数据要素场景创新发展报告（2024） -数据要素赋能新质生产力.docx

CATA1.OGUE目录一、内外敷“蠢增最发实RIOi（一）国外数据要素应用场景建设路径特色各异O1.（二）我国数据要素应用场景探索全面开启04二、高价值依据襄索场量的理论也长08（一）高侨值数据要素场景的“四度”特征09（二）高价值数据要素场景的“五脉”实施路径12（三）高价值数据要素场景的“行业八景”14三、高价值1擅要累场景创新发展典型实践18（一）人工智能19（二）叙旃务20（三）Uk制造22（四）惠四&务25（五）社会治理30（六）交通与商贸僦33（七）靛源与低碳37（八）智慧农业38四、高价值敷握妥泰场量创新发展五大龄势40（一）底座支探：新型数字基拙设施向绿色协同发展，强化支撑算力需求41（二）技术变革：数字技术监领域多元融合创新，推动数据合规利用41（三）行业赋能：数据要素应用向千行百业加速渗透，数交融合持续浜化42（四）生态优化：多层级数据要素市场加快推进.数据创新应用不断涌现42（五）政策保障：数据基础制度加快总结推广，政策协同效应特续坳强43五、高价值家生索场量创新发展推进披44（一）强合作重协同，共建多元新格局45（二）强融合质质量，激发数据要素活力45（三）强创新日新能，助力新质生产力46（四）强场景重实效，赋能干行百业螺变46（五）强安全促发展，保障数据高效利用47O1.内外数据要素场景发展实践gmattt三生产力2024年1月31日,习近平总书记在主持中共中央政治局第十一次集体学习时强调要加快发展新质生产力，扎实推进高质量发展，井指出“要健全要素参与收入分配机制，激发劳动、知识、技术、管理'奥本和数据等生产要素活力”，为加快数据要素市场化配置,激活数据要素，赋能新质生产力加快发展指明新方向、提出新要求。随若数据价值的日益凸显,推动数据要素化，让数据要素进入社会化大生产，在千行百业中发挥数据要素的乘数效应,成为推动数字经济发展的核心引擎。在此背景下，如何促进数据要素高效市场化流通和场景化应用，实现效据产业化和赋能新质生产力想快发展的价值，成为推动敬据要素市场建设需要解决的关键核心难题。与此同时，海量数据与丰富场景的融合已成为国家层面共同关注的实践议踱.一、国内外敷握要索场景发展实践.M推动政府敷据开发利用，曲市场主体开展敷据应用创新美国在数据市场构建方面一直处于全球领先位置，率先提出“政府数据开放战略”，以数据驱动政府决策治理能力提升为阜引，大力推动各政府部门探索符合自身特色的数据开发利用场景，改善政府管理数据方式、提高服务社会效能，当前，美国建立了“政府引导,企业参与、市场运作”的数据应用市场，数据要素应用场景发展十分丰富，涵盖消费、农业、医疗、教占'政府你f等多个领域。例如.政府治理领域,美国总务管理局在政府所属基4i殳施中安装物联网传感器，由美国国家航空航天局利用人工智能技术分析卫星收集的数据，实现智融建筑管理。Fo1.in.MyVot心司开发基于区块链的在线投票平台，采用加密技术保证选举结果的准确性和可靠性。农业领域，纽瓦克垂克农场通过对作物生长环境和长势进行监测，利用大数据技术实现智能决策,相比传统农场节水955、减肥50S,实现农药零投入。金融领域，华尔街“德温特费本市场”公司通过分析34亿赚户留言，判断民众情绪,并依据人们高兴时买股票、焦虑时捉隹股票的规律，决定公司买卖股票的时机，从而交取盈利.能源领域，提出绿色按钮倡议，使客户能够轻松安全访问用水、电力和天然气等能源使用数据，提高能肖耗意识，并帮助消斐者节省能源消耗除上述彳利k外，医疗卫生'交通物流'商业务等领域的机构和企业，逐渐认识到数据要01I素价值，数据应用创新积极性高涨，应用场景日益丰富.