城市可信数据空间行业研究报告核心摘要 - 城市可信数据空间是由政府主导建设的数据基础设施，是促进城市数据资源开发利用的关键载体，旨在联通数据供给与数据应用，为数据提供可信、安全、合规的流通通道，支撑城市治理与产业发展 [1][2] 概念界定与发展驱动因素 - **概念界定**：城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在保障数据可信、安全、合规地流通利用，整合分散的城市维度数据资源，赋能城市治理与产业发展 [2] - **政策驱动**：自2019年提出培育数据要素市场以来，中国出台了一系列顶层设计，包括《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）、《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》、《国家数据基础设施建设指引》等，推动数据要素市场化改革 [4][5]。《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》提出鼓励创建城市可信数据空间，目标是到2028年建成100个以上可信数据空间，形成全国性网络，首批13个城市试点名单已公布 [4][5] - **技术驱动**：隐私计算和区块链技术是解决数据可信流通难题的关键，隐私计算让原始数据不离开控制，仅允许处理后的“知识”流出，促进数据“敢共享”；区块链通过不可篡改的行为存证和自动化规则执行，建立可信协作机制，促进数据“愿共享” [5] - **需求驱动**：2024年中国数据生产总量超过40ZB，但存储量仅约生产总量的3%，存储数据中约四成未被使用，数据价值有待释放 [8]。城市作为数字中国建设载体，面临数据资源开发利用不足的问题，可信数据空间是盘活数据资源、提升城市治理效能的关键，并能以公共数据为牵引，促进行业、企业、个人等维度的数据融合应用 [8] 核心价值与总体架构 - **核心价值**：旨在解决城市治理中信任机制缺失、价值牵引缺失和流通机制不畅等痛点，通过推动公共数据开发利用提升政府公共服务普惠化与城市治理精细化水平，并通过政府、市场、社会协同治理，以生态协同重构产业关系，支撑城市全域数字化转型与数字经济创新 [11] - **总体架构**：以政务云基础设施为基石，允许各类数据通过连接器可信接入，构建包含安全存储、加密传输、身份管理、存证溯源等能力的数据流通利用支撑底座 [13]。包含数据运营管理平台（负责数据资源目录、主体准入、连接器治理及运行监控）和数据开发利用平台（聚焦数据产品加工、交易、授权与应用集成），两者协同服务于政务服务、普惠金融、医疗健康等多元化应用场景 [13] 核心能力与产业链 - **核心能力**：由三部分组成，可信管控能力保障数据流转过程的实时管控与全程追溯；资源交互能力提供统一的数据发布发现机制与互操作规范，助力跨系统、跨空间的数据互联互通；价值共创能力通过构建安全开发环境、明晰运营规则与收益分配机制，吸引多方入驻，形成数据服务新生态，激发数据要素价值 [16] - **产业链及主体**：涉及五类主体，运营方通常为各地数据集团或大数据公司，负责制定规则、日常运营并招募数据提供方和使用方 [21]。数据服务方包括技术服务商（负责平台搭建，部分参与运营并分成）和生态服务商（提供电子存证、数据确权等配套服务） [21]。监管方为政府主管部门或授权第三方，负责合规审查与风险防范 [21] 竞争格局与主要玩家 - **主要玩家类型**：技术服务商包括综合型和专业型厂商 [24]。综合型厂商可作为总集成商承接项目，主要包括ICT背景、电信运营商背景、公有云IaaS背景和系统集成商背景四类 [24] - **竞争力分析**：以浪潮云为代表的ICT背景云服务商凭借技术、产品、服务、生态和经验等综合实力在城市可信数据空间领域占据领先地位 [24]。专业型厂商如数鑫科技、蚂蚁集团则深耕特定垂直领域，多作为被集成方 [24] 典型应用场景 - **政务服务场景**：通过构建可信、安全的运行环境，明确数据共享权责规则，破解政府各部门数据标准不一、“部门墙”问题，促进跨部门数据互联互通，赋能“一网通办”与“一网统管”高效落地，并为政务大模型训练提供高质量、合规的数据基础 [27] - **普惠金融场景**：在城市可信数据空间中设立金融数据专区，融合政府公共数据（如人社、住建、纳税信息）与金融机构数据（如交易流水、用户资产），在不共享原始数据前提下，支撑金融机构安全调用多方数据接口，构建动态风险评估模型，精准判断企业与个人信用状况，推动普惠金融发展 [30] 实践案例 - **张家口案例**：张家口可信数据空间和数据流通服务平台是河北省内首个城市级数据要素流通基础设施，由张家口数字集团运营，浪潮云提供技术服务 [33]。