伴随数据增列为第五生产要素与生成式人工智能 (artificial intelligence,AI)技术的跨越式突破,数据和AI进入融合共生的剧烈变革期,“数据+AI”深度交叉融合成为各行业的研究焦点。针对二者协同机制的解析不足,探讨其双向赋能的机制与实践路径,旨在为AI快速迭代升级、数据要素价值加速释放及行业智能服务发展落地提供理论支撑与实证支持。从数据赋能AI和AI赋能数据维度阐释其双向协同机制,二者关系从单向依赖转为双向深度协同发展,形成良性互动循环,进入由应用驱动的融合发展阶段。在实践层面,以国家农业图书馆为例,提出“数据+AI”基础设施布局与建设响应策略,规划出高质量知识底座-全链条智能引擎-多元场景服务为核心的实践路径,最终形成“数据-模型-应用”的智慧飞轮效应。基于以数据为中心的AI开发范式,强调高质量大数据和小数据互补性建设,协同进化大模型通用能力和小模型专用能力,深化双向赋能一体化机制,助力智能化应用场景高效落地。