数据只有在流通利用中才能创造价值，但如何让数据流得动、用得好、管得住，始终是数据要素市场建设面临的重要课题。2026年“数据要素×”大赛以“数据赋能 乘数而上”为主题，吸引全国超过2.9万支团队、14.5万人参与，1087个项目晋级全国总决赛，覆盖工业制造、医疗健康、金融服务、城市治理等16个行业领域及数据基础设施赛道。作为《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的重要实践，大赛集中展示了我国数据开发利用的创新探索，也为观察数据要素市场化配置改革提供了重要窗口。尤其值得关注的是，数据安全被纳入大赛的重要评价指标，体现出我国数据要素开发利用正在从重视资源汇聚、场景拓展，向更加注重安全可信、持续利用和规模化应用转变。

数据具有可复制、可复用、可融合的特点，其价值往往不是来自单一主体的独占使用，而是在不同场景和主体之间的融合利用中不断形成。然而，现实中大量有价值的数据仍然难以充分流通。医疗机构掌握着丰富的临床数据，金融机构需要多维度信息开展风险评估，工业企业希望利用产业链数据优化生产决策，但数据一旦跨出原有组织边界，就可能涉及个人信息、商业秘密、重要数据保护以及使用责任划分等问题。数据持有者担心泄露风险和责任承担，数据使用者则面临获取困难与合规成本。数据要素市场建设需要解决的，不只是数据能不能共享，更是如何建立让各方敢于共享、放心使用的信任机制。

本届大赛将数据供给、数据流通、数据应用和数据安全共同纳入行业赛道评价体系，尤其强调参赛项目应当具备与业务规模相适应的安全保障能力，关注数据安全管理方面的创新实践。真正具有推广价值的数据应用，不仅要证明能够创造经济和社会效益，还应证明安全保障能力与业务规模相适应。

从本届大赛入围项目看，数据安全与数据价值创造相结合的探索已经进入更多具体场景。医疗健康领域，胸腹部疾病多模态数据合规流通项目关注医疗数据的流通利用；商贸流通领域，依托航贸链推动可信数据跨境流通的项目，回应了国际贸易中的数据协作需求；数据基础设施领域，南昌“数安通”项目探索通过分布式可信数据空间实现跨行业、跨主体合规流通。这些探索反映了一个值得重视的发展方向：数据流通正在从单纯的数据传输和交换，转向依托共同规则、可信技术和责任机制开展协作。

人工智能与数据要素的深度融合，还将进一步改变数据安全治理的对象和方式。本届大赛中，高质量数据集、行业大模型与智能体应用广泛出现。随着人工智能从内容生成走向自主规划和任务执行，数据不仅是模型训练的资源，也成为智能系统感知环境、作出判断和采取行动的依据。未来的数据安全治理，既要重视数据泄露、非法获取等传统风险，也要关注数据污染、模型推断泄露、智能体越权访问和自主调用等新问题。这要求将安全要求嵌入技术研发和应用环节，通过持续测评提升数据与人工智能系统的内生安全能力。

2026年是《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的收官之年。大赛的意义不仅在于遴选优秀项目，更在于通过真实场景检验数据开发利用模式，推动技术创新、制度创新与产业需求相互促进。下一阶段，应当推动成熟的安全治理经验转化为可复制的行业规范和技术标准，让更多企业特别是中小企业能够以合理成本参与数据开发利用。以高水平安全保障高质量发展，才能真正释放数据要素的乘数效应，为数字经济发展提供持久动力。

（作者系中国政法大学人工智能法研究院院长、教授）