采用“一空间四平台一体系”架构，依托数据流通技术支撑底座，面向公共数据授权运营、企业数据确权、数据交易等提供支撑服务 [33]。采用“共识治理”机制，建立共建共治、责权清晰的运营规则，吸引多方参与，在政务、医疗、交通、金融等多领域推进数据融合应用 [35] - **上海案例**：上海城市可信数据空间由上海数据集团构建，依托区块链算力底座和共性能力，满足超大城市复杂生态需求，通过统一技术框架与治理协议，从身份、资源、产品、交易、交付五个维度保障数据可信流通利用 [37]。作为国家数据局首批试点，已进入试运行阶段，加入企业近300家，汇聚数据资源上万个，开发数据产品超300个，累计数据调用数以亿计 [37]。在金融领域开发了“用电波动指数”“物流履约率”等数据产品支撑普惠金融；在医药领域开发中药安心达可信数据空间实现中药溯源；在城市治理领域通过融合多模态公共数据赋能防汛指挥等 [39] 发展趋势 - **技术趋势**：AI for Data成为驱动数据治理效能提升的关键，将传统依赖人工、规则驱动的治理方式转变为自动化、智能化、动态化的治理策略，例如在数据资源化阶段自动进行数据分类分级和标注，在数据资产化阶段进行动态脱敏与授权，保障流通数据优质、安全、可靠 [42] - **应用与生态趋势**：当前处于试点先行阶段，未来将遵循“试点-示范-推广”路径实现全国推广，并以长三角等区域为先导开展区域合作建设 [44][45]。随着技术、标准与市场成熟，有望建成从城市节点到区域枢纽再到全国网络的一体化生态格局 [45]。建成后将积极吸引行业和企业入驻，挖掘数据价值，探索更多垂直领域应用，共同推动城市数字化转型 [44][45]

数据要素市场发展趋势与核心观点 - 当前数据热点已从传统数据库转向人工智能原生数据（AINet），数据供给的核心是适配人工智能发展需求，将数据加工为标准化高质量数据集是先决条件 [2][8] - 数据要素市场旨在赋能千行百业，其发展需要跨界融合、复合型人才以及长期耐心的资本投入，以解决技术与业务之间的语言壁垒，并将数据能力转化为解决实际生产问题的产品与服务 [5][11] - 公共数据的开放共享面临安全合规与价值释放的悖论，需要顶层设计建立全国性整合机制、容错机制并赋予地方统筹决策权，以突破地域限制，降低企业获取和使用数据的成本 [4][10] 数据供给与技术工具创新 - 可信数据空间技术成为加速数据流通的关键工具，已有实践通过参与国家数据局高质量数据集评测平台、与深圳数据交易所合作，实现了大模型语料训练数据的合规交付 [2][8] - 标准化数据与技术工具的协同价值已在政务数据应用中得到验证，例如技术支撑已落地海淀区公共数据智能体评测场景 [2][8] - 数据产业发展需要耐心资本加持，当前热钱集中于具身智能等终端领域，而数据产业作为底层支撑需要长期资本投入培育生态，深耕数据供给、技术工具等基础领域 [5][11] 行业应用场景与实践案例 - 在文旅场景，票付通作为国家数据局首批数据要素试点，打通了福建省残疾人、教师、大学生等特定人群数据，通过“一次认证、全国通用”平台实现游客刷脸或动态身份码一秒入园，解决了景区核验效率低的难题 [3][9][10] - 在产业端，统一股份通过建设内部数据智能体，将几十万条原材料、配方数据纳入研发，使产品配方开发周期从1年缩短至3个月 [3][10] - 文旅场景正在进行碳普惠探索，通过游客绿色出行、酒店节能减排等场景，实现环保与商业价值的共赢 [5][11] 公共数据应用的挑战与需求 - 产业端对公共数据存在迫切需求，例如碳足迹、水足迹核算缺乏统一标准与公共数据支撑，企业需自行投入大量成本核算且数据国际认可度低，呼吁国家牵头建立标准化核算体系与公共数据平台 [3][10] - 全国游客流动的特性要求公共数据突破地域限制，需建立全国性数据整合机制，让企业通过统一入口获取跨区域公共数据，避免层层申报的效率损耗 [3][10] - 公共数据供给存在“安全合规与开放共享”的悖论，越强调数据价值，数据溯源单位越谨慎，反而增加了数据输出障碍 [4][10] 数据要素落地的关键支撑 - 数据要素落地需要复合型人才，企业需在组织架构层面推动业务与技术岗位的协同，以解决“懂业务的不懂技术，懂技术的不懂业务”的行业普遍痛点 [5][11] - 激活数据价值的关键是跨界融合与场景创新，必须从机械、加工等行业企业的实际生产问题出发，将数据能力转化为可解决具体问题的产品与服务 [5][11] - 顶层设计需建立容错机制，为数据要素创新提供制度保障 [4][10]

