局长刘烈宏指出，“人工智能的星辰大海，需要数据的江河奔腾”，当前AI发展最大的挑战并非算力，而是缺乏高质量、可训练、可应用的行业数据。规划纲要提出：

完善数据标准体系和质量管理体系：确保数据的规范性、准确性和一致性。数据标准是数据共享和交换的基础，通过建立统一的数据标准，可以降低数据整合的成本，提高数据利用的效率。数据质量管理则是保证数据价值的关键，通过数据清洗、数据校验、数据治理等手段，提高数据的质量和可用性。

加快建设人工智能语料库：为模型训练提供丰富的语言材料。人工智能语料库是训练自然语言处理模型的基础资源，包括文本、语音、图像等多种形式的数据。建设高质量的人工智能语料库，对于提升我国人工智能模型的性能具有重要意义。

面向重点领域建设高质量数据集：包括能源、交通、制造、教育、健康、金融等领域。高质量数据集是人工智能应用落地的基础，不同领域对数据集的要求各不相同。例如，医疗领域需要高质量的医学影像数据和病历数据，金融领域需要高质量的金融交易数据和风险数据。2025年，国家数据局已经发布高质量数据集典型案例104个；2026年2月，又有70余家行业高质量数据集建设链主单位正式签署任务书。

建立人工智能训练数据合理使用制度：规范数据使用行为，保障数据安全。人工智能训练数据的使用涉及数据安全、个人隐私、知识产权等多方面问题，需要建立完善的法律法规和标准规范，确保数据使用的合法合规。

3.3.4 实施“数据要素×”行动

规划纲要提出“深入开展‘数据要素×’行动”，推动数据与制造业、农业、服务业深度融合，培育数据驱动的新业态。国家数据局将2026年定位为“数据要素价值释放年”，实施强基扩容、应用赋能、提质增效、管理服务、价值释放、标注攻坚等6大专项行动。

“数据要素×”行动的核心是通过数据要素与其他生产要素的深度融合，释放数据的乘数效应。截至2026年3月，国家数据局已累计发布241个“数据要素×”典型案例，印发11个领域典型场景指引，涵盖760个细分场景。这些案例涵盖了金融服务、交通物流、城市治理、医疗健康、科技创新等重点领域，展示了数据要素在不同场景下的应用价值。

第四章全方位推进数智技术赋能：打造智能经济新形态

4.1 促进实体经济与数字经济深度融合 

“十五五”时期，数智技术赋能的核心是促进实体经济与数字经济的深度融合，规划纲要对此作出了系统部署：

4.1.1 壮大数字经济核心产业

规划纲要提出“壮大数字经济核心产业，发展新一代通信技术、云计算、区块链等产业，提升高端芯片、光电子器件、基础软件和工业软件等产业水平，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。这意味着：

产业链条完善：从底层芯片到上层应用，构建完整的数字经济产业链。在芯片领域，重点突破高端通用芯片、人工智能芯片、存储芯片等关键核心技术；在软件领域，重点发展操作系统、数据库、中间件等基础软件，以及工业软件、行业应用软件等应用软件。通过补短板、锻长板，提升产业链供应链的韧性和安全水平。

产业集群培育：打造一批具有国际竞争力的数字产业集群。依托国家高新区、经济技术开发区等载体，建设数字经济特色园区，吸引产业链上下游企业集聚发展。例如，北京中关村、上海张江、深圳南山等地已经形成了具有全球影响力的数字产业集群。

核心技术突破：在高端芯片、基础软件等“卡脖子”领域实现自主可控。通过实施国家科技重大专项、组建创新联合体、建设国家级创新平台等方式，集中力量攻克关键核心技术，打破国外技术垄断，保障产业链供应链安全。

4.1.2 推进制造业“智改数转网联”

规划纲要明确“促进制造业‘智改数转网联’，实施智能制造工程和工业互联网创新发展工程，一体推进网络、标识、平台、数据、安全体系建设和规模化应用”。工业和信息化部部长李乐成指出：“人工智能+制造是一个必答题，不是一个选择题”。2026年将大力推动“人工智能+制造”，推动制造业拥抱人工智能，打造一批特色智能体。

具体措施包括：

智能工厂建设：推动制造业企业建设智能工厂，实现生产过程的智能化。智能工厂通过应用工业机器人、智能装备、物联网等技术，实现生产过程的自动化、数字化、网络化、智能化。根据规划，到2030年，规模以上制造业企业智能制造能力成熟度达到3级及以上的企业超过50%。