在数据的共享、交换、交易等各种应用活动中，数据经纪商在其中发挥了一定作用，其并不亘接从用户方收集个人数据，而是通过政府、商业以及其他公开数据来源获取，井将原始信息和衍生信息进行整理、分析和共享后，将这些信息出色、许可、交易或提供给与消费者无百接关系的企业，用于产品适销、个人身份验证或欺诈行为检测等。目前美国约有3500-4000家数据经纪公司,主要提供市场苣铜'风险控制以及人员搜索等服务，例如.专业的地理信息数据经纪商Factua1.,其平台上已累积横腔200多个国家的超过1亿个地理位置信息，数据更新频次达每月24)万次，数据访问频次达每月90亿次.2. Mt深化敷空间战唯，加快布局一体化敷提开发利用植设一欧盟历来重视数据保护，尤其对个人数据的保护.通过制定产格的法律法枇，欧盟在全球数据治理中的话语权显著提升，且逐渐形成了“严格个人信息保护'建立共同数据空间”等数据要素市场化方式和路径，建立“共同数据空间创新数据监领域共享交换工具。欧盥通过e欧洲数据战略确立了欧盟范困内数据安全开放共享战略，打造了数据要素共享交换的“共同数据空间”平台，涵盖金融、农业,交通、能源、健康等十个领嫌，推动欧盟内部数据流通和开发利用.加强个人信息保护，形成完整的数据权益法律法规体系.此外，还相堆地布£通用数据保护条例可数据法案£数字服务法案非个人数据自由流动条例G数据治理法案3田关于公平获取和使用数据的统一规则提案2号数字市场法案等数据保护法规，会试设定严苛的数据要素场景准入门援。不断扩大公共数据供应规模，提高公共数据共享程度。为推动公共效据开放利用，欧盟早在2003年就颁布G公共部门信息再利用指令.随后经两次修订，公共数据开放范围进一步扩大，涵盖金融、气象、法律等多个领域.提出数据利他倡议，鼓励居民自愿贡献数据为促进数据交易共享，创设故据中介制度，由数据中介服务提供者促成交易双方的数据共享,提升交易主体互信程度，提高国际交流门槛，提升数据全球流通话语权和影响力。通过构建高门槛高标准的数据跨境传输规则，持续向其他非欧盟国家输出欧盟模式，深刻影附国际数据流动规则的形成.一是已吸引世界主要经济体加入欧盟的£通用数据保护条例3充分性认定.二是迫使美国等全球主要数字经济体在个人数据保护方面作出妥协.三是已成为全球数据区域合作的参考范本加大资金布局数字基础设施，为数据要素创新应用发展提供技术支撑.投资共同欧洲数据空间和互联云基础设施，围统公共数据集、数据中心、开放平台、算力中心等基础设施构建强大的数据生态系统.据统计，欧洲在29个国家/地区拥有约217个经过认证的数据中心.3. 日本：偈导可值敷据包由流动，高度视公共强集设在故需要素市场建设中，日本倡导“政府指导'民间主导"的发展模式，加快社会数字化转型，推进数据跨境流通.倡导可信数据自由流动，推进数堀跨境流通，推动日本成为全球至要数据流通中心.日本在国际上倡导可信数据自由流动，即在尸格保护个人信息,网给安全和题识产权的基础上，推动工业,蟹康等领域非个人,匿名,有用信息的自由流动.2019年2月，日本与欧盟达成受欧盟日本数据共享协议3,这一对等充分性协议创造了全球最大的数据自由流通区域，极大地促进了日本大数据和人工智能产业的快速发展，吸引大量海外H巨头与日本开展数据交换。日本效据中心市场规模快速增长，以东京都市圉为例，数据中心建设柒旗，已成为Me1.“和谷歌等美国IT巨头实现数据流动的中转站,太平洋海底光缆铺设投奥旺盛，预计经由日本的数据通信将更趋活跃.以“数据银行”为核心建立数据要素交易市场体系，稗放个人数据价值.数据银行在与个人签订契约之后，通过个人数据商店对个人数据进行管理，获得个人明确授权后，将效据作为资产提供给数据交易市场进行开发和利用。交易数据大致分为金融效据'医疗健康数据及偏好数据三类，其业务包括数据保管,贩卖、流通在内的四本业务以及个人信用评分业务等。数据银行搭建起个人数据交易和流通的桥梁，促进了数据交易流通市场的发展.推动政府数据开放，促进公共数掂的社会应用，助力企业创新发嵌.