文章核心观点 - 汽车行业正将数据作为核心生产资料，构建“可信数据空间”以解决数据安全流通与协同难题，是推动产业数智化转型与高质量发展的关键举措 [1] - “2025汽车数智生态大会”标志着汽车行业可信数据空间建设从规划阶段进入实操阶段，旨在通过跨领域合作，释放数据要素价值，驱动产业变革 [1][7] 行业战略与政府支持 - 中国汽车技术研究中心作为行业全价值链技术服务机构，承担建设国家级可信数据空间和数据基础设施的关键任务，遵循建设自主可控基础设施、激发跨域融合要素价值、构建共治共享产业格局三大关键思路 [2] - 天津市数据局肯定阶段性成果，强调需在可信可管、互联互通、价值共创等方面先行先试，为汽车行业数智化转型和全国一体化数据市场构建提供支撑 [2] - 国家市场监督管理总局未来将发挥认证规则引领作用，促进数据互通及国际合作互认，以推动新能源汽车及动力电池产业数据价值释放 [2] 平台建设与技术路径 - 中汽中心联合中国移动天津公司、南方电网、北汽新能源、一汽、东风、上汽通用五菱等企业代表，共同为“汽车行业可信数据空间平台”揭牌，目标建设国家级汽车产业数据基础设施与公共服务平台 [3] - 中汽数据组建“汽车行业可信数据空间技术委员会”，并提出了“场景驱动、数据引领、头部共建、全域共享”的总体建设思路 [3] - 数据层面依托覆盖3.9亿辆汽车保有量的生命周期数据体系及全产业链数据库，推动建立行业统一数据资源目录与标准 [3] - 技术层面以核心组件自主化为根基，融合前沿技术构建技术底座，并推动与国家数据节点互联互通 [3] 核心落地场景一：电池ID国际数字生态 - 发布电池ID国际数字生态共建成果，13家新能源汽车及电池生产企业组成联合体，已完成数据交互、DIC工具部署、电池ID生成等先行先试任务 [4] - 中汽数据联合天津东疆综合保税区、吉利汽车、宁德时代正式启动“电池ID数据跨域流动试点”，将在电池数据分类分级规则研制、服务中心建设、试点模拟验证等方面开展深度探索 [4] 核心落地场景二：组合驾驶辅助保障体系 - 针对智能驾驶领域信任难题，中汽数据联合主流车企与保险企业共同启动组合驾驶辅助保障服务可信数据空间生态共建工作组 [5] - 该解决方案通过可信数据空间技术，建立覆盖数据可信验证、事故智能判责与产业价值赋能的保障体系，搭建“车企-保险-用户”三方信任桥梁 [5] - 中汽数据、问界汽车、平安产险三方联合打造了行业首个“数据可信＋智能判责”落地应用，有效解决企业数据可信验证难题并提升事故理赔效率 [5] 核心落地场景三：市场与用户数据价值创新 - 为解决数据孤岛与合规风险，中汽数据联合中国移动，分享了基于可信数据空间的跨行业人-车数据融通机制，并介绍了依托独家“车主”大数据形成的用户洞察与精准营销赋能方案 [6] - 可信数据空间已实现用户数据分类分级与隐私计算等能力落地，推动行业由“单点赋能”走向“生态共赢” [6] - 下一步将联合各方推进跨域用户数据架构与标准建设，助力车企构建从洞察、触达到全周期运营的闭环 [6] 核心落地场景四：车险协同数字新基建 - 中汽数据通过深度整合“车-人-用-检”多维数据资源，为保险行业车型风险分级、费率回溯提供精准高效的数据支撑，助力实现“降价、增保、提质”目标，同时反哺车企研发迭代与售后服务升级 [7] - 公司已携手行业伙伴启动“新能源商用车保险可信数据空间共建计划”，推动数据安全共享、服务创新与生态共建 [7] 核心落地场景五：汽车补能可信数据空间 - 中汽数据分享了以可信空间技术解决充电业务场景痛点问题的方案思路，各方认可需通过分级分类数据共享机制、安全脱敏技术及跨行业共建平台来推动落地 [7] - 随着技术成熟，补能生态将逐步实现从“单点突破”到“全链协同”的转型，未来将以跨行业数据融合应用为核心，全面打通用户补能全流程体验，并赋能车网互动技术在智慧电网中的应用 [7] 大会影响与行业展望 - 大会汇聚政府部门、汽车产业链上下游、能源、通信、保险等跨领域企业代表及研究机构专家共计近400人，为构建健康有序的汽车数据生态建言献策 [7] - 期待各相关企业以可信数据空间为核心载体，加速推动数据要素与汽车产业全链条深度融合，为产业数智化转型注入新动能 [7]

