近日，全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹在接受上海证券报记者采访时表示，当前，人工智能成为重塑全球竞争格局的关键变量。她建议，从高质量数据集建设、数据存储产业链发展等方面发力，夯实数字基础设施根基，为我国人工智能产业发展提供坚实保障。
实施“数据工厂”专项工程
冯丹表示，目前，数据资源“供不出”与“流不动”的障碍依然突出。部分投资项目中，普遍缺失数据采购预算，导致数据价值难以通过市场交易实现，抑制了数据供给方的积极性。“数据不出域”的原则在具体执行中往往演变为“数据不流动”，形成“数据孤岛”，使得海量的行业数据无法有效转化为训练AI模型所需的养料。
当前数据集构建还呈现“各自为战”的特点，零散且非标准化，超过六成外部数据需二次加工，难以满足大模型需求。在数据清洗、标注、质量检测等关键环节，由于缺乏统一、权威的国家及行业标准，各机构采用的技术规范和质量要求不一，导致生产的数据集质量参差不齐。
冯丹建议，深化数据要素市场化配置改革，健全数据价值评估与付费机制。明确在政府投资项目及国有企业数字化转型中设立数据采购专项预算，推动建立科学评估与动态定价机制。并构建逻辑一体的安全可信数据域，分行业制定数据分类分级流通合规指引，让数据在安全前提下高效流动。
冯丹还建议，应实施“数据工厂”专项工程，构建国家层面规模化数据供给能力。聚焦工业制造、金融、教育、医疗、交通等16个关系国计民生的重点行业，建设行业级数据工厂。同时，支持有条件的省份建设区域性数据工厂，鼓励市场力量建设专业化数据工厂，形成覆盖全国、服务全行业的网络化供给设施。
打造自主可控存储产业链
冯丹认为，在AI浪潮下，存储已从传统的“数据保险箱”升级为“知识库引擎”。我国亟须重构存储战略体系。以存储器在AI场景的应用为例，北美地区正在进行超大规模AI基础设施建设，引发全球高端存储芯片与存储系统供应链紧张。围绕未来存储产业的竞争，不仅仅关乎AI创新的成本与速度，更是构筑新一轮全球科技竞争核心优势，保障数字主权与产业链安全的关键。
她建议，强化国家战略引领，建立和发展数据存储产业链，突破核心瓶颈，强化全链条管理，以“存储强国”为目标，设立重大科技与产业工程。强化产业协同，发挥龙头企业带动作用，系统梳理并打通从存储芯片、设备到系统软硬件的“卡点”“堵点”，建立国产存储产品大规模应用的反馈、优化、迭代通道，以应用带动技术成熟和产业升级，不断提升数据存储产业链韧性和安全水平。
同时，聚焦先进存储介质等关键短板，协同研发基于新介质、新技术、新架构的新型AI原生存储产品和系统。启动“AI-ready”存储示范工程、“存算协同”示范工程。在国家算力枢纽、智算中心、关键信息基础设施等重大项目中，优先采购并应用自主可控的先进存储产品与解决方案，通过真实场景驱动技术成熟与生态构建。
冯丹还建议，组建存储产业创新联合体，设立国家级数据存储标委会，加快核心与架构性标准的制定，改变标准组织分散的局面。同时，实施专利质量提升工程，引导创新主体布局高价值、基础性专利，并组建国家数据存储实验室或国家数据存储技术创新中心，推动共性技术研发与资源共享，形成技术迭代、安全可控、成果普惠的现代化产业体系。
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