2026年3月5日，国务院总理向十四届全国人大四次会议作《政府工作报告》简称《报告》，为“十五五”开局之年定下发展基调。在这份承前启后的纲领性文件中，“数据”与“标准”作为培育新质生产力、推动高质量发展的两大关键支撑，被赋予了前所未有的战略高度和清晰部署。报告不仅设定了数字经济的硬指标，更首次提出“高质量数据集”、“智能经济新形态”等新概念，并14次提及“标准”，凸显了以标准化引领数据要素价值释放、驱动产业深度变革的坚定决心。以“标准”引领“数据”赋能，擘画新质生产力发展蓝图。2024年10月我曾写了一篇《新质生产力与数据标准化》的长文。数据标准化是企业或组织对数据的定义、组织、监督和保护进行标准化的过程。标准化的核心价值在于解决数据应用中的实际痛点，让高质量数据集真正发挥作用，是衔接数据资源与实际应用的关键桥梁。这里我进一步对新质生产力下数据标准化做阐述。

一、数据要素：从“潜力释放”到“高质量开发利用”。《报告》对数据要素的定位，已从宏观倡导进入精细化、制度化操作的新阶段。量化发展目标，确立核心地位：《报告》在“十五五”时期主要目标任务中明确提出，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达到12.5%。这是一个具有里程碑意义的硬指标。据专家测算，这意味着数字经济核心产业年均增速需保持在较高水平，其作为经济增长核心引擎的地位得到官方确认和量化锚定。回顾2025年，数据要素潜力已加快释放，该比重提升至10.5%以上，为“十五五”目标的实现奠定了坚实基础。

首提“高质量数据集”，推动要素化进程深化：“高质量数据集”这一表述首次写入政府工作报告，标志着数据要素开发利用进入精细化、标准化新阶段。《报告》在2026年工作任务中进一步要求：“深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集”。这直指当前数据资源“散、乱、低”的痛点，旨在为人工智能、大数据等前沿技术提供精准、规范、安全的“数据口粮”，是数据从原始资源转化为可信、可用战略资产的关键一步。

深化“人工智能+”，打造智能经济新形态：《报告》将“打造智能经济新形态”列为重点任务，强调深化拓展“人工智能+”，推动重点行业人工智能商业化规模化应用。这不再是单一技术的推广，而是推动人工智能与实体经济、数字基建、产业生态的深度融合。其背后，离不开高质量数据集的支撑和标准化算力基础设施的保障，报告同时提出实施超大规模智算集群、加强全国一体化算力监测调度等配套工程。

二、标准化：从“技术支撑”到“市场引领与治理基石”。《报告》中“标准”一词高频出现，其作用被提升至引领产业升级、规范市场秩序、参与全球治理的核心层面。“标准引领”成为建设全国统一大市场的核心手段：在“纵深推进全国统一大市场建设”部分，《报告》明确指出要“综合运用产能调控、标准引领、价格执法、质量监管等手段，深入整治‘内卷式’竞争”。这标志着标准化工作从传统的质量合格评定，转向更高层级的市场竞争规则制定和生态治理工具，旨在通过先进标准淘汰落后、规范发展，营造良好市场生态。“加快推进标准升级”支撑传统产业优化提升：在部署“优化提升传统产业”时，《报告》要求“加快推进标准升级，强化质量监督和品牌建设”。这与大规模设备更新、制造业重点产业链高质量发展等行动相呼应，意味着标准将作为牵引技术改造和产业升级的“指挥棒”，推动中国制造向“中国智造”和“中国创造”迈进。

健全服务业国家标准，培育“中国服务”品牌：《报告》在“扩能提质服务业”中提出“健全服务业国家标准，培育‘中国服务’品牌”。这表明标准化工作正全面向生产性服务业（如金融、现代物流、检验检测）和生活性服务业延伸，通过建立统一、高水平的服务标准体系，提升服务业能级和国际竞争力。完善碳足迹管理体系，对接国际规则：在“积极稳妥推进碳达峰碳中和”方面，《报告》部署“完善碳排放统计核算、碳足迹管理体系”。这不仅是绿色发展的内在要求，更是应对欧盟碳边境调节机制等国际规则、保护中国制造业国际竞争力的紧迫举措，意味着中国将加快建立自主、并与国际互认的碳核算标准体系。

