一、背景：政策导向与产业需求形成共振 当前，数字经济已成为推动中国经济高质量发展的重要引擎。"十五五"规划建议明确提出，要加快数智技术创新，全面实施"人工智能+"行动，健全数据要素基础制度体系。鉴于此，如何将海量数据资源转化为可管理、可流通、可变现的生产要素，成为各地政府和科技企业共同面对的核心命题。 2026年3月1日，中关村系列活动之一——第四届北京人工智能产业创新发展大会"AI+数据要素"分论坛国家会议中心二期举办。本次论坛由北京市政务服务和数据管理局指导，北京市门头沟区人民政府、北京邮电大学、中国电信北京分公司联合主办，以"智汇京西，数聚未来——释放数据要素价值，驱动产业智能跃升"为主题，汇聚政产学研用各界力量，共同探讨数据要素市场化配置与智能技术融合创新发展路径。 二、问题：数据要素价值释放面临多重制约 尽管数据资源总量持续扩张，但数据孤岛、治理能力薄弱、应用场景碎片化等问题依然制约着数据要素价值的充分释放。在政务领域，数据分散于不同部门系统之间，跨平台调度困难，数据质量参差不齐，导致智能化应用难以规模落地。在产业层面，企业普遍面临数据采集标准不统一、模型训练数据集匮乏、垂类场景适配能力不足等现实困境。 如何打通数据采集、治理、存储、应用的全链条，构建支撑智能技术规模化落地的数据底座，是当前数字经济建设亟待破解的关键难题。 三、原因：技术路径与体系架构尚待整合 数据要素价值难以充分释放，根本原因在于技术体系的碎片化与场景落地的系统性不足。一上，数据平台与智能模型之间缺乏有效衔接，数据治理与模型训练往往各自为政；另一方面，垂类场景的业务逻辑复杂，通用模型难以直接适配，需要在技术架构层面进行深度定制与优化。此外，政务数据的安全合规要求较高，对平台的稳定性、可控性提出了更为严格的标准。 四、对策：首都信息提出"平台+模型+场景"融合路径 针对上述挑战，首都信息发展股份有限公司在本次论坛上系统展示了以红磐数据平台为核心底座的"平台+模型+场景"融合实践方案。 在平台层面，红磐数据平台作为一站式数据资产管理服务平台，具备行业高质量数据集构建与全生命周期智能治理两大核心能力，支持智能体与多模态管理、跨平台统一调度、全域数据资源统一管理，数据服务访问性能达每秒六千次请求，构建了行业通识与专识双重数据集体系，为智能技术的规模化应用奠定了坚实的数据根基。 在模型层面，首都信息提出"1+1+N"战略布局，即打造一个政务大模型共性基础平台、一个面向政务服务领域的红砥垂类大模型，并在此基础上落地多个智能化应用场景。政务大模型共性基础平台已获北京市发展和改革委员会资金支持，搭建起多模型管理调度、应用开发、政务知识运营管理、多模型评测四大子平台，目前已为北京市多家政务及大数据对应的单位提供领导问数、办公智能助手、证照材料核验等服务。红砥垂类大模型则基于低秩适应与有监督微调技术，融合语音识别、图像识别、文档解析等多元能力，通过检索增强生成与提示词工程等技术架构，构建面向垂类业务的智能体系统。 在场景层面，上述技术体系已在医疗器械审评、医保基金监管、接诉即办、住房公积金、国资监管、智能公文等多个领域实现深度落地。其中，医疗器械审评场景尤为典型：该系统覆盖企业申报、立卷审查到智慧审评的全流程，有效缓解了审评资源紧张、分类界定不清、审查周期冗长等行业痛点，同时为企业提供注册资料一站式汇总递交与疑难问题一站式释义服务，明显提高了行业整体效能与创新活力。 五、影响：为数字政务与产业升级提供可复制样本 首都信息的实践探索，不仅为北京市政务网、医保系统、12345接诉即办等核心系统提供了稳定可靠的技术支撑，更在数据要素市场化配置领域形成了具有推广价值的方法论框架。"数据越多、模型越强、应用越广、数据更多"的正向循环，正在从理论构想逐步转化为可验证的产业实践，为各地推进数字政务建设和产业智能化升级提供了可借鉴的路径参考。
数据要素的价值不在"沉淀"，而在"流动"；模型能力的意义不在"炫技"，而在"解题"。从平台筑基、模型赋能到场景牵引——既考验技术供给能力——也检验制度设计与治理水平。能否把数据治理的"硬基础"与场景应用的"真问题"结合起来，形成可持续的正向循环，将决定数智化转型能走多深、惠及面有多广。