更新时间：作者：小小条
«当数据成为新石油，数据科技正从幕后走向台前，成为驱动新质生产力的核心引擎。»
2026 年开年，国家数据局宣布将在年内推出 30 余项数据领域国家标准，覆盖智能体、具身智能、公共数据、高质量数据集等前沿和急需方向。
这一重磅消息为大数据技术发展划定了清晰的路线图。数据标准化不再是技术细节，而是重塑数字经济生态的“基础设施”。
01 数据标准：从“各自为政”到“全国一盘棋”
过去，数据流通的最大障碍之一是缺乏统一标准。公共数据、企业数据、个人数据的权属界定长期缺乏统一规范，导致数据产品交易成本居高不下。
国家数据局推动数据标准化，正是为了破解数据要素市场化配置中的这些矛盾冲突。
2024 年发布的《国家数据标准体系建设指南》已构建起覆盖数据全生命周期的标准体系框架，目标是到 2026 年底基本建成国家数据标准体系。
随着全国数据标准化技术委员会在 2024 年 10 月成立，标准化进程不断加速。
在高质量数据集建设方面，一系列标准如《高质量数据集建设指南》、《高质量数据集格式要求》等已于 2025 年 8 月发布，采用“数据+模型”相结合的方式推进。
这些标准将细化数据分级分类规则，进一步明晰“原始数据不出域、数据可用不可见”的操作规范，为数据价格形成机制提供量化参考。
02 技术风向：从“大模型训练”到“数智深度融合”
中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏指出，当前数据技术正以体系化的方式发生巨大变革，其核心目标是实现 数智深度融合。
这一变革体现在两个层面：一方面，现有数据体系需面向人工智能进行定制化转型与适配；另一方面，AI 的发展也催生了数据领域的新问题。
例如，生成式 AI 的快速迭代使得人类数据、传统互联网数据与 AI 合成数据日益交融，难以区分。如何规范 AI 合成数据在模型训练中的应用，已成为亟待解决的新课题。
在技术层面，数据存算架构正逐步向分布式、存算分离方向发展。同时，根据数据“温度”进行分级存储的需求日益凸显。
数据库技术也在升级，向量数据库、多模态数据库成为重要方向，以应对 AI 向多模态演进带来的挑战。
03 前沿突破：具身智能与“AI科学家”的崛起
北京智源人工智能研究院发布的《2026 十大 AI 技术趋势》报告揭示了两个关键方向：具身智能和 AI for Science。
报告预测，2026 年具身智能将加速从“实验室验证”迈向“量产交付”，产业应用将进入广泛的工业场景。
我国已有超过 230 家具身智能企业，其中人形机器人企业超过 100 家。随着大模型与运动控制、合成数据结合，人形机器人将于 2026 年转向真实的工业与服务场景。
在 AI for Science 领域，AI 在科研中的角色正从辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”。
我国已建立国家基础学科公共科学数据中心，汇集管理物理、化学、材料等基础学科领域的科学数据，数据量已达 4.6PB，为技术赋能科研探索提供宝贵素材。
04 产业落地：从“数据仓库”到“数据炼金场”
技术的生命力在于应用。贵州的实践展示了大数据如何“走出”机房，渗入山川田野、工厂车间。
在贵州，一家苗绣企业开发出“苗绣 AI 创艺大模型”，将传统纹样与智能算法融合，将设计周期从原来的一到两周缩短到了两到三天，日产量提升了 20 到 60 倍。
在蛋鸡养殖基地，通过引入“蛋链 AI 大模型”实现大模型指导养殖，一个鸡舍只需一位养殖人员管理。
截至 2025 年 12 月初，贵州已累计打造 110 余个大模型应用场景，预计到 2027 年将打造 500 个以上大模型应用场景。
数据交易市场也在蓬勃发展。贵阳大数据交易所作为全国首家数据流通交易场所，已吸引超千家数据商入驻，汇聚数据需求方 569 家，覆盖 20 个国民经济行业。
05 投资视角：A股市场的数据科技图谱
随着数据标准化进程加速和数智融合深化，A股市场中与大数据技术相关的公司迎来新的发展机遇。
从数据基础设施建设到应用落地，以下公司值得关注：
在数据存储与算力领域，中科曙光、浪潮信息、紫光股份是传统领军企业，为数据存算提供硬件基础。
在数据安全与流通技术方面，启明星辰、奇安信专注于数据安全治理，而恒生电子、东方国信则在金融等垂直领域的数据应用中有深厚积累。
人工智能与大数据融合是明确趋势，科大讯飞、拓尔思、海康威视在计算机视觉、自然语言处理等AI技术与大数据结合方面有领先布局。
对于新兴的具身智能和AI for Science赛道，虽然A股纯正标的较少，但机器人、汇川技术等公司在工业自动化与机器人领域有技术储备，可能受益于产业升级。
此外，数据标注与处理作为AI训练的“燃料”环节，虽多为非上市公司或中小型企业，但整个产业链的繁荣将带动上下游需求。
当上海基本建成区块链数字底座，完成千台一体机组网；当河北创新实施“天使投算力”机制，整合 2450P 闲置算力资源定向供给初创企业。
当数据 ETF 在资本市场受到关注，这一切都指向一个清晰的事实：数据科技已不再是悬浮在云端的概念，而是扎根土壤的蓬勃生长力量。
从建设数据中心储存数据，到汇聚标注企业加工数据，再通过交易所交易数据，最终以产业平台应用数据——这条完整的价值链正在中国各地形成闭环。
2026 年，随着 30 余项国家标准的推出，数据领域的技术创新与产业应用将进入更加规范、高效的新阶段。那些能够抓住标准化机遇、深耕数智融合、并能在具体场景中实现价值落地的企业，将在新赛道上跑出属于自己的“加速度”。
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