三、融合赋能：标准与数据共塑新质生产力未来。《报告》中的部署清晰地揭示了一条发展逻辑：以高标准引领高质量数据体系建设，以高质量数据赋能智能化转型，共同催生新质生产力。对内而言，标准为数据的确权、流通、交易和安全提供了统一的“语法”和“标尺”，是健全数据要素基础制度的技术保障。同时，“人工智能治理”等标准的完善，将为新技术、新业态划定创新发展的安全边界，实现从“管住”到“管好”的治理模式转变。对外而言，推动加入《数字经济伙伴关系协定》（DEPA）等进程，意味着中国将更深入地参与全球数字治理与标准规则制定。自主的数据标准、碳标准体系建设，是提升国际话语权、实现制度型开放、保障产业链供应链安全稳定的关键。

当前，新一轮科技革命和产业变革正重塑全球经济格局，以数据为关键要素的数字经济成为驱动发展的核心引擎。在这一背景下，发展新质生产力，即由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级催生的先进生产力质态，已成为推动高质量发展的内在要求和关键着力点。数据作为新型生产要素，凭借其非消耗性、可复用性、强渗透性等独特禀赋，正深刻变革生产方式，成为培育新质生产力的核心赋能源泉。然而，数据要素价值的充分释放，面临权属不清、流通不畅、应用不深、安全难保等诸多挑战。破解这些难题，构建统一、高效、安全的数据标准体系，已成为将数据资源转化为新质生产力的基础性、先导性工程。

数据要素：新质生产力的核心引擎与标准化内在需求。新质生产力的“新”，在于其以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键在质优。数据要素正是驱动这一“质变”的关键力量。其赋能逻辑体现在三个层面：驱动技术革命性突破：高质量数据是训练人工智能大模型、优化量子算法、推动智能驾驶等前沿技术迭代的“燃料”。数据标准化确保了训练集的质量、格式一致和来源合规，是技术可靠创新的基石。促进生产要素创新性配置：数据能渗透至劳动力、资本、技术等传统要素中，通过优化组合提升配置效率。例如，工业互联网平台依靠实时、标准化的设备数据，实现生产过程的精准调度与预测性维护。若数据格式不一、接口各异，这种融合与优化将无从谈起。

引领产业深度转型升级：数据推动产业组织方式从大规模标准化生产向大规模个性化定制转变。实现这一转变的前提，是供应链、生产链、价值链上各环节数据的无缝对接与理解，这高度依赖于从数据采集、交换到应用的全流程标准。然而，数据的潜在价值与其“混乱”的天然状态并存。原始数据往往散落在不同系统，命名、格式、含义千差万别，如同没有统一语言的“巴别塔”（它不仅是人类文明的象征，更是语言、文化与信仰交汇的缩影），严重阻碍了其“供得出、流得动、用得好”。因此，标准化并非简单的技术规范，而是将数据从无序资源转化为可信、可用、可流通战略资产的必由之路，是激活数据乘数效应、赋能新质生产力的先决条件。

体系构建：国家数据标准体系的“四梁八柱”。为系统破解数据要素市场化配置的障碍，国家数据局等六部门于2024年联合发布了《国家数据标准体系建设指南》，旨在到2026年基本建成国家数据标准体系。该体系围绕数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的主线，构建了覆盖数据全生命周期的框架，主要包含以下关键维度：

这一体系从通用域（统一概念与框架）、资产域（规范管理与应用）、安全域（保障全生命周期安全）三大规范领域进行顶层设计，为数据要素化、资产化、资本化提供了清晰的路线图。攻坚克难：数据标准化面临的核心挑战与关键突破。在建设这一宏大体系的过程中，几个核心领域的标准建设尤为关键且充满挑战：数据产权界定标准：数据具有非排他性、可复制性、权属复杂性等特点，难以简单套用物权规则。“数据二十条”创造性提出数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的产权制度框架。当前标准化的核心任务，是将这一制度性安排转化为可操作的技术规范，明确各权利主体的边界、内容和行使方式，为数据流通奠定法律与技术基础。

