专家访谈｜从一次使用到反复开发，让数据越用越有价值

10月20日，在2026年“数据要素×”大赛全国总决赛评审现场，中国科学院大气物理研究所所长、研究员曹军骥注意到一个变化：越来越多的参赛项目不再局限于数据采集和分析，而是通过跨领域数据融合，直接解决生产经营和社会治理中的实际问题。例如，气象数据与水利、应急等信息结合，可以提前识别灾害风险，为人员转移争取时间。“这不光有经济效益，还有社会效益。”曹军骥说。

今年参赛项目中，高质量数据集、大模型、智能体成为高频词。在曹军骥看来，这并非简单的技术概念更新，而是数据开发利用方式的一次跨越。“过去的数据是相对静态的，现在的数据是‘活’的。”传统数据开发往往围绕特定需求展开，如今，同一份数据可以经过多轮加工、反复挖掘，在不同场景中不断产生新的价值。

气象领域的变化颇具代表性。随着数据处理能力提升，大量气象观测数据能够快速汇集、加工，进入预报业务；人工智能进一步降低了数据分析的技术门槛，让高质量数据集更快转化为具体应用。尤其值得关注的是，过去主要用于气候研究和统计分析的历史气象数据，如今又成为训练人工智能模型的重要资源。原本已经使用过的数据，因为新技术、新需求而重新增值。

曹军骥说，数据应用产生新的价值和反馈，进一步推动数据开发，形成持续循环。但技术能够反复挖掘数据价值，并不意味着市场能够自然实现这一循环。在他看来，数据市场化仍面临一个基础性问题：作为无形资产，数据在多次流通、加工和融合后，其权利边界如何界定？

他以普通商品作比较。一件衣服可以通过商标等标识识别生产者，但一份数据经过多次加工、流通后，其来源和不同主体的贡献可能难以辨认。如果数据生产者无法追踪使用情况，也难以获得合理收益，就可能缺乏持续开放和生产高质量数据的动力。近年来，气象领域已开始探索利用数据标识、服务标识等技术手段追踪数据流通，为权益保护和商业化应用提供支撑。

在曹军骥看来，公共数据为社会提供了重要的基础资源，而面向特定行业、特定需求开发的专业化、定制化数据产品，则拥有更广阔的市场空间。这类数据需要持续投入采集、加工和维护，只有进一步明晰权利边界、完善收益分配机制，才能让数据生产者、加工者和使用者形成稳定的合作关系。

今年是《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》实施的收官之年。展望下一阶段，曹军骥认为，数据价值最终要在应用中得到检验。当应用产生实际收益，市场便有动力继续投入，开发更高质量的数据产品、拓展更多应用场景。

从一次使用到反复开发，从单点应用到跨行业融合，人工智能正在拓展数据价值的边界。而让数据开发、应用收益与持续投入形成良性循环，仍有赖于市场机制和制度规则的进一步完善。

（大众新闻记者 杨成）