数据壁垒也对人工智能融合应用带来挑战。数据是人工智能创新与应用的基础，要实现技术融合、产业融合，需打破技术创新、产品研发、生产中的数据壁垒，推动跨终端、跨环节、跨行业的有效共享。当前，围绕数据流通，存在两方面挑战：一是数据权属与标准尚未统一；二是多主体间存在安全与隐私顾虑，特别是对于金融、医疗等行业，因合规要求，在数据开放和共享中意愿不强。

　　最后，综合治理能力有待进一步提升。新一代人工智能的快速发展与融合应用对治理能力提出新要求，也对全社会的理解和认知带来挑战。当前，伦理和监管框架仍需完善，治理漏洞依然存在。算法偏见、数据隐私泄露等问题频繁发生，给社会带来了诸多负面影响。此外，人工智能系统对数据的需求量大，如果没有相应的保护措施，也将导致个人隐私的泄露。

　　多措并举进一步推动人工智能创新与应用

　　一是完善组织协调机制。加强国家层面的统筹规划，建立国家人工智能发展机构统筹推进人工智能相关工作，协调其他部门开展业务协同。加快人工智能顶层设计，制定面向“十五五”及更长期的人工智能创新与发展规划，重点突出推动技术融合和产业融合，更好发挥人工智能对未来技术创新和产业发展的引领作用。强化央地协同，支持和引导地方积极探索人工智能技术创新、产业发展、综合治理新路径、新制度，并在此基础上进行示范推广。

　　二是强化公共服务能力。部署国家人工智能公共服务能力建设工程，打造面向全社会的公共服务体系，提升全社会人工智能创新及应用能力。构建国家算力资源池，整合东数西算工程资源，优化算力资源配置，集中力量打造具有全球竞争力的算力网络和算力公共服务平台。加快构建数据开放体系，支持各地方、各行业建设开放共享的公共数据服务平台。加快开源生态建设，推动人工智能技术创新成果开源，完善知识产权保障体系。

　　三是推动区域协同发展。绘制人工智能创新及应用区域图谱，建立人工智能产业集群、人工智能融合应用、人工智能综合发展三类区域协同体系。产业发展方面，支持建设一批人工智能产业集群，打造人工智能核心技术策源地，在模型、算力、数据、标准等方面形成各有侧重、各具特色的技术创新能力。融合发展方面，推动人工智能融合应用场景示范，基于区域产业基础、资源条件等建设典型场景，以场景带动技术的融合应用和迭代创新，催生基于融合创新的新产品、新业态发展。综合发展方面，支持建设人工智能自主创新示范区，支持城市加快体制机制创新，探索建立“城市沙盒”，推动人工智能在城市全域的深度融合。

　　四是深化国际合作。进一步深化技术创新与产业发展的国际合作，构建跨境协同生态，引导龙头企业加快全球人工智能创新资源的汇集及应用。积极推动人工智能全球治理体系建设，强调“发展优先、安全可控、包容共享”原则。积极推动人工智能技术、产品等方面的关键国际标准制定。研究发起全球人工智能赋能计划，分区域、分步骤推进面向全球的人工智能基础公共服务和基本市场服务供给，提升我国在全球人工智能技术供给和应用赋能中的主导权。