央国企成为数据要素市场先锋队的独特价值与基础作用 - 央国企在能源、电力、通信等国民经济关键基础领域占据主导地位，核心数据资源主要由其掌握，由其带头释放数据价值是责无旁贷的责任和国企社会担当的体现 [2] - 选择央国企作为试点，核心目的是让“国家队”发挥示范带头作用，消除行业顾虑，后续带动国企、民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放 [2] - 当前数据要素价值释放效果有限，核心问题在于数据密集型领域的头部企业拿出的数据资源较少，希望通过央国企“打样”来打破行业僵局 [2] 平衡数据安全与价值释放的路径与原则 - 平衡安全与价值释放是试点推进的核心底线，关键是结合具体应用场景评估安全需求，既保障安全底线，也避免过度投入 [3] - 需根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施，例如联邦学习等技术无需在所有场景中应用 [3] - 试点需要解决的核心问题是在筑牢安全底线的基础上，构建数据要素市场的长效发展机制，实现数据价值化全生命周期动态安全 [3] 破解“不敢开放、不愿流通”的关键基础设施 - 可信数据空间是关键数据基础设施，不仅是技术支撑，更蕴含一套完整的制度规则体系，能有效破解“不敢开放、不愿流通”的困境 [4] - 可信数据空间可分为企业级和行业级两类，企业可信数据空间是当前央国企试点的重点方向，行业可信数据空间则是需要重点突破的方向 [4] - 企业可信数据空间由龙头央国企牵头，覆盖分子公司及产业链上下游，围绕研发、生产、销售等全环节形成生态合作体系，实施难度较低 [5] 构建行业可信数据空间的复杂性与破局关键 - 行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业，甚至跨行业、跨地域，难点在于跨龙头企业的协同，因企业间存在技术体系差异和竞争关系 [6] - 破解关键在于制度体系创新，需借鉴“运商分离”原则，由行业内多家企业通过联盟、共同投资等方式，成立第三方独立运营平台，兼顾多方利益 [6] - 行业可信数据空间的落地不仅需要央国企带头推动，更离不开政府层面的机制协调与保障，以及部委公共数据授权运营的公共协作 [6] 推动数据融合汇聚与高效流通的核心思路 - 可遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心思路，强调数据价值化必须围绕实际问题展开 [6] - “搭平台”即建设企业或行业可信数据空间，实现数据的可信流通，保障数据“供得出、流得动”，需完成数据编目、挂接等基础工作 [7] - “谋场景”核心是找到高价值应用场景，聚焦行业共性或难点问题，以投资回报率为导向，数据质量高低以能否解决场景问题为标准 [7] 形成“数据—产品—收益”价值闭环的关键 - “做产品”是将数据资源嵌入具体的数据产品，针对性解决场景痛点，形成“数据—产品—收益”的价值闭环 [7] - 这一价值闭环能有效破解汇聚难、质量低问题：若数据提供方能从数据应用中获得明确收益分成，自然愿意开放数据并提升数据质量 [7] - 脱离场景的数据分析只会增加成本，无法形成持续动力 [7] 数据确权、入表、定价应围绕数据产品展开 - 当前行业对数据资产化存在两大误区：一是将数据资源泛化为数据资产；二是跳过产品化环节，直接推进数据确权入表 [8] - 真正的数据资产只有两种形态：一是数据产品本身，二是嵌入数据产品的数据提供方的来源数据，数据价值化、资产化要以现金流为核心 [8] - 数据产品因瞄准具体场景，形成了收益闭环，具备价值稳定性，能够稳定产生现金流，满足“可控制、可计量、可收益”的资产属性 [8] 数据资产化的具体实施路径 - 数据确权、入表、定价均应围绕数据产品展开，定价可通过场景收益反推，结合投入成本和产生的现金流测算 [9] - 入表及后续的质押贷款、资本化入股等，也需以数据产品的稳定收益为基础 [9] - 这一思路遵循数据产品化、服务化后再推进资产化、资本化的要求，能切实解决当前数据估价难的问题 [9] 试点带动中小企业目标的可行性及带动效应 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”的目标具备可行性，12家试点央国企的产业链生态已较为成熟 [10] - 仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业，围绕这些企业的场景需求提供数据服务，可带动海量中小企业参与 [10] - 带动效应将超出直接关联企业：央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与；行业可信数据空间的建设将吸引民营企业、外资企业加入 [10] 实现带动目标的关键挑战与前景 - 挑战仍集中在行业可信数据空间的建设，需要关注利益分配机制的建立，只有让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益，才能充分激发其积极性 [10] - 从国际竞争背景看，行业力量整合是产业突破的关键，当前政策力度下，随着利益机制的完善和行业数据空间的推进，带动中小企业的目标具备较大实现前景 [10] 数据要素市场长远支撑体系的完善方向 - 需从三方面完善支撑体系：一是制度建设，依托可信数据空间，建立行业数据流通标准、安全标准及企业间数据连接器标准等 [11] - 二是空间拓展，从企业可信数据空间逐步向行业可信数据空间延伸，实现跨龙头、跨行业、跨区域可信数据空间互联互通，形成全国统一大市场 [11] - 三是主体联动，明确央国企、地方政府、数据交易所的定位 [11] 央国企、地方政府、数据交易所的联动机制 - 央国企负责带头示范，通过“搭平台、谋场景、做产品”推动数据产品化、资产化 [11] - 地方政府需结合区域产业特色，联动城市可信数据空间试点，为中小企业提供政策支持，衔接公共数据与企业数据 [11] - 数据交易所则聚焦数据产品的跨区域、跨行业交易，为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [11] 央国企试点与人工智能行业赋能的协同 - 央国企试点带动中小企业的过程中，需兼顾人工智能行业落地的需求，当前人工智能的核心发展方向是赋能实体经济 [12] - 12家试点央国企的核心担当之一，是搭建行业高质量数据集，带动垂直大模型和具身智能应用的发展 [12] - 央国企及其合作生态提供场景与数据，科创企业负责模型训练，数据治理企业承担数据标注与脱敏工作，形成生态协同，解决科创企业“缺数据、缺场景”的痛点 [12]

文章核心观点 - 数据要素市场化已从政策框架搭建进入实体实践破冰阶段，由12家央企牵头的国有企业数据资源开发利用试点是标志性事件，旨在通过“国家队”示范，破解“不敢开放、不愿流通”的行业堵点，确立数据治理规范并打通资产化路径 [1] - 数据确权、入表、定价等资产化关键环节应围绕能产生稳定现金流的数据产品展开，遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心路径，以实现数据价值的有效释放和市场化流通 [1][6][8][9] - 试点目标是到2027年带动10万家以上中小企业参与，其可行性基于央国企成熟的产业链生态，长远发展需完善可信数据空间等基础设施、制度标准及多元主体联动机制 [10][11] 央国企试点的独特价值与角色 - 央国企作为试点主力，其独特价值源于其在能源、电力、通信等国民经济关键基础领域的主导地位和核心数据资源掌控力，由其带头释放数据价值具有责无旁贷的责任和社会担当 [2] - “国家队”引领模式的核心目的是发挥示范带头作用，消除行业顾虑，后续带动国企、民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放，以打破当前数据密集型领域头部企业开放数据较少的僵局 [2] 平衡数据安全与价值释放的路径 - 试点推进的核心底线是平衡数据安全与价值释放，关键在于结合具体应用场景评估安全需求，根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施，避免过度投入 [3] - 构建数据全生命周期安全管理体系是基础，需在筑牢安全底线的前提下，落实“搭平台—谋场景—做产品”的推进路径 [3] 破解流通困境：可信数据空间 - 可信数据空间是破解“不敢开放、不愿流通”困境的关键数据基础设施，它不仅提供技术支撑，更蕴含一套完整的制度规则体系 [4] - 可信数据空间分为企业级和行业级两类：企业可信数据空间由龙头央国企牵头，覆盖其分子公司及产业链上下游，实施难度较低，是当前试点重点 [4][5]；行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业甚至跨行业，复杂度高，难点在于跨企业协同，破解关键在于制度创新，可借鉴“运商分离”原则成立第三方独立运营平台 [6] 数据价值化的核心实践路径 - 推动数据融合汇聚与高效流通可遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心思路 [6] - **搭平台**：建设企业或行业可信数据空间，实现数据可信流通，完成数据编目、挂接等基础工作，保障数据“供得出、流得动” [7] - **谋场景**：核心是找到高价值应用场景，聚焦行业共性或难点问题，以投资回报率为导向，数据质量高低以满足场景需求为标准 [7] - **做产品**：将数据资源嵌入具体的数据产品，针对性解决场景痛点，形成“数据—产品—收益”的价值闭环，该闭环能有效破解数据汇聚难、质量低的问题 [7] 数据资产化的关键环节与模式 - 数据资产化应避免两大误区：一是将数据资源泛化为数据资产；二是跳过产品化环节直接推进数据确权入表 [8] - 