工业互联网平台：打造“5G+工业互联网”升级版，促进工业数据的采集、传输和分析。工业互联网平台是连接设备、软件、人员等生产要素的枢纽，通过平台可以实现生产过程的优化、供应链的协同、产品的全生命周期管理。目前，我国已经培育了一批跨行业跨领域的工业互联网平台，如海尔卡奥斯、树根互联、航天云网等。

供应链协同：通过数智技术实现供应链的透明化、协同化和智能化。利用区块链、物联网、大数据等技术，构建智慧供应链体系，实现供应链的可视化、可追溯、可预警。特别是在汽车、电子、医药等重点行业，供应链协同已经成为提升竞争力的关键。

4.1.3 推进服务业数智化与智慧农业发展

规划纲要提出“推进服务业数智化，发展智慧农业”。这意味着：

服务业数字化转型：推动金融、物流、零售等服务业领域的数字化转型。在金融领域，发展数字金融、智能投顾、区块链金融等新业态；在物流领域，发展智能仓储、无人配送、智慧物流等新模式；在零售领域，发展新零售、社交电商、直播电商等新业态。通过数字化转型，提升服务业的效率和质量，满足人民群众日益增长的美好生活需要。

智慧农业应用：利用物联网、大数据、人工智能等技术提升农业生产效率。智慧农业包括智能灌溉、精准施肥、病虫害智能监测、农产品质量追溯等多个方面。通过智慧农业应用，可以实现农业生产的精细化管理和智能化决策，提高农业资源利用效率，保障农产品质量安全。

农村电商发展：通过电商平台拓宽农产品销售渠道，助力乡村振兴。农村电商是连接农产品生产者和消费者的重要桥梁，通过电商平台，可以将优质的农产品直接销售给消费者，减少中间环节，提高农民收入。同时，农村电商还可以带动农村物流、包装、营销等相关产业的发展，促进农村经济多元化。

4.1.4 健全中小企业数智赋能服务体系

规划纲要提出“建设数智化转型促进网络，健全中小企业数智赋能服务体系”。2026年政府工作报告进一步明确“推行普惠性‘上云用数赋智’服务，持续加大对中小企业数智化转型的支持”。具体措施包括：

降低转型成本：通过政府补贴、服务采购等方式降低中小企业数智化转型的成本。中小企业往往面临资金、技术、人才等方面的制约，在数智化转型过程中需要政府给予支持。可以通过设立中小企业数智化转型专项资金，提供贷款贴息、设备补贴、服务券等支持措施。

提供专业服务：建立中小企业数智化转型服务平台，提供咨询、培训、实施等一站式服务。平台可以整合政府、企业、高校、科研院所等多方资源，为中小企业提供诊断咨询、方案设计、技术实施、人才培养等全方位服务。通过平台化服务，降低中小企业数智化转型的门槛和风险。

培育示范企业：打造一批中小企业数智化转型的示范案例，发挥引领作用。通过评选中小企业数智化转型标杆企业，总结推广成功经验，带动更多中小企业开展数智化转型。示范企业可以在技术应用、管理模式、商业模式等方面为其他企业提供借鉴。

4.2 创造美好数智生活 

数智技术不仅要赋能产业发展，更要服务人民生活，创造美好数智生活。规划纲要对此作出了全面部署：

4.2.1 拓展民生领域融合应用

规划纲要提出“充分发挥数智技术和数据要素对丰富人民生活、改善民生福祉的作用，拓展教育、医疗、养老、文旅、就业、消费等领域融合应用”。具体包括：

智慧教育：促进人工智能助力教育模式变革，探索运用数智技术促进教育公平。智慧教育包括智慧校园、智慧课堂、个性化学习等多个方面。通过人工智能技术，可以实现教学内容的个性化推荐、学习过程的智能辅导、教学效果的精准评估。特别是在偏远地区和农村地区，智慧教育可以弥补优质教育资源的不足，促进教育公平。

智慧医疗：有序推动数智技术在辅助诊疗、精准医疗、健康管理、医保服务、养老助残等场景的应用。智慧医疗包括智能诊断、远程医疗、健康监测、医疗机器人等多个方面。通过人工智能技术，可以提高医疗服务的效率和质量，降低医疗成本，缓解医疗资源分布不均的问题。特别是在基层医疗机构，智慧医疗可以提升诊疗水平，让群众在家门口就能享受到优质的医疗服务。

智慧养老：利用物联网、人工智能等技术提升养老服务质量。智慧养老包括智能监护、健康管理、生活辅助、情感陪伴等多个方面。通过智能设备可以实时监测老年人的健康状况，及时发现异常情况；通过机器人可以提供生活辅助服务，减轻护理人员的负担；通过虚拟现实等技术可以提供娱乐和社交服务，缓解老年人的孤独感。

