弯肘、抬臂、向前抓取，工作人员的每一个动作都被实时同步给人形机器人；完整记录动作执行过程中各关节的电流、角度、力矩等信息并转化为结构化数据。前不久，由这些数据形成的数据集在江苏省数据交易所完成交易，这是该领域全国首笔交易。

　　今天，数据已成为关键生产要素。经过分析、加工、流通、利用，数据就有可能从虚拟的比特变为现实生产力。高质量的数据集，是人工智能实现跨越发展的重要基石。过去，行业依赖自研数据，大多各自为战。如今，数据集市场化交易迈出关键一步，意味着具身智能产业正加快走向成熟。

　　谁能用好数据资源，谁就掌握了更大的发展主动。从自动驾驶的路况感知，到工业制造的质量检测，再到金融风控的信用评估，数据利用水平不断提升，数据要素潜力得到进一步挖掘。值得注意的是，加快数据要素价值释放，并非单一的技术问题，而是制度、市场与技术的耦合问题。

　　树立系统思维，才能让海量数据变得既可信又可用。比如，从“数字交管”到“数字道路”再到数字城市建设，以数据可视化助力管理高效化；再如，湖南建设“湘信贷”企业融资综合信用服务平台，将信用与应用结合，可为中小微企业提供一站式融资服务。提升数据标准化程度，实现数据跨主体、跨领域、跨层级的可信交互与价值协同，有助于减少数据确权、流通、交易等环节中的重复适配成本。

　　必须看到，数据要素市场建设是一项系统工程。如果说完善数字基础设施与治理规则是“平整土地”，那么开发完善数据产品就是在这条数字大道上奔跑驰骋。推进市场建设，打通供需堵点，完善治理规则，促进场景应用，才能促进数据价值充分释放、要素市场良性循环。

　　今年《政府工作报告》提出：“深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集。”我国拥有庞大的数据资源、显著的场景优势。进一步加快数据产品化步伐，拓宽数据价值释放空间，必将在新一轮科技革命和产业变革的浪潮中筑牢竞争优势、赢得发展先机。

　　（作者为中国人民大学法学院讲师）