真正的数据资产有两种形态：数据产品本身，以及嵌入数据产品的数据提供方的来源数据，两者均需具备“可控制、可计量、可收益”的核心特征 [8] - 数据价值化、资产化要以现金流为核心，数据产品因瞄准具体场景形成收益闭环，具备价值稳定性，能稳定产生现金流 [8] - 数据确权、入表、定价均应围绕数据产品展开，定价可通过场景收益反推，结合投入成本和产生的现金流测算，入表及后续的质押贷款、资本化入股也需以数据产品的稳定收益为基础 [9] 试点目标可行性及带动效应 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”目标具备可行性，因为12家试点央国企的产业链生态已较为成熟，仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业 [10] - 带动效应将超出直接关联企业：一方面，央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与；另一方面，行业可信数据空间的建设将吸引民营企业、外资企业加入 [10] - 挑战集中在行业可信数据空间的建设及利益分配机制的建立，需让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益以激发其积极性 [10] 数据要素市场长远支撑体系 - 长远需从三方面完善支撑体系：一是制度建设，依托可信数据空间建立行业数据流通、安全及企业间数据连接器标准 [11]；二是空间拓展，从企业可信数据空间向行业可信数据空间延伸，实现跨龙头、跨行业、跨区域互联互通，形成全国统一大市场 [11]；三是主体联动，明确央国企、地方政府、数据交易所的定位 [11] - **具体联动机制**：央国企负责带头示范，推动数据产品化、资产化；地方政府需结合区域产业特色，联动城市可信数据空间试点，为中小企业提供政策支持，衔接公共数据与企业数据；数据交易所则聚焦数据产品的跨区域、跨行业交易，为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [11] 与人工智能发展的协同 - 央国企试点需兼顾人工智能行业落地的需求，其核心担当之一是搭建行业高质量数据集，以带动垂直大模型和具身智能应用的发展 [12] - 在此过程中，央国企及其合作生态提供场景与数据，科创企业负责模型训练，数据治理企业承担数据标注与脱敏工作，形成生态协同，解决科创企业“缺数据、缺场景”的痛点，并扩大对中小企业的带动效应 [12]

文章核心观点 - 数据要素市场化已从政策框架搭建迈入实体实践破冰阶段 央国企作为试点主力 凭借其核心数据禀赋和产业链枢纽地位 发挥示范带头作用 旨在破解数据价值释放中“不敢开放 不愿流通”等核心堵点 其关键路径是围绕数据产品 遵循“搭平台 谋场景 做产品”的思路 通过构建可信数据空间 实现从可信流通到价值实现的闭环 最终目标是构建多方协同的数据要素市场 并带动超过10万家中小企业参与 [1][3][6][9][14] 央国企成为数据要素市场“先锋队”的独特价值与基础作用 - 央国企在能源 电力 通信等国民经济关键基础领域占据主导地位 核心数据资源主要由其掌握 由其带头释放数据价值是责无旁贷的责任和国企社会担当的体现 [3] - 选择央国企作为试点 核心目的是让“国家队”发挥示范带头作用 消除行业顾虑 后续带动国企 民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放 [3] - 当前数据要素价值释放效果有限 核心问题在于数据密集型领域的头部企业拿出的数据资源较少 希望通过央国企“打样” 打破行业僵局 [3] 平衡数据安全与价值释放的路径 - 平衡安全与价值释放是试点推进的核心底线 关键是结合具体应用场景评估安全需求 根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施 避免过度投入 [4] - 在筑牢安全底线的基础上 需要构建数据要素市场的长效发展机制 实现数据价值化全生命周期动态安全 [4] 从“可信流通”到“价值实现”的关键路径 - 可信数据空间是破解“不敢开放 不愿流通”困境的关键基础设施 不仅是技术支撑 更蕴含一套完整的制度规则体系 [6] - 企业可信数据空间由龙头央国企牵头 覆盖分子公司及产业链上下游 围绕研发 生产 销售等全环节形成生态合作体系 实施难度较低 是当前试点的重点方向 [7] - 行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业甚至跨行业 跨地域 难点在于跨龙头企业的协同 破解关键在于制度体系创新 可借鉴“运商分离”原则 