智慧文旅：通过数字化手段丰富文化旅游体验，促进文旅产业升级。智慧文旅包括智慧景区、数字博物馆、虚拟旅游等多个方面。通过增强现实、虚拟现实等技术，可以打造沉浸式的文旅体验；通过大数据分析，可以实现游客流量的精准预测和智能调度；通过在线平台，可以提供一站式的文旅服务。

4.2.2 发展智能终端产品和服务

规划纲要提出“丰富智能家居、智慧出行和智慧社区场景，发展智能终端产品和服务，构建数智便民服务圈”。这意味着：

智能家居普及：推动智能家居产品的普及应用，提升居住舒适度和便利性。智能家居包括智能家电、智能安防、智能照明、智能影音等多个系统。通过统一的智能家居平台，可以实现不同设备之间的互联互通和智能控制，为用户提供更加便捷、舒适、安全的居住环境。

智慧出行发展：发展智能网联汽车、共享出行等智慧出行服务。智能网联汽车通过车联网技术实现车与车、车与路、车与人的智能交互，可以提高行车安全性和交通效率；共享出行通过平台化运营，可以实现出行资源的优化配置，减少交通拥堵和环境污染。2025年，我国新能源汽车年产量超过1600万辆，电动汽车充电设施突破2000万个，为智慧出行发展奠定了坚实基础。

智慧社区建设：打造智慧社区平台，提供便捷的社区服务。智慧社区包括社区安防、物业管理、便民服务、社区治理等多个方面。通过智慧社区平台，居民可以享受在线报修、费用缴纳、社区活动报名等服务；物业公司可以实现智能化管理，提高服务效率；政府部门可以实时掌握社区情况，提升治理水平。

4.2.3 强化人工智能的就业创造效应

规划纲要提出“深入实施全民数字素养与技能提升行动，强化人工智能的就业创造效应”。2026年政府工作报告进一步明确“完善适应人工智能技术发展促进就业创业的措施”。具体措施包括：

数字技能培训：开展大规模的数字技能培训，提升劳动者的数字素养。数字技能培训包括基础数字技能、专业数字技能、人工智能应用技能等多个层次。通过政府主导、企业参与、社会支持的方式，构建覆盖全民、贯穿职业生涯的数字技能培训体系。特别是针对农民工、下岗失业人员、残疾人等重点群体，开展针对性的数字技能培训，帮助他们适应数字经济发展带来的就业变化。

新职业培育：培育人工智能相关的新职业，创造更多就业岗位。随着人工智能技术的发展，催生了一批新职业，如人工智能训练师、数据标注师、算法工程师、机器人运维工程师等。这些新职业为劳动者提供了新的就业机会。政府可以通过职业标准制定、职业技能鉴定、职业培训补贴等方式，促进新职业的规范发展。

创业支持：支持基于人工智能技术的创新创业活动。人工智能创业具有技术门槛高、资金需求大、市场风险高等特点，需要政府给予特别支持。可以通过设立人工智能创业投资基金、建设人工智能孵化器、提供创业辅导服务等方式，降低人工智能创业的门槛和风险，激发社会创新创业活力。

4.3 提高政府治理数智化水平 

政府治理的数智化转型是数字中国建设的重要组成部分。规划纲要提出“深化数智技术全流程应用，发展泛在可及、智慧便捷、公平普惠的数智化政务服务”。具体措施包括：

4.3.1 完善一体化在线政务服务平台

规划纲要提出“完善覆盖全国的一体化在线政务服务平台，强化数据‘一表通’和公共应用支撑体系建设，推进政务数据跨部门跨层级跨地区共享利用”。这意味着：

平台功能完善：提升政务服务平台的智能化水平，实现“一网通办”。一体化在线政务服务平台是数字政府建设的基础设施，通过平台可以实现政务服务事项的在线办理、全程网办、跨省通办。目前，全国一体化在线政务服务平台已经接入各级政府部门，实现了政务服务事项的标准化和规范化。

数据共享打通：打破政府部门间的数据壁垒，实现政务数据的共享共用。数据“一表通”是指企业和群众在办理政务服务事项时，只需要填写一张表格，政府部门通过数据共享获取其他相关信息，减少重复填报。这需要建立完善的政务数据共享机制，明确数据共享的范围、方式和责任。

服务流程优化：通过数智技术优化政务服务流程，提升服务效率。利用人工智能、大数据等技术，可以实现政务服务事项的智能受理、智能审批、智能监管。例如，通过自然语言处理技术，可以实现智能问答和智能导办；通过机器学习技术，可以实现材料的智能预审和风险的智能预警。

