自 2016 年起，全球人工智能迎来新一轮发展浪潮。大数据推动人工智能迈入关键战略机遇期，二者相辅相成：大数据为深度学习等算法提供训练素材，人工智能技术反过来助推大数据技术迭代升级。同时，人工智能创新落地，高度依赖公共数据的开放共享。当前英美等国已形成政府数据开放的成熟实践，我国公共数据开放仍处在起步阶段，亟需顶层统筹布局。

海量互联网与物联网数据，为 AI 训练提供充足原料。全球互联网、移动设备规模持续扩张，数据体量快速增长。国内外头部互联网企业依托数据优势，成为人工智能发展先行者；多国搭建政府开放数据平台，国内上海、北京等城市也陆续上线地方数据开放站点。依托产业数据协同，各类 AI 应用不断落地，在制造、海洋服务等行业创造可观价值。

现阶段，我国人工智能发展受大数据短板制约：高质量大数据基础设施不足、公共数据开放共享水平有限、社会主体参与数据增值开发动力偏弱、相关标准更新滞后。

对此可从四方面发力：一是攻坚大数据基础设施，围绕数据全生命周期，培育数据采集、分析、资源管理类平台产品，打造行业垂直解决方案；二是推进公共数据开放共享，完善国家层面政策统筹，各地探索新型管理机制，设立专项管理机构；三是引导社会力量参与数据增值开发，将数据开放增值成效纳入电子政务绩效评价，建立量化评估指标；四是提升标准时效性，依托国家标准规范 API 接口与格式，降低开发门槛、节约研发成本。