全国人大代表、鹏城实验室主任、中国工程院院士高文认为，大规模、高质量、多样化的数据集是大模型性能突破、落地应用的核心，对于人工智能技术的突破和应用起着关键作用。加强人工智能国家数据集建设具有高度的必要性和紧迫性。

高文建议，加强人工智能国家数据集建设，在关键重要领域通过产学研相结合的方式，推动科学数据和行业数据的高质量示范构建，完备数据治理能力，形成数据标准体系；全面构建安全可控、智能敏捷的新型共享治理体系，实现规模化多中心数据的高效互联与可靠共享；充分利用算力基础设施，逐步实现数据跨部门、跨行业、跨区域的互联互通，推进算力与数据资源深度融合，构建数算一体的计算架构，推动人工智能技术高质量发展；同时还要加强国家数据集的安全开发利用，确保公开/敏感分类数据的充分利用和安全保护。

来源：南方都市报

全国人大代表张胜林提出关于“创建工程数字档案馆，引领基础设施建设数字化转型”的建议。她认为，基础设施是国民经济的重要支撑，经过近四十年的快速发展，我国的基础设施规模空前庞大。目前工程档案仍然以纸质版资料为主，由于档案规模过于庞大，使得档案的查询利用变得异常困难，特别是当需要调取相关基础设施档案进行分析时，通过纸质资料获取数据的效率很低，难以满足精准养护、应急处治的要求。因此，张胜林建议：

1.建立工程数字档案馆，通过档案数字化的顶层设计和要求，催生工程“存量市场”中新的业态，促进大数据、区块链、云计算等技术与工程建设领域融合发展。

2.鼓励有能力的单位根据自身业务情况先行先试，建立起符合自身业务需求的工程数字档案馆，为行业提供可借鉴、可推广、可复制的经验价值。

3.组织引导社会资源，解决关键技术难题，建立以电子文件归档和电子档案管理规范化、科学化管理为核心，覆盖项目电子文件“形成、流转、归档”和电子档案“移交、保管、利用”等全流程的管理制度体系。

全国人大代表、中兴通讯高级副总裁苗伟在两会期间表示，打破信息壁垒、完善数据市场制度建设，是推动数字经济高质量发展的关键举措，同时全球人工智能热潮推动算力需求增长，算力成为AI发展的关键基础。因此，他提出以下建议：

1.完善数据产权法规，明晰数据权益界限，强化数据市场监管，规范数据交易秩序；推动全国性数字基础设施建设，打破数据分散壁垒；在医疗卫生、智能制造、智慧城市三大行业率先试点数据要素建设，总结经验后逐步完善数据要素市场体系。

2.全球范围内掀起新一轮人工智能热潮，算力成为支撑AI发展的关键基础。通信产业作为数字经济的重要组成部分，同样在这场竞赛中扮演着重要角色。未来中兴通讯将继续加大在AI和算力领域的研发投入，推动技术创新和产业协同发展，为人工智能时代的产业升级提供源源不断的动力。

3.推进人工智能技术在卫生技术评估领域的应用，设立示范点，推广AI融合医疗评估的实践经验。加强数字基础设施建设，推动数据要素在更多行业的应用，助力“健康中国”建设和智慧城市发展。

来源：南方都市报

在第十四届全国人民代表大会第三次会议上，全国人大代表，中国电信湖北公司党委书记、总经理张敏建议：加强人工智能数据安全风险防范。一是通过政策与产业协同赋能国内AI生态建设。面对底层生态被外国占据的现状，推动国产化替代，鼓励国产AI框架研发，提升国产AI芯片的市占率。加强跨领域技术合作，联合政府部门、企业和行业协会制定覆盖环境、数据、模型和应用的全方位安全评估标准。同时做好人才储备，在高校增设人工智能安全课程，培养AI+安全的复合型人才。二是强化内生性数据安全风险防范能力。加强模型使用权限管理，加强风险评估，防范人工智能模型被恶意滥用，应对AI数据投毒、深度伪造等新型威胁。同时强化安全数据传输通道和安全算力基础支持，防范信息泄露风险。三是提升隐私与数据安全保障能力。加强数据分级分类管理，规范数据采集、存储、处理、传输、销毁等全流程的管理要求，明确数据访问权限和存储处理方式。完善数据防泄漏、敏感数据识别、数据审计溯源和人工智能态势感知等实时监控和动态防御体系，及时发现和应对潜在的安全威胁。

