2026中国互联网基础资源大会 | 孟庆国：智能时代数据要素流通治理的六大变化

9月29日，2026（第七届）中国互联网基础资源大会智能经济创新发展论坛在京召开。清华大学国家治理研究院执行院长、教育部“长江学者”特聘教授孟庆国受邀出席并发表题为“智能时代数据要素流通治理的六大变化”的主旨演讲。孟庆国教授围绕智能时代数据要素流通利用的新范式和新路径，分析了数据形态、价值释放方式、流通利用形式、利用主体、治理对象和价值计量方式等方面的新变化，提出数据要素流通治理正在由资源交易向智能能力交互转变，由静态治理向动态闭环治理演进。

以下为孟庆国教授演讲内容，经整理发布。

孟庆国教授指出，智能时代数据要素流通利用正在进入新的发展阶段。随着人工智能、大模型和智能体快速发展，数据作为智能经济发展的重要基础，与人工智能形成协同驱动关系。数据要素流通不再只是围绕数据本身开展交易，而是向基于模型能力和智能服务的数据价值释放模式转变。未来，需要探索适应智能时代的数据流通治理新范式，推动数据转化为可调用、可治理、可计量、可分润的智能生产力。

一是数据治理形态由结构化管理向语义化、知识化治理演进

孟庆国教授指出，智能时代数据要素流通的基础正在发生变化。过去，数据治理主要围绕数据库、数据表、数据接口和统计报表等结构化数据展开，用于查询、统计和分析；随着人工智能发展，文本、图像、音频、日志、指令、文档等语义化数据逐渐成为重要资源。

面向智能应用需求，数据流通基础设施需要进一步提升语义理解、知识抽取、向量化处理和质量评测能力，推动数据由记录事实的信息资源转变为承载语义、关系、规则、意图和上下文的智能资源，为模型训练和智能应用提供更加高质量的数据支撑。

二是数据价值释放方式由分析预测向生成、推理和执行拓展

孟庆国教授指出，人工智能的发展正在改变数据价值实现方式。传统模式下，数据主要用于统计分析和辅助决策；进入大模型和智能体时代后，数据通过高质量数据集建设、模型训练、微调和知识库构建等方式，进一步支撑内容生成、智能推理和任务执行，推动数据、模型与应用场景形成协同关系。

三是数据流通利用形式由资源交易向能力服务转变

孟庆国教授指出，智能时代数据流通利用的重点正在发生变化。传统数据流通主要围绕数据目录、数据集、数据接口和交易平台展开，核心关注数据能否流通以及如何实现合规交易；进入大模型和智能体时代，市场主体越来越需要的不是原始数据本身，而是基于数据形成的模型能力和智能服务。

未来，数据流通模式将进一步拓展至知识库、模型接口、智能体服务和决策支持服务等领域，实现从“交付数据”向“交付智能能力”转变，推动数据资源与模型、算力、应用场景深度融合。

四是数据利用主体由人读数据向机器读数据转变

孟庆国教授指出，随着智能化发展，数据利用主体正在由人和系统转向模型、工具链和智能体执行系统。数据流通的价值终点不再只是帮助管理者理解信息，而是支撑机器完成识别、推理、生成、反馈和任务执行。

因此，数据供给质量不仅需要关注完整性和准确性，还需要进一步提升数据的可理解性、可调用性和可反馈性，使数据更好适配智能系统运行需求。

五是数据安全治理对象由单一数据资源向“数据—模型—应用”全链条拓展

孟庆国教授指出，随着人工智能应用深入发展，数据治理对象正在由单一数据资源向“数据—模型—应用”全过程延伸。除关注数据采集、存储、共享、开放、授权和交易安全外，还需要统筹考虑训练数据合规、模型调用、智能应用运行和结果反馈等环节。

未来，应构建覆盖数据来源、模型训练、智能应用和执行过程的全链条治理体系，提升智能应用的安全性、可靠性和可追溯性。

六是数据价值计量方式由传统计量向Token计量探索转变

孟庆国教授指出，智能时代数据价值计量方式正在发生变化。原始数据经过分词、向量化等技术处理后进入模型，转化为词元（Token），词元成为连接原始数据与智能服务的重要载体，也是衡量智能服务调用和数据价值释放的重要单元。

随着智能应用发展，数据价值实现方式正逐步从传统的数据集、接口等静态计量方式，向基于模型调用和智能服务消耗的动态计量方式转变。

最后，孟庆国教授强调，智能时代数据要素流通治理的关键，不再只是推动数据流动，而是推动数据转化为可调用、可治理、可计量、可分润的智能生产力。未来，需要围绕数据形态、价值释放方式、流通利用形式、利用主体、治理对象和计量方式等变化，探索适应智能经济发展的数据治理新路径。