近年来，随着"人工智能+"行动深入开展，数据正从传统生产要素转变为关键战略资源。然而，产业实践中普遍面临数据"有但不好用"、"多但不成体系"的问题。行业数据存在来源分散、标准不一、标注质量参差、合规边界模糊等情况，制约了数据在模型训练和场景应用中的使用效率，影响了产业智能化升级的成效。
高质量数据集建设是一项系统工程，需要技术创新、制度完善和产业协同。苏南五市的实践既展现了区域协作的力度，也为全国数据要素市场化配置提供了有益参考。通过标准化、场景化和生态化并举，数据要素的红利将持续释放，成为推动经济高质量发展的新动力。