由多家企业成立第三方独立运营平台 类似金融领域银联的模式 其落地需要央国企带头和政府层面的机制协调 [8] - 推动数据融合汇聚与高效流通可遵循“搭平台 谋场景 做产品”的核心思路 [9] - **搭平台**：建设企业或行业可信数据空间 实现数据的可信流通 保障数据“供得出 流得动” 需完成数据编目 挂接等基础工作 [9] - **谋场景**：核心是找到高价值应用场景 聚焦行业共性或难点问题 以投资回报率为导向 数据质量高低以能否解决场景问题为标准 [10] - **做产品**：将数据资源嵌入具体的数据产品 针对性解决场景痛点 形成“数据—产品—收益”的价值闭环 这一闭环能有效破解汇聚难 质量低问题 [10] - 数据确权 入表 定价均应围绕数据产品展开 真正的数据资产只有两种形态：数据产品本身 以及嵌入数据产品的来源数据 [11] - 数据价值化 资产化要以现金流为核心 数据产品因瞄准具体场景形成收益闭环 具备价值稳定性 能够稳定产生现金流 满足“可控制 可计量 可收益”的资产属性 数据产品的现金流也会分享部分给来源数据 使其也具备资产属性 [11] - 定价可通过场景收益反推 结合投入成本和产生的现金流测算 入表及后续的质押贷款 资本化入股等 也需以数据产品的稳定收益为基础 [12] 构建多方协同 赋能全局的繁荣市场 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”的目标具备可行性 12家试点央国企的产业链生态已较为成熟 仅通信行业就关联手机制造 物联网 无人机等大量企业 [14] - 带动效应将超出直接关联企业 央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与 行业可信数据空间的建设将吸引民营企业 外资企业加入 [14] - 挑战集中在行业可信数据空间的建设 需要建立利益分配机制 让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益 [14] - 长远来看 数据要素市场需从三方面完善支撑体系 [15] - **制度建设**：依托可信数据空间 建立行业数据流通标准 安全标准及企业间数据连接器标准等 [15] - **空间拓展**：从企业可信数据空间逐步向行业可信数据空间延伸 实现跨龙头 跨行业 跨区域可信数据空间互联互通 形成全国统一大市场 [15] - **主体联动**：明确央国企 地方政府 数据交易所的定位并联动 [15] - 央国企负责带头示范 通过“搭平台 谋场景 做产品”推动数据产品化 资产化 [15] - 地方政府需结合区域产业特色 联动城市可信数据空间试点 为中小企业提供政策支持 衔接公共数据与企业数据 [15] - 数据交易所则聚焦数据产品的跨区域 跨行业交易 为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [15] - 央国企试点需兼顾人工智能行业落地的需求 其核心担当之一是搭建行业高质量数据集 带动垂直大模型和具身智能应用的发展 形成生态协同 解决科创企业“缺数据 缺场景”的痛点 [16]

核心观点 - 云南花卉产业通过数据交易平台完成了首笔产业数据交易，标志着其从传统交易向数据价值挖掘的产业升级迈出关键一步，旨在释放“沉睡”数据的要素价值[1][3] 行业动态与市场地位 - 斗南花市作为亚洲第一、世界第二的鲜切花交易市场，2024年花卉交易量达141.76亿枝，交易额达115.74亿元，连续25年保持全国第一[1] - 海量的花卉交易数据蕴含丰富的供需信息，具备广阔的挖掘空间，被视为产业升级的“数字肥料”[1] 数据交易案例详情 - 首笔花卉产业数据交易双方为昆明斗南农产品拍卖有限公司（提供方）与云南财经职业学院（需求方），交易商品为“花卉产业拍卖交易数据”[1] - 交易数据产品基于斗南花卉电子交易中心3年间的交易数据加工形成，涵盖花卉品类、品种、色系、等级、瑕疵、开放度、长度等信息[1] - 数据需求方（云南财经职业学院）将数据用于虚拟仿真教学，帮助学生提升业务技能，并形成财务报表为经营提供决策参考[1] 数据交易平台运营 - 昆明国际数据交易所数据要素流通服务平台由昆明联合产权交易有限公司与中国移动通信集团云南有限公司联合发布，于2025年3月上线[1][2] - 该平台被比喻为“数据超市”，上线后正式登记数据产品447个，撮合交易金额达9952万元[2] - 平台交易主体分为三类：数据提供方、数据需求方、以及负责加工和合规审核的数据商与第三方服务机构[2] - 数据产品从“原料”到“商品”需经规范流程，包括登记注册、场景撮合、合规审查、颁发登记凭证、挂牌证书及交易凭证[2] 数据安全与技术保障 - 为保障数据安全，原始交易数据不直接流通，而是经过清洗、脱敏后成为合规数据产品[2] - 昆明国际数据交易所正依托中国移动技术平台打造可信数据空间，运用隐私计算、区块链、数据使用控制等技术，确保数据交易合规、安全、可信[2] 政策与产业发展方向 - 云南省正通过推广典型案例，稳步推进公共数据授权运营、可信数据空间建设，并开展数据资产全过程管理试点，以强化数据资源开发利用，加快释放数据要素价值[3] - 当前数据要素市场建设的核心挑战是让数据能够“供得出、流得动、用得好”[3]