来源：通信世界网

全国政协委员徐鹏飞指出，在数字化浪潮席卷全球的当下，我国核能领域产业链上下游以数据中心为基础推进数字化转型，并取得了一定成绩。然而，核领域仍缺乏覆盖全产业链的行业性数据中心平台，这在一定程度上制约了核工业数字化转型和高质量发展。他建议：

1.构建以数据和软件为中心的核工业数据中心及数字发展生态。可以建立覆盖核领域全产业链的行业性数据中心平台，充分发挥核工业全产业链“链长”优势，构建满足核工业可持续高质量发展需要的软件产品研发体系。

2.加强自主可控能力的建设，推动构建核工业数据内部开放共享与高效利用的机制。我国核工业发展中积累了大量数据，希望对这些数据进行处理从而加工成为数据产品，赋能产业数智化升级发展。

全国政协委员贺晗的建议聚焦于具身智能和人形机器人、算力和促进民营企业数字化转型等方面。贺晗建议：

1. 建立与完善国家级具身智能发展规划，推动大脑、小脑与机械本体协同发展。鼓励人形机器人通用平台建设，避免重复“造轮子”。鼓励人形机器人开发从硬件到软件、从底层到应用层、从AI模型底座到3D数据集的通用开发套件，如开源代码库、仿真环境库、开源数据集等，形成良好的产业协同创新氛围，降低创业、研发门槛。

2. 加快人形机器人标准建设，创建生态认证体系。包括硬件接口标准、通信协议标准、3D数据集标准、性能标准、伦理安全等标准。

来源：证券时报

全国人大代表、河南证监局局长牛雪峰建议，强化数据归集共享，健全上市公司异常线索发现机制。基于监管实践，牛雪峰建议，一方面，加强涉上市公司数据共享机制建设，在安全、保密基础上，建立跨地区、跨部门数据共享机制，打通数据堵点，为信息共享提供坚实制度保障。另一方面，加强科技监管投入，建设高效安全的信息共享平台，运用人工智能、云计算等手段，完善数据分析模型，开展数据碰撞，拓展关联线索分析，更加及时精准识别异常现象，增强对上市公司违规行为、潜在风险的监测预警能力。

来源：证券时报

全国政协委员、360创始人周鸿祎说，DeepSeek在全球异军突起，成为了AI发展史上的重要里程碑。但DeepSeek作为基座模型，也存在着幻觉、提示注入攻击等问题。因此，当大模型渗透率提升时，应用安全问题也迫在眉睫。

对此，周鸿祎委员建议，通过打造安全大模型来解决大模型的应用安全问题。同时，国家应对大模型发展实行柔性监管，更加包容审慎。这样中国人工智能才能借助DeepSeek的机会实现更长远的发展。

全国人大代表崔荣华表示，加快制定《中华人民共和国数字经济促进法》，已成为推动数字经济健康发展的迫切需求。《数字经济促进法》坚持创新驱动、融合发展、开放共享、安全可控的原则，明确数据权属界定规则，区分个人数据、企业数据、公共数据等不同类型数据的权属，保障数据主体的合法权益。

1.在数据流通方面，该法要求建立健全数据流通规则，促进数据资源高效流通和利用，推动数据要素市场化配置；规范数据交易行为，建立数据交易平台，完善数据定价机制，促进数据交易市场健康发展。