4.3.2 推进政务领域人工智能应用

规划纲要提出“安全稳妥有序推进政务领域人工智能大模型部署应用，探索构建精准识别需求、主动规划服务、全程智能办理的服务新模式”。同时要“深化人工智能赋能安全治理，提升感知预警、指挥决策、精准管理和即时响应能力”。

政务领域人工智能应用包括智能审批、智能监管、智能决策等多个方面。通过人工智能大模型，可以实现政务服务的个性化和智能化。例如，在行政审批领域，可以通过人工智能技术实现材料的自动审核和风险的自动识别，提高审批效率；在城市治理领域，可以通过人工智能技术实现交通流量的智能调度、公共安全的智能预警、环境质量的智能监测；在应急管理领域，可以通过人工智能技术实现灾害的智能预测和应急资源的智能调度。

4.3.3 从“数字孪生”到“智能孪生”的治理升级

2026年两会上，“数字孪生”成为代表委员们议案建议中的高频词汇。全国人大代表、中国中铁股份有限公司副总裁韩永刚指出，遍布城市的轨道、路网、管廊等存量基础设施是保障城市运行的“生命线”，但其智能化水平亟待提升。他建议重点突破数字孪生、人工智能、物联网等技术在存量设施改造中的场景化适配难题，通过为基础设施构建“数字孪生体”，实现从被动维修向预测性维护的跨越。

从“数字孪生”到“智能孪生”的演进，标志着城市治理从数字化描述向智能化决策的升级，将成为驱动高质量发展的关键生产力。数字孪生是通过数字化手段构建物理实体的虚拟映射，实现对物理实体的实时监测和模拟分析；智能孪生则是在数字孪生的基础上，融入人工智能技术，实现对物理实体的智能预测和自主决策。在城市治理中，智能孪生可以应用于交通管理、能源调度、环境监测、应急指挥等多个领域，提升城市治理的智能化水平。

第五章营造健康有序的发展生态：完善治理与监管体系

5.1 健全数据要素基础制度 

数据要素的市场化配置需要健全的制度保障。规划纲要提出“建立健全数据产权、流通利用、收益分配、安全治理等数据要素基础制度”。具体包括：

5.1.1 完善数据产权制度

规划纲要提出“完善数据产权结构性分置制度，构建全国统一的数据产权登记体系”。这意味着：

产权界定清晰：明确数据的所有权、使用权、收益权等权利归属。数据产权是数据要素市场化配置的基础，但由于数据的特殊性，传统产权制度难以直接适用。数据产权结构性分置制度将数据产权分解为多个权利束，根据不同场景和需求进行灵活配置。例如，个人数据的所有权属于个人，但经过脱敏处理后形成的衍生数据，其使用权和收益权可以归属于数据处理者。

登记体系统一：建立全国统一的数据产权登记平台，实现数据产权的规范化管理。数据产权登记是数据交易的前提，通过登记可以明确数据的权利归属、权利状态、权利限制等信息，为数据交易提供法律保障。全国统一的数据产权登记平台可以避免各地登记标准不一、信息不互通的问题，提高数据交易的效率和安全。

权利分置灵活：探索数据所有权与使用权分离的制度安排，促进数据流通利用。在数据要素市场中，数据的所有权和使用权可以分离，数据所有者可以将数据的使用权授权给他人，自己保留所有权。这种制度安排既保护了数据所有者的权益，又促进了数据的流通利用。特别是在公共数据开放领域，可以通过授权运营的方式，将公共数据的使用权授予符合条件的市场主体。

5.1.2 建设全国一体化数据市场

规划纲要提出“建设开放共享安全的全国一体化数据市场，加快完善数据流通交易规则和标准，优化数据交易机构布局，规范发展第三方专业服务机构”。国家数据局部署2026年重点工作提出“加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场”。

具体措施包括：

统一市场规则：制定全国统一的数据流通交易规则和标准。数据流通交易规则包括数据交易的主体资格、交易流程、合同范本、争议解决等内容；数据标准包括数据格式、数据质量、数据安全等内容。统一的市场规则可以降低交易成本，提高交易效率，促进数据要素在全国范围内的自由流动。

优化机构布局：合理布局数据交易机构，避免重复建设和恶性竞争。数据交易机构是数据要素市场的重要载体，承担着数据交易撮合、登记结算、信息披露等功能。目前，北京、上海、深圳、贵阳等地已经建立了数据交易所（中心），但存在功能重叠、标准不一等问题。需要通过优化布局，形成层次分明、功能互补的数据交易机构体系。