数据流通交易标准：这是激活数据市场的关键。需要建立涵盖数据产品描述标准（让买方清楚知道买的是什么）、数据资产评估与定价标准（成本法、收益法、市场法等）、交易流程与合约标准（挂牌、交付、结算、争议解决）以及交易安全与合规标准在内的完整规范体系。目标是让数据像商品一样在市场上“明码标价”、顺畅交易。数据质量与管理标准：低质量的数据是“垃圾进，垃圾出”。需建立贯穿数据全生命周期的质量标准，包括完整性、准确性、一致性、时效性、唯一性等维度的度量与提升规范。同时，元数据管理（数据的说明书）、主数据管理（核心实体的统一字典）是确保数据一致性与可信度的基石。数据安全与隐私保护标准：在促进流通的同时必须守牢安全底线。标准建设需围绕数据分类分级，对不同敏感程度的数据实施差异化保护；推广隐私计算（联邦学习、安全多方计算等）技术标准，实现“数据可用不可见”；并建立全流程的安全监测与审计标准。

实施路径：从顶层设计到产业落地的系统工程。数据标准化并非一蹴而就，而是一个需要多方协同、持续迭代的系统工程。坚持顶层设计与急用先行相结合：在国家统一体系框架下，优先研制数据确权、流通交易、安全等基础瓶颈标准，并选择条件成熟的行业（如金融、工业互联网）开展应用标准试点。推动技术研发与标准研制互动：鼓励企业、科研机构将技术创新成果及时转化为标准，特别是人工智能、区块链、隐私计算等前沿技术在数据领域的应用标准。同时，利用标准引领技术发展方向。强化“政产学研用”协同：政府发挥引导和监管作用，企业作为创新和应用主体，科研机构提供理论支撑，用户反馈实践需求。例如，宝马公司通过与中国高校、研究院合作，将中国团队的创新成果快速标准化并推向全球，就是协同创新的典范。

培育复合型标准化人才：发展新质生产力，需要既懂技术、又懂业务、还精通标准化规则的复合型人才。需加强跨学科教育和职业培训，建立专业的标准化人才队伍。促进标准实施与产业生态共建：通过开展DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）贯标、打造标准应用示范案例、建设标准验证与公共服务平台等方式，推动标准落地。同时，培育数据集成、治理、评估、交易等全链条服务商，构建健康的数据产业生态。以标准化之“规”，量新质生产力之“远”。纵观历史，每一次生产力质的飞跃，都伴随着生产工具和通用语言的标准化。在数字经济时代，数据就是新的“石油”，而数据标准则是开采、提炼、运输和高效利用这份战略资源的“管道系统”与“通用计量单位”。推进新质生产力下的数据标准化，其深远意义在于：对内，它是打破“数据孤岛”、提升全要素生产率的基础设施，能够降低社会交易成本，激发创新活力。对外，它是参与全球数字治理、争夺国际规则制定话语权的关键筹码。谁掌握了标准，谁就掌握了产业发展的主导权。

2026年政府工作报告关于数据与标准化的阐述，系统勾勒出中国在发展新质生产力道路上的核心方法论。它表明，中国正致力于将数据的“新石油”属性，通过标准化的“精炼厂”和“输油管”，高效、安全地转化为驱动产业革新与经济增长的强劲动力。这不仅是技术层面的升级，更是国家治理体系和经济发展模式的一次深刻演进，为中国在未来的全球数字竞争中奠定了坚实的制度与规则基础。展望未来，数据标准化工作必将与技术创新、产业升级、制度变革深度融合。广大标准化工作者、企业家和科研人员需把握历史机遇，以《国家数据标准体系建设指南》为蓝图，共同将数据的“无序之海”开垦为滋养新质生产力的“沃土”，为高质量发展注入源源不断的数字化动能。唯有如此，我们才能真正驾驭数据浪潮，在培育新质生产力的全球竞赛中赢得先机。