3月6日上午，十四屆全國人大四次會議上海代表團舉行開放團組會議，面向中外媒體開放。全國人大代表，中國電氣裝備集團黨委常委、副總經理張帆圍繞「人工智慧與製造業深度融合」答記者問。
張帆指出，在政策推動和市場需求雙重驅動下，我國「人工智慧+製造」取得積極進展，但在商業化規模化應用推進過程中，仍面臨工業數據集匱乏、生態支撐不足等突出問題。
首先，高質量工業數據集供給不足。工業數據集標註專業性強、門檻高、投入大、周期長，通用標註工具適配性差，導致企業數據集建設意願不強、投入不足，難以滿足大模型深度應用需求。
其次，信任鴻溝導致數據共享不暢。企業出於數據安全、商業秘密、權屬風險等顧慮，普遍存在「不願共享、不敢共享、不能共享」問題，行業數據壁壘、企業數據孤島現象突出，可持續的價值回報機制尚不健全。
最後，安全流通技術尚不成熟。隱私計算、聯邦學習、可信數據空間等技術仍存在瓶頸，操作效率低、應用成本高、標準不統一、互聯互通不足，尚未實現規模化普惠化應用。
如何破解「數據之困」？張帆從三個維度給出建議：
一是構建多方協同的工業數據集共建機制，夯實高質量數據供給基礎。 研究出臺財稅支持政策，引導企業加大資源投入，提高企業建設數據集的積極性。支持龍頭企業牽頭組建數據共享聯盟，大力培育數據服務商、數據標註機構等「數商」生態，形成政府引導、市場主導、多方協同的共建機制，推動建設一批行業級、領域級高質量工業數據集。
二是創新數據交易與收益分配機制，激發數據共享內生動力。推動數據交易模式創新，探索長期穩定、可預期、可持續的數據價值回報機制。從傳統一次性買斷，逐步向訂閱制、按調用計費、收益分享等多元化模式轉型，充分調動企業參與數據共享的積極性，匯聚起強大的數據合力。
三是推廣安全可信的數據共享模式，推動技術與基礎設施規模化應用。要大力推廣「數據可用不可見、用途可控、全程可追溯」的數據共享模式，從源頭消除企業顧慮。同時，加大對隱私計算、區塊鏈、可信數據空間等關鍵技術攻關，集中突破性能、成本、互聯互通等規模化應用瓶頸，加快制定統一技術標準與互認協議，打通跨企業跨行業數據共享通道，為人工智慧與製造業深度融合提供堅實支撐，賦能新型工業化高質量發展。