培育服务机构：规范发展数据评估、审计、法律等第三方专业服务机构。数据要素市场的发展需要完善的服务体系支撑，第三方专业服务机构在数据质量评估、数据价值评估、数据安全审计、法律合规咨询等方面发挥着重要作用。培育规范的专业服务机构，可以提高数据交易的专业化水平，降低交易风险。

5.1.3 建立数据要素价格形成与收益分配机制

规划纲要提出“建立数据要素价格形成机制，探索兼顾各方利益的数据收益分配机制”。这意味着：

价格机制市场化：建立反映数据价值、供求关系的价格形成机制。数据要素的价格形成机制不同于传统生产要素，需要考虑数据的质量、稀缺性、应用场景、潜在价值等多重因素。可以通过拍卖、协商、平台定价等多种方式形成数据价格，让市场在数据资源配置中起决定性作用。

收益分配公平：探索数据提供者、加工者、使用者等多方参与的收益分配模式。数据价值的创造涉及多个主体，包括数据提供者、数据加工者、数据使用者等。需要建立公平合理的收益分配机制，保障各方的合法权益。特别是在个人数据领域，需要探索个人数据收益分配机制，让个人能够分享数据价值创造带来的收益。

激励机制完善：通过合理的收益分配激发各方参与数据要素市场的积极性。数据要素市场的发展需要多方参与，包括政府、企业、个人等。通过建立有效的激励机制，可以吸引更多主体参与数据要素市场建设，促进数据要素的供给和需求。

5.1.4 完善数据领域法律法规

规划纲要提出“完善数据领域法律法规，健全数据采集、存储、流通、使用管理规则”。同时要“实施数据分类分级管理，提升数据安全保护能力”。

数据领域法律法规是数据要素市场健康发展的保障。目前，我国已经出台了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，构建了数据领域法律体系的基本框架。但在数据产权、数据交易、数据跨境流动等方面，还需要进一步完善相关法律法规。特别是要加快制定数据产权相关法律，明确数据产权的法律属性和保护规则；制定数据交易相关法规，规范数据交易行为；制定数据跨境流动相关规则，平衡数据流动和安全的关系。

5.2 完善科学有效监管机制 

随着数智技术的快速发展，监管机制也需要与时俱进。规划纲要提出“健全新技术新业态安全监管框架，构建技术标准研制调整、技术应用分级管理机制，推进多元协同共治”。具体包括：

5.2.1 完善人工智能治理体系

规划纲要提出“完善人工智能领域法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，健全算法备案、透明度管理、安全评估等制度”。同时要“探索建立人工智能生成物权利归属和开发者经营者使用者权责认定规则”。

人工智能治理是一个复杂的系统工程，涉及技术、法律、伦理、社会等多个维度。在法律法规方面，需要制定专门的人工智能法，明确人工智能开发、部署、使用的法律规则；在政策制度方面，需要建立人工智能产业政策、创新政策、人才政策等配套政策；在应用规范方面，需要制定人工智能在各个领域的应用标准和技术规范；在伦理准则方面，需要建立符合社会主义核心价值观的人工智能伦理准则，确保人工智能的发展符合人类价值观。

算法备案、透明度管理、安全评估是人工智能治理的重要工具。算法备案要求人工智能开发者向监管部门备案算法模型的基本信息，便于监管；透明度管理要求人工智能系统具有可解释性，让用户了解系统的决策过程；安全评估要求对人工智能系统进行安全测试，确保系统的安全可靠。

5.2 完善科学有效监管机制

随着数智技术的快速发展及其对社会经济各领域的深度渗透，传统监管模式在应对其带来的新业态、新风险时面临挑战。监管滞后可能抑制创新活力，监管缺失则可能放大技术风险与社会风险。规划纲要提出“健全新技术新业态安全监管框架，构建技术标准研制调整、技术应用分级管理机制，推进多元协同共治”，旨在构建一套既鼓励创新又能有效防控风险、兼具适应性、精准性和协同性的现代化监管体系。

5.2.2 建立全生命周期风险管理制度

人工智能的“黑箱”特性、自主决策能力及其广泛的渗透性，使其风险具有高度的复杂性、不确定性和潜在的巨大社会影响。传统的、静态的、以事后处罚为主的监管模式难以适应。规划纲要提出“推动建立人工智能全生命周期风险管理制度，健全覆盖安全监测、风险预警、应急响应的风险防控体系”，这标志着我国对人工智能等前沿技术的治理思路，从事后被动响应转向了覆盖研发、部署、运行、退役等全链条的主动、动态、闭环风险管理。

