全国两会期间，数据领域相关话题成为众多全国人大代表和全国政协委员关注的焦点。全国人大代表、中兴通讯党委书记、高级副总裁苗伟等从不同角度分析了对数据领域的发展建议，以期将科技企业的技术优势切实转化为产业优势，不断提升数据工作质效。

全国人大代表、中兴通讯党委书记、高级副总裁苗伟建议设立AI大模型训练专用算力开放平台，明确平台“公益优先、市场补充”的定位。通过根据用户需求动态分配算力、实行“阶梯式收费”机制，推动AI大模型健康发展，更好赋能实体经济转型升级。在数据要素市场化配置改革方面，他建议构建公共数据授权运营负面清单，明确运营“禁区”，在保障安全与使用公平的同时，坚决捍卫公共数据的公益本色。

全国政协委员、天娱数科董事长贺晗表示，与通用大模型可借助海量互联网数据不同，具身智能需要大量“任务级、过程级”的交互数据，数据获取成本高、标注难。对于这一难题，他建议以国家级“具身数据要素工程”破题：建公共数据底座、统一格式与权属规则。例如，建设若干“国家级具身智能数据采集与预训练中心”，面向典型任务（搬运/装配/分拣/巡检/护理）形成可复用数据集。统一数据标准：动作轨迹、力觉/触觉、视觉语义、工位工艺参数等数据格式与元数据规范，推动跨企业、跨平台复用。明确数据权属与合规边界：对涉及个人隐私、工厂商业秘密的数据建立分级脱敏、可信计算与授权机制，形成“可用不可见、可控可计量”的共享模式。（具身智能）应当尽快补齐短板，重点是破除数据和应用场景的难题，让AI从电脑屏幕真正走到实体物理世界中去“干活”，加快形成实体经济的新质生产力。

全国人大代表，立信会计师事务所首席合伙人、董事长朱建弟建议制定金融企业数据资源管理办法，从3个维度推动金融企业数据资源管理规范化：一是规范数据采集环节，筑牢数据质量基础。明确金融企业数据采集的合法、正当、必要原则，严禁过度采集、违规采集客户数据，禁止未经客户同意采集第三方数据。鼓励行业协会牵头制定统一的采集标准和模板，推动数据采集规范化、标准化发展。二是健全数据入表环节，发挥数据资产价值。明确金融企业数据资源入表的管理要求，推动金融企业建立完善的数据资源入表管理制度，规范数据资源确认、计量、核算、披露等流程。鼓励金融企业将数据资源纳入绩效考核体系，推动数据资源资产化的落地实施。三是完善数据治理环节，打通数据共享壁垒。明确金融企业数据治理的主体责任，要求金融企业建立健全数据治理架构，设立专门的数据管理部门，并明确各业务条线的数据管理职责。同时，建立健全数据共享机制，规范跨机构、跨领域的数据共享，建立数据共享审核和追溯机制，确保数据资源共享安全可控。