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。

全国政协委员、中国社会科学院经济研究所研究员黄群慧表示，各类生产要素涵盖范围广泛，既包括资金、人才、土地等传统要素，也包括算力、数据等新型要素，知识产权、能源电力等也都属于重要的生产要素范畴。各类要素具有自身独特的属性和运行规律，这就决定了要素市场化配置体制机制建设不能“一刀切”，必须结合要素特点精准施策。

对加快完善要素市场化配置体制机制，黄群慧委员建议：一是畅通要素流动渠道，重点破除城乡流动壁垒，完善户籍制度改革，推进基本公共服务均等化，推进劳动力要素市场化配置；二是健全要素价格形成机制，完善要素市场化定价机制，使价格能真实反映要素稀缺程度和使用效率，引导要素资源向优质高效领域集聚，提升要素配置的整体效率；三是加大反垄断、反不正当竞争力度，强化要素市场监管，经营主体平等使用生产要素、公平参与市场竞争，营造公平透明、规范有序的要素市场环境；四是加大数据要素产权界定的探索力度，深入探索数据资源持有权、加工使用权等各类权能的合理界定，建立健全数据确权授权机制、定价机制和交易规则。

全国政协委员、全联并购公会会长、中联资产评估集团有限公司董事长范树奎呼吁，要强化公共数据资产授权运营管理，以提升人工智能底层数据资源供给。范树奎认为，公共数据具有重要的潜在价值。探索制定公共数据资源资产授权运营模式，促进公共数据合理定价、公平收益，对推进数据要素市场的形成、促进数据要素潜能的释放具有重要意义。

为强化公共数据资产授权运营管理，范树奎提出以下四方面建议：一是健全公共数据顶层法律制度，完善公共数据资产管理机制。范树奎建议，制定系统性公共数据资源市场化应用法律制度，逐步解决授权主体界定不清、运营主体机制不全、数据跨境流通不畅等系列问题。研究出台《公共数据资源资产授权运营管理暂行办法》，明确公共数据资产财务制度，开展公共数据资产登记制度，形成分级公共数据资产识别、应用与运营管理体系。

二是建立公共数据授权定价机制，明确逐级授权运营管理制度。范树奎建议，财政部门会同发展改革部门及数据局共同研究制定科学合理的公共数据计量与定价规则，遵循法治化、市场化原则，采取分级定价机制，比照国有资产运营管理逻辑，结合公共数据资产特性，推动公共数据价值化转变与满足市场化应用需求，逐步逐级向市场提供数据资源。

三是明确公共数据资源边界与持有主体，确保公共数据合规应用。范树奎建议，国家数据局出台公共数据相关政策，指引公共数据资源在规范框架内充分释放数据价值，规范数据提供方、持有方、授权方与使用方的相关权利收益与责任义务。如，持有方权责体现在数据汇聚、管理与授权上，通过权责清单与市场化协作机制，破解公共数据流通中权、责、利的模糊问题。

四是规范公共数据资源市场化运营主体，推动释放公共数据供给AGI（通用人工智能）发展。范树奎建议，研究制定公共数据资源市场化配置工程总体方案，明确各类各级试点主体，确定一级、二级市场监管主体，合规采购市场化运营主体，按照“事前制度规范、事中监督指导、事后实践评价”全过程管理监督，确保公共数据资源授权运营机制合规有序推动，为人工智能底层提供丰富数据资源供给。

全国政协委员、香江集团董事长翟美卿建议，建立民营企业政策直达快享机制，通过数字化平台整合惠企政策，推行“免申即享”模式，让好政策精准触达企业，真正落到实处。翟美卿认为，人工智能普惠是中小微企业数字化转型的关键抓手，唯有政企社协同、生态共筑，才能让中小微企业共享数字经济红利，激活民营经济发展的内生动力。

全国政协委员、北京国际城市发展研究院创始院长连玉明建议，加快优化国家算力战略布局，构建全国一体、分类分级、场景驱动的国家算力体系，并从四方面提出具体举措：构建“国家—区域—边缘”三级算力架构，实施精准功能布局；建立分类引导与统一调度机制，促进算力资源高效配置；强化关键技术攻关与网络降费，夯实一体化运营基础；深化算电协同创新与市场工具应用，推动算力绿色普惠发展。

为构建“政府引导、企业主体、专业支撑、内外协同”的立体化应对体系，引导企业建立健全世界一流的数据治理能力，全国政协委员、普华永道中天会计师事务所首席合伙人李丹认为，一是加强顶层设计与宏观指导。由国家相关部委牵头，研究制定中资企业境外数据安全合规管理的指导性文件。组织力量跟踪、研判重点国家与地区的数据法规动态、执法案例及风险预警，建立“一国一策”合规指引库。同时，将数据跨境流动规则对等、非歧视待遇等核心关切，纳入国际经贸谈判。