5.2.3 加强平台经济监管

平台经济通过高效匹配供需、降低交易成本，极大地促进了经济增长和社会福利。然而，大型平台企业凭借其掌控的海量数据、核心算法、用户流量和平台规则，可能衍生出滥用市场支配地位（“二选一”、大数据杀熟）、算法合谋、侵犯个人隐私、损害平台内经营者与劳动者权益等问题。规划纲要提出“推动平台经济创新和健康发展，加强平台企业数据、算法、流量和规则监管”，体现了“在规范中发展，在发展中规范”的治理思路，旨在重塑公平竞争、开放共赢的生态。

5.2.4 探索“沙盒监管”等创新监管模式

对于人工智能、区块链、自动驾驶等前沿技术和颠覆性商业模式，其风险与价值在初期往往难以用现有法规框架清晰界定。过于严苛的监管可能扼杀创新，而完全放任则可能积累系统性风险。规划纲要提出“探索‘沙盒监管’”，正是为了在风险可控的前提下，为创新提供一个真实的“试验场”，实现鼓励创新与防范风险的动态平衡。

5.3 推进开源体系建设与生态培育

开源通过开放、协作、共享的模式，已成为全球软件和数字技术创新的核心引擎。对于人工智能、操作系统、数据库等基础软件领域，掌控开源生态主导权意味着掌握技术发展的节奏和产业生态的主动权。规划纲要提出“推进开源体系建设，完善开源运行机制”，旨在将开源从企业、社区的自发行为，提升为国家支持的系统性战略，构建自主可控、繁荣活跃的开源创新生态。

5.3.1 支持人工智能开源社区建设

人工智能的发展高度依赖于算法、框架和数据的共享与协作。强大的开源社区能汇聚全球智慧，加速技术迭代，降低研发门槛，避免“重复造轮子”。2026年政府工作报告明确“支持人工智能开源社区建设”，表明国家将开源视为提升AI竞争力的关键路径。

5.3.2 完善开源治理机制

健康的开源项目离不开清晰、公平、高效的治理。混乱的治理会导致项目分裂、安全漏洞频发、贡献者流失。完善开源治理机制，是确保开源项目可持续发展、吸引和留住人才、保障供应链安全的基础。

5.3.3 培育开源人才

开源生态的竞争，归根到底是人才的竞争。培育一批既懂技术、又熟悉开源文化和协作规则的开发者和社区运营者，是我国开源战略能否成功的长远基石。

第六章数字中国建设的实施路径与保障机制

6.1 实施路径：从“规模扩张”到“价值深化”的转型 

“十五五”时期数字中国建设的实施路径呈现出从“规模扩张期”向“价值深化期”转型的特征。具体体现在：

6.1.1 基础设施从“通起来”到“算得快、算得强”

早期政策聚焦于通信网络的广覆盖，强调“通起来”；近期则着眼于算力基础设施的深度布局，强调“算得快、算得强”。2021年提出“加大5G网络和千兆光网建设力度，丰富应用场景”；2026年则强调“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。

这一转变反映了数字基础设施建设的阶段性特征。在“十四五”时期，我国已经建成了全球规模最大、技术最先进的5G网络和光纤网络，实现了“村村通宽带”“县县通5G”的目标。在“十五五”时期，数字基础设施建设的重点将从“连接”转向“计算”，从“普及”转向“提质”，着力构建高速泛在、天地一体、云网融合、智能敏捷、绿色低碳、安全可控的智能化综合性数字信息基础设施。

6.1.2 产业形态从“产业数字化”到“智能经济新形态”

早期的“产业数字化”侧重利用数字技术提升传统产业效率；近期的“智能经济新形态”则更进一步，强调以人工智能为核心驱动力，催生全新的产业形态和商业模式。2021年提出“推动产业数字化智能化改造”；2026年则明确“打造智能经济新形态”。

这一跃升反映了我国数字经济发展阶段的深刻变化。在“产业数字化”阶段，数字技术主要作为工具和手段，用于提升传统产业的效率和竞争力；在“智能经济新形态”阶段，人工智能不再仅仅是工具，而是成为催生新产业、新业态的核心引擎。智能经济新形态的特点是“生于智能、长于场景”，从诞生之初就以人工智能为核心，具有更强的创新性和颠覆性。

6.1.3 数据要素从“资源”到“资产”的价值释放

数据要素的价值释放路径从“资源化”向“资产化”、“资本化”演进。早期政策强调数据资源的采集和汇聚，中期政策强调数据资源的共享和开放，近期政策则强调数据要素的市场化配置和价值释放。