大会概况 - 11月28日于成都召开“川渝建筑产业数智化发展大会”，主题为“AI引领·智建未来” [1] - 大会汇聚川渝两地行业协会领导、院士、专家、龙头企业高层等400余名嘉宾 [1] - 旨在探讨人工智能等新一代信息技术在建筑领域的应用，推动川渝地区建筑产业数智化转型与高质量发展 [1] 公司战略与核心技术 - 公司创始人提出构建行业“可信数据空间”是打造建筑产业互联网的“基因密码” [3] - 公司运用“知识引擎、合约引擎、图纸引擎”三大引擎打造激活行业内生动力核心密钥 [3] - AI技术是构建可信数据空间的核心引擎 [5] - 公司通过业务场景层、可信数据层、专家模型层和生态应用层“四层结构”推动互联网产品创新 [5] 公司成就与知识产权 - 公司已累计获得50余项国家发明专利、3项国际发明专利 [5] - 公司成为全国建筑行业唯一入选国家第三批“数据要素x”治理领域典型案例 [5] 市场拓展与未来展望 - 除四川外，公司产品已在广东、江苏、福建、雄安新区等全国各地多区域试点并获得一致好评 [5] - 公司将从川渝“启程”加速“驶向”全国，让更多企业和建筑工人感受数智化转型带来的产业变革 [5]

政策行动与目标 - 国家数据局于7月会同国务院国资委组织实施国有企业数据效能提升行动，并于近期启动国有企业数据资源开发利用试点工作，明确12家中央企业为首批试点牵头单位 [1] - 数据效能提升行动重点围绕创新数据管理机制、培育壮大数据产业、赋能产业转型升级、优化创新环境四个方面，部署了十项重点任务 [2] - 提升行动聚焦能源电力、交通物流、矿产资源、装备制造、卫星遥感、新材料、农业、建筑建材、绿色低碳等重点领域，推动产业链上下游合作 [2] - 预计到2027年，将增强国有企业数据治理能力，提高数据资源开发利用水平，带动服务10万家以上中小企业 [2] 试点企业实践与成效 - 南方电网作为首批试点牵头单位之一，强调数据必须与应用场景结合以释放价值 [3] - 电力数据具有价值密度高、安全性要求强的特点，是电力装备研发的“试金石”和经济运行“晴雨表” [3] - 公司于2019年通过举办人工智能大赛开放真实数据，认识到打破数据壁垒的重要性，已形成设备运行、电力系统、用户用电三大类数据的开放体系 [3] - 针对数据共享难题，公司于2024年8月启动南方能源行业可信数据空间，融合区块链、隐私计算技术实现数据“可用不可见、可控可计量” [3] - 通过建立19项管理规则、发布149类数据开放目录，数据空间已吸引超370家生态伙伴入驻，提出合作需求153个，孵化45个跨行业应用场景 [3] - 与建设前相比，生态伙伴数量增长10倍，合作需求增长3倍，应用场景数量增长2倍 [3]

行业里程碑 - 国内首款医企医疗数据产品《炎症与牙髓炎的关联与研究大数据分析报告》在上海数据交易所完成挂牌和实际交易 标志着医疗数据要素市场化配置迈出实质性步伐 [1] - 该产品基于许昌市中心医院真实临床诊疗场景的脱敏数据 涵盖影像、病理、基因检测与随访等多维度信息 [1] - 此次挂牌标志着医疗数据从“资源”向“资产”的转化取得突破 是医院推进数字化转型、实现数据资产化管理的重要里程碑 [1][2] 产品与交易细节 - 数据产品由上海奥普数创生物有限公司进行标准化清洗、结构化处理与质量评估 构建形成高价值、可流通的数据资产 [1] - 产品由上海芯超数据科技有限公司作为需方完成采购 将用于炎症与牙髓炎模型训练与精准医疗产品开发 [1] - 交易全程依托“可信数据空间”技术架构 采用匿名化、去标识化及加密传输等多重技术手段 实现“原始数据不出域、数据可用不可见”的安全保障 [2] 行业影响与前景 - 医疗健康产品数据的活跃流通显著改变了生物医药、生命健康等产业的创新范式 [2] - 数据流通有效提升了医药研发、临床转化、保险金融等关键领域的迭代速度 有力支撑了新时代公共卫生体系建设和治理能力的现代化 [2] - 上海构建的可信数据空间是破解医疗数据“不敢共享、不愿共享”难题的关键基础设施 为高价值医疗数据的规模化流通提供了技术支撑 [2]