二是压实企业主体责任与能力建设。鼓励企业设立“首席数据合规官”，建立世界一流的数据治理体系与合规内控机制。支持相关行业协会牵头，建立与国际接轨的企业数据合规管理体系认证标准，开展“合规能力认证”计划。研究设立专项资金或给予税收优惠等方式，对企业投入合规技术研发、境外合规基础设施建设及获取国际认证予以适当扶持。

三是突破关键技术与标准制约。在国家重点研发计划中设立专项，支持开展自主可控的数据分类分级、隐私计算、可信跨境传输等关键技术攻关和一体化解决方案研发。积极参与国际标准化组织相关工作，力争将我国在数据安全、个人信息保护等方面的实践成果纳入国际规则体系，促进中国标准“走出去”。

四是构建专业化服务与应急响应生态。培育一批具备全球服务能力的法律、会计、咨询等专业化服务机构，为企业提供一站式合规解决方案。依托贸促会的海外分会以及海外中企商协会等平台，建立境外数据合规风险应急响应机制，为企业应对境外执法检查、处置数据安全事件等提供及时指导和必要支持。

五是深化国际合作与互信共商。与共建“一带一路”国家及主要贸易伙伴在数据保护认证领域拓展等效互认合作，降低企业合规负担。通过二十国集团（G20）、世界贸易组织（WTO）电子商务谈判等多边平台，倡导构建开放、包容、普惠的数字经济国际规则。

全国政协委员、南京大学副校长、中国科学院院士周志华提出四点建议：一是加强政策引导，提升基础创新能力。优化人工智能领域科学研究的统筹布局，避免资源过度集中于算力消耗型的应用层，纠正盲目跟风“大模型解决一切”的误区，加大对AI算法基础研究的支持力度，提高针对具体问题设计算法解决方案的创新能力。重点支持一批具有前瞻性、战略性的基础研究项目，鼓励科研人员开展原创性研究。同时，引导企业和社会资本参与AI算法基础研究，形成多元化的投入机制。建立科学合理的科研评价体系，营造鼓励探索、宽容失败的科研氛围。

二是变革培养模式，打造复合型人才队伍。从源头构建“人工智能赋能科学研究”复合型创新人才培养体系，支持高水平研究型大学试点设立“博士+硕士”双学位项目，支持博士研究生在攻读AI专业博士学位期间，跨学科攻读一个科学专业硕士学位，探索构建跨学科融合的研究生培养新模式，系统化培养既深谙领域知识又掌握前沿AI技术的“双语”科学家。同时在学位获取、职称晋升、绩效考核等环节中建立“交叉学科特区”，解决跨学科人才在传统评价体系中“两头不靠”的困境。

三是注重双向科普，推动消除学科壁垒。构建跨学科的“双向翻译”与协作机制。一方面，由科学领域学者向AI研究者进行科学问题的抽象翻译，将领域前沿关键问题表述为AI学者可理解的语言，便于其进行针对性的求解。另一方面，由AI科学家面向传统领域学者开展科普，通过具体案例厘清技术边界，消除对AI的恐惧或盲目神化，阐明AI作为辅助科学发现的工具本质。鼓励定期举办跨界沙龙，促进不同背景的学者进行交流，推动从概念普及到实质性协作的跨越。

四是强化数据治理，构建科学数据生态。由国家相关部委牵头，构建国家级科学数据共享与服务平台。依托重点实验室等重大科技平台，建立标准化的科学数据仓储，制定各学科数据的采集、标注、存储和共享标准，引入数据质量反馈机制，持续优化数据资产。通过项目资助、成果评价等政策杠杆，鼓励科研机构与研究人员开放共享科学数据，形成良好生态，最大化利用效率。同时加强支撑技术研发和法律法规制定，有效保护数据共享过程中的敏感信息和知识产权。

全国政协委员、360集团创始人周鸿祎建议，需要从规则制度、合规指引和技术能力三个层面，构建数据流通安全的闭环体系。应进一步细化数据流通安全实施细则，统一数据分类分级与安全防护的核心标准，并针对数据开放共享、数据交易、数据跨境流动等典型场景，明确实操要求。同时，可由主管部门牵头组织安全企业、第三方服务机构等共同编制数据流通安全合规指引，通过“手册+工具包”的方式，为企业特别是中小企业提供清晰、可落地的合规路径。

此外，应推动数据安全技术应用与关键技术攻关，在数据流通基础设施中同步嵌入网络安全技术和AI安全技术，通过攻关AI辅助的数据溯源、防篡改、权限审计等技术手段，提升数据流通基础设施的内生安全能力。