2020年，《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次将数据列为生产要素；2022年，《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）系统构建了数据基础制度体系的“四梁八柱”；2024年，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》明确了数据要素赋能经济社会发展的重点方向和行动举措。这一演进路径反映了对数据要素价值认识的不断深化，以及数据要素市场化配置改革的持续推进。

6.2 保障机制：政策协同与多元共治

数字中国建设是一项涉及全局、覆盖广泛、技术密集、创新驱动的系统工程，其顺利推进与目标实现，依赖于一套健全、有力、协同的保障机制。规划纲要从组织领导、政策协同、资金支持、人才保障、国际合作等关键维度作出了系统性部署，旨在构建一个政府、市场、社会多元主体共同参与、协同发力的治理格局，为数字中国建设行稳致远提供坚实支撑。

6.2.1 加强组织领导

坚持和加强党的全面领导，是数字中国建设沿着正确方向前进的根本政治保证，也是集中力量办大事、克服一切艰难险阻的显著制度优势。规划纲要提出“坚持和加强党对数字中国建设的全面领导，健全数字中国建设统筹协调机制”，为这项宏大工程确立了坚强的领导核心和组织基础。这意味着必须构建一个权责清晰、运转高效、执行有力的组织领导体系。

6.2.2 强化政策协同

数字中国建设不仅是技术革命和产业变革，也深刻依赖于制度创新和政策保障。单一政策的效力有限，必须加强各类政策的协同配合，打好“组合拳”，形成同频共振的政策合力。规划纲要提出“加强财政、金融、产业、科技、人才等政策协同”，旨在构建一个全方位、多层次、精准高效的政策支持体系。

6.2.3 加大资金支持

数字中国建设具有投资规模大、回报周期长、技术迭代快的特点，需要持续、稳定、多元化的资金投入。规划纲要提出“加大数字中国建设投入力度，创新投融资机制，引导社会资本参与”，旨在构建一个以政府投入为引导、以社会资本为主体的市场化投融资体系。

6.2.4 强化人才保障

人才是第一资源，是数字中国建设最核心、最活跃的要素。没有一支规模宏大、结构合理、素质优良的数字人才队伍，一切战略构想都将成为空中楼阁。规划纲要提出“深入实施人才强国战略，加强数字领域人才培养和引进”，将人才工作置于保障机制的核心位置。

6.2.5 深化国际合作

数字技术具有天然的全球化属性，数字治理也离不开国际社会的共同参与。封闭自守只会导致技术落后和规则失语。规划纲要提出“深化数字领域国际合作，积极参与全球数字治理”，体现了在数字化浪潮中坚持开放合作、互利共赢的战略定力。

6.3 监测评估：动态调整与持续优化

数字中国建设是一项长期而复杂的动态过程，技术、市场、国际环境等因素瞬息万变。为了确保战略目标的有效实现，必须建立一个科学、客观、及时的监测评估与反馈调整机制，实现从规划、实施、监测到评估、优化的管理闭环。规划纲要提出“建立健全数字中国建设监测评估体系，定期开展评估，动态调整优化”，为战略实施装上了“导航仪”和“校准器”。

7.1 主要结论 

通过对“十五五”规划纲要第四篇“深入推进数字中国建设提升数智化发展水平”的深度解读，可以得出以下主要结论：

第一，数字中国建设进入新阶段，战略地位显著提升。“十五五”规划纲要将数字中国建设单独成篇，标志着数字中国建设从“助推器”升级为“核心引擎”，从“产业数字化”跃升为“智能经济新形态”，从“技术应用”转型为“创新引领”。数字经济核心产业增加值占GDP比重从2025年的10.5%提升至2030年的12.5%的目标，体现了数字中国建设在国民经济中的支柱作用。

第二，算力、算法、数据“三驾马车”协同发力，筑牢数智化发展底座。规划纲要系统部署了算力设施、算法创新、数据资源三大基础支撑。算力方面，加快建设全国一体化算力网，推进算力资源规模化、集约化、绿色化、普惠化发展；算法方面，突破人工智能基础理论和核心技术，推进模型算法迭代创新；数据方面，健全数据要素基础制度，深化数据资源开发利用。三者协同发力，共同构筑数智化发展的坚实底座。

第三，“人工智能+”行动全方位赋能，打造智能经济新形态。规划纲要提出全面实施“人工智能+”行动，加强人工智能同科技创新、产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。这意味着人工智能将从技术工具升级为产业引擎，催生智能经济新形态。