2.在数据安全监管方面，该法要求加强数据安全监管，建立健全数据安全风险评估、监测预警、应急处置等机制，保障数据安全。特别是加强网络安全保障，建立健全网络安全防护体系，提升网络安全防护能力。同时，加强平台经济监管，规范平台企业行为，防止平台垄断和不正当竞争，维护公平竞争的市场环境。

来源：华夏时报

全国人大代表、广西科技大学副校长邓朗妮表示，数据要素作为数字经济的核心生产要素，其价值在于汇聚、治理、流通和应用，只有让数据交易充分活起来、火起来，才能推动产业升级、优化资源配置。我国虽拥有全球最大规模的工业数据资源，但仍受到数据确权难、定价乱、流通堵等问题的制约，多数企业存在“数据孤岛”“沉睡数据”等现象，数据交易和流动面临多重障碍。邓朗妮代表建议，应支持有产业特色的城市开展产业数据交易试点，创立“产业数据银行”模式，并依托链主企业，建立行业级数据托管中心，通过“数据股权化”实现产业链上下游数据资产联合运营。此外，还应建立工业数据分类分级确权体系，区分设备数据、工艺数据、管理数据的权属边界，创新“数据贡献度”计价模型，将数据质量、应用成效纳入交易定价。

来源：经济日报

全国人大代表、黑龙江省牡丹江宁安市玄武湖大米专业合作社销售经理陈雨佳认为，在乡村地区推动数字化转型，对于深入推进乡村全面振兴、促进农业农村现代化、提升乡村治理水平、改善农民生活质量具有重要意义。陈雨佳建议，一是要加强农业生产数字化建设。加大对农业数字化技术研发与应用的支持力度，设立专项科研基金，鼓励高校、科研机构和企业开展农业智能化设备、农业大数据分析、农业人工智能等关键技术的研发，出台相关政策，提高农业生产数字化水平。二是要完善乡村数字基础设施。加快乡村网络通信基础设施建设，加大对乡村地区网络建设的投入，提高农村网络宽带和信号质量，推进乡村数据中心和物联网建设，为乡村数字化转型提供坚实的网络基础。三是要健全乡村数字化治理体系。推进乡村治理数字化平台建设，整合乡村党建工作、政务服务、公共服务、社会治理等功能，实现信息共享、业务协同和在线办理。加强乡村数字化治理应用创新，推动土地管理、环境监测、治安防控等工作，实现乡村治理的精细化、智能化。

全国人大代表，中国移动四川公司党委书记、董事长、总经理马奎表示，数据作为人工智能发展的核心要素，却成为我国在这一领域亟须突破的瓶颈，主要体现在三个方面：一是数据要素在人工智能领域的高质量供给仍有提升空间。我国数据生产总量中仅2.9%的数据被保存，数据存留率只有发达国家的三分之一。二是数据要素在人工智能领域的高水平利用具备极大潜力。数据在向经济社会各领域渗透的过程中，能不断催生新的数据，并创造新的知识，具有较高的价值消费潜力。三是数据要素在人工智能领域的高效能治理仍需久久为功。

马奎建议从数据供给、利用以及治理等方面，加快推动数据要素在人工智能领域的规模化开发利用。马奎还建议加强政策扶持加快释放数据要素在人工智能领域的价值。出台专项规划与扶持政策，设立专项资金，推动人工智能领域数据要素的开发利用。鼓励各企业围绕数据汇聚、存储、加工、供给、开发、利用、治理等数据全生命周期流程，加快释放数据要素在人工智能领域的价值，特别是在重点行业，加快打造一批规模化的行业应用。最后，马奎建议完善相关配套监管政策，规范人工智能数据要素全生命周期管理。明确监管主体及职责，由网信部门统筹，联合行业主管机构划定数据监管边界，建立覆盖采集、存储、处理、流通、销毁各环节的常态化监督检查机制。探索动态风险预警模型，形成标准引领、技术护航、执法兜底的全链条治理格局，筑牢数据安全合规防线。