江小涓在2025数博会发声：数据全链赋能产业 驱动新质生产力培育
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8月27日，2025中国国际大数据产业博览会在贵阳拉开帷幕。在开幕式主旨演讲环节，中国社科院大学教授、国家数据专家咨询委员会主任、国务院原副秘书长江小涓以“数赋产业动能，智攀创新高地”主题，围绕数据赋能和AI应用，结合数字经济发展实践，解读数据要素在产业升级、创新变革与市场化发展中的核心作用，为新质生产力培育提供思路。
数据成新质生产力核心支撑，多领域实现全链赋能
江小涓指出，发展新质生产力的三大路径——技术突破、要素配置效率提升、产业升级，均与数据要素深度绑定，要么依赖数据要素，要么生产数据，要么是数据与产业深度融合。这在当前产业数字化实践中已得到充分验证。
在制造业领域，我国规上工业企业约80%的生产环节已实现不同程度数字化，且数字化正开始从基础的“描述分析”向更高阶的“诊断分析”“预测分析”“规范性分析”进阶。例如，从初步识别产品问题，逐步发展到预判设备故障、优化产线运转效率，产业数字化深度持续提升。
服务业是数据嵌入成效最显著的领域。医疗方面，帕金森病患者植入芯片后的参数调整，已从过去“每年4-5次、每次4-5天、花费2000-3000元”的线下模式，升级为远程解决，大幅提升效率、降低成本；旅游领域，依托50余个国家单方面免签政策，游客获客、全程服务、支付场景推送等全流程实现数字化重构，效率提升达数倍至十几倍。
消费与国际贸易领域同样受益于数据赋能。针对消费“长尾人群”的小额金融服务，凭借数字技术与AI支撑，提升产业效率，实现商业可持续；国际贸易通过AI预判需求、贯通“生产端-流通端-消费端”数据链，在全球环境复杂的背景下推动贸易规模突破历史新高。此外，在绿色转型中，数据技术通过实时计算绿能发电量、用电需求、电价等海量信息，实现绿能消纳最大化，为电网稳定与能源结构优化提供技术保障。
数据+AI重塑创新范式，破解科学研究“维度难题”
演讲中，江小涓提出，当前科学研究与产业创新正涌现“数据AI驱动”的新范式，这一范式有效破解了传统创新中的“维度灾难”与“知识负担”，成为技术突破的关键动力。
以生命科学领域为例，人类蛋白质由20种氨基酸组成，但传统手动测定三维结构效率极低。2021年至今，依托数据技术已成功破解2.14亿个蛋白质三维结构，结合湿法验证，极大推动医学、材料科学发展。在产业研发领域，化合物筛选、电池材料研发等场景中，数据与AI技术替代传统“盲筛”“高通量筛选”模式，使电池材料单位重量电量容纳能力实现数倍至十几倍提升。
江小涓强调，数据驱动创新并非替代理论驱动，而是形成“理论的驱动+数据的深查”双轮驱动格局。对于理论层面已明确方向但长期难以突破的领域，数据驱动正成为“创新涌现”的核心力量，且这一逻辑同样适用于社会科学领域的创新探索。
数据要素市场化需破两大痛点，协同构建发展生态
针对当前数据要素市场发展瓶颈，江小涓认为有两大问题需要解决，并提出政产学研用协同破局路径。
其一，企业数据共享存在“激励缺失”。企业因担心竞争劣势与信息泄露，不愿开放核心商业数据，单纯“号召开放”难以奏效。她建议，需建立一种“激励相融机制”，通过政策设计让企业在数据共享中获得实际收益，平衡数据开放与商业利益。
其二，数据资产化存在“闭环断裂”。当前数交所的登记、估值、入表等环节多为“内部循环”，尚未接受市场化验证。江小涓认为，判断数据资产化模式是否可持续，关键看两个“市场化对接”：一是数据能否按评估值实现交易，二是银行等金融机构是否认可数据资产价值并提供贷款。唯有打通“数交所-市场主体-金融机构”链路，数据资产化才算真正落地。
在演讲的最后，江小涓呼吁，数据要素发展需充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，同时政府做好引导与服务，构建“容错环境”，鼓励政产学研用协同创新，让数据在数字经济与新质生产力发展中释放更大潜能。
