数据要素市场价值链重塑 - 将工业制造业的“微笑曲线”理论延伸至数据要素市场 价值链两端的附加值最高[2][5] - 价值链一端是数据供给侧的高质量数据采集与治理 另一端是应用侧的场景变现与价值实现[2][5] - AI技术正在重塑数据价值链 中间的数据传输与简单加工价值持续降低 而上游高质量数据集供给和下游数智融合场景创新的重要性愈发凸显[2][5] 数据产业链各环节演进 - 传统数据供给模式已被重构 算力普及推动上游数据产业从“量”到“质”的转变[2][5] - 中游可信数据空间等技术破解了数据流通的可信与管控难题[2][5] - 下游涌现出模型工厂 MaaS服务等多元数智融合场景 未来AI将驱动数据实现自循环生态闭环[2][5] 企业数智化转型核心 - 无论AI型厂商 信息化企业还是传统制造企业 数据工程都是未来研发的核心 数据是AI的养料 AI是数据价值的驱动力[2][5] - 数智融合是必然趋势 数据是高质量发展的核心引擎和衡量发展质量的重要标尺[2][5] - 数据价值释放需依托“业务 + AI + 数据”的三维整合 推动企业从传统数据能力建设转向AI驱动的数据建设 深耕行业场景形成解决方案[2][5] 企业转型逻辑与价值 - 企业数智化转型核心逻辑是以数据为基础构建知识工程 通过AI大模型训练与推理实现高质量数据集供给 培育行业垂类场景智能体赋能业务[3][6] - 形成“数据 - 模型 - 应用 - 数据”的业务闭环 反向迭代数据工程[3][6] - 该过程能为企业自身降本增效 解放人力价值 并在数据要素市场的零级市场层面 为企业数据资产的高质量建设提供支撑 助力数据要素价值充分释放[3][6]