第四，数据要素价值释放成为关键，市场化配置改革深化。规划纲要提出建立健全数据产权、流通利用、收益分配、安全治理等数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场。国家数据局将2026年定位为“数据要素价值释放年”，实施6大专项行动，标志着数据要素市场化配置改革进入深化阶段。

第五，治理体系不断完善，营造健康有序发展生态。规划纲要提出健全新技术新业态安全监管框架，完善人工智能治理体系，推动建立人工智能全生命周期风险管理制度。同时探索“沙盒监管”等创新监管模式，为新技术新业态提供包容审慎的监管环境。

7.2 未来展望 

展望“十五五”时期，数字中国建设将呈现以下发展趋势：

第一，智能经济将成为经济增长新引擎。随着人工智能技术的成熟和应用场景的拓展，智能经济将催生大量新产业、新业态、新模式，成为经济增长的新引擎。预计到2030年，我国人工智能核心产业规模将超过2万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

第二，数据要素市场将走向成熟。随着数据基础制度的完善和数据要素市场化配置改革的深化，数据要素市场将逐步走向成熟。预计到2030年，我国数据要素市场规模将超过万亿元，数据要素对经济增长的贡献率将显著提升。

第三，数字技术与实体经济融合将更加深入。数字技术将深度融入实体经济各领域，推动制造业“智改数转网联”，促进服务业数智化，发展智慧农业。预计到2030年，规模以上制造业企业智能制造能力成熟度达到3级及以上的企业将超过50%。

第四，数字治理体系将更加完善。随着法律法规的完善和监管能力的提升，数字治理体系将更加成熟。人工智能治理、数据安全保护、平台经济监管等方面将形成更加完善的制度框架，为数字中国建设提供有力保障。

第五，数字国际合作将更加广泛。我国将积极参与全球数字治理，推动数字领域国际规则制定，加强数字技术国际合作，打造数字命运共同体。预计到2030年，我国将在全球数字治理中发挥更加重要的作用。

7.3 政策建议 

基于以上分析，提出以下政策建议：

第一，加强顶层设计和统筹协调。建议成立数字中国建设领导小组，加强跨部门、跨地区、跨层级的统筹协调，形成工作合力。同时，建立健全数字中国建设监测评估体系，定期开展评估，动态调整优化。

第二，加大关键核心技术攻关力度。建议设立人工智能、量子信息、集成电路等关键核心技术攻关专项，集中力量突破“卡脖子”技术。同时，加强基础研究和应用基础研究，为数字技术创新提供源头支撑。

第三，完善数据要素市场化配置机制。建议加快数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度建设，建设全国统一的数据要素市场。同时，探索数据资产入表、数据证券化等金融创新，激活数据要素价值。

第四，强化数字人才培养和引进。建议加强高校数字相关学科建设，培养高素质数字人才；实施更加开放的人才政策，吸引海外高层次数字人才来华创新创业；开展数字技能培训，提升全民数字素养。

第五，深化数字领域国际合作。建议积极参与全球数字治理，推动数字领域国际规则制定；加强数字技术国际合作，共同开展技术研发和创新；推动数字贸易和投资便利化，打造数字命运共同体。

参考文献

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21.《2026全国两会丨全国人大代表骞芳莉：大力发展先进存力 加速数字中国建设》，央广网，2026年3月8日

22.《从“数字孪生”到“智能孪生”：2026年两会为“十五五”数智化治理划重点》，搜狐网，2026年3月10日

23.《以高质量数据治理赋能新质生产力，一站式AI办公平台助推数据要素价值释放》，新华报业网，2026年3月6日

24.《2026年我国将推出30余项数据领域国家标准-新华网》，法律政策原文，2026年1月8日

25.《2026年我国将在数据领域发布不少于30项重点标准-新华网》，法律政策原文，2026年1月7日

26.《为数字中国建设划定清晰路线“十五五”有“数”》，腾讯网，2026年3月16日

27.《培育全国一体化数据市场、强化数据赋能人工智能发展　国家数据局部署2026年重点工作-新华网》，新华网，2025年12月30日

28.《贯彻落实党的二十届四中全会和中央经济工作会议精神深入推进数字中国建设——全国数据工作会议在京召开》，发改委网站，2026年1月1日

29.《国家数据局：2026年我国将加力推进数字中国建设》，数字中国建设峰会，2025年12月31日

30.《2026年政府工作报告中出现的“数据”“政务服务”元素》，新浪财经，2026年3月16日

31.《2026全国两会丨全国人大代表骞芳莉：大力发展先进存力 加速数字中国建设》，央广网，2026年3月8日