日本政府计划使作为最大数掂持有者的行政机构本身成为全国最大的平台，让公共数据充分流动.在国民经济'司法安全、人口环境等17个领域开放了公共效据集。除此之外，还设立了多级政府数据公开网站，并针对专业领域设立特色数据开放网站。庞大的开放数据集在应知管理、环境卫生、农业生产管理等领域均实现了有效利用.如会津若松市基于政府公开的消防水利位置信息推出消防栓地图”、b应用，有效帮助消防员及普通市民在遭遇火情时可以迅速反应.WWeraI1.公司设计的agri-nc应用可以整合农林水产省、农林水产消费安全中心发布的农药和肥料数据，助力农业经管者提高农业生产管理效率。4. MI发挥人工智能等新兴技术作用.促进敷襄索开发利用韩国鼓励结合人工智能等新兴技术促进数据要索在社会各领域应用发展。以健全完苦的基讹数据底座和数字基批设施共同促进数据要素开发利用，通过建设“数据大坝”、实施“韩国网络基础费源共享计划(KCbUd计划)”等措施不断促进公共数据开放利用以激活数据要素市场，激发中小企业的创新活力。大力投入以DNAw,即I)大数据(Data),N56网络(Wtwork),A-人工智能(A1.),为代表的数字基础设施建设，保障数据要索安全、高效流通：重视以个人数据管理(Mydata)为基础的数据交易模式，Mydata服务最初主要应用于金融领域，用户可基于Mydata实现个人财富管理和商品推荐.My1.)Hta应用场景丰常，涵蓬存款、贷款、信用卡,通讯和保险以及支付等金融场景,也包括公共行政、医疗等领域.通过Mydata服务，个人可一次性地查询分散在不同机构的个人数据，并主动'有选择性地向某些企业提供个人数据来获得商品或服务的推荐。结合大数据'人工智能等新兴技术实现各领域的数据要素应用场景落地。在医疗保健领域，利用医疗大数据和人工智能技术提供基于数据分析的医疗保健服务，结合元字宙进行虚拟医疗实践等“在环境'社会和公司治理(EnVirOnmenta1.Socia1.andGovernance,ESG)领域，通过ESG门户网站，可查看ESG披霭数据和投资统计数据，在工业制造领域，基于物联网、云平台、人工智能、数字享生等技术实现工厂数据的采集,存储、管理、分析和可视化展现，进而实现智能工厂建设，同时实现供应健的数字化和智能化.在农业领域，努力开发将大数据和人工智能融入农业领域的系统和平台,加快以私营部门为主导的服务发展和衣业商业发展模式。(一)或B1.1.ft,晏家应用场量探索全面开Je1 .敷看破制度和理体制设加快为充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势、群放数据要素价值，近年来，我国在政策体系、机构设置等方面加快布局，多地多措并举推进制度探索。顶层设计层面，围绕数据要素创新应用、效据基础制度等政策体系和管理体制不断完苦，政策层面，2019年10月，党的十九届四中全会首次将数据列为第五大生产要素，我国由此开启数据要素市场化配置改革制度探索.在此基础上，2021年以来，陆续发布<“十四五”数字经济发展规划G中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数盘要素作用的意见3g数字中国建设整体布局规划3£“十四五”大数堀产业发展规划：*.完善数据领域战略规划、数据基砥制度，旨在充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势,激活数据要素潜转。今年年初.G”数据要索X”三年行动计划(2024-2026年)印发，明确困绕12个重点行业领域充分发挥数据要索乘数效应，大力推动数据在多场景应用，实现对经济发展的倍增效应。管理体制层面，我国于去年组建国家数据局，完善国家数盘管理机制，统筹数据资源整合共享和开发利用，并牵引地方数堀管理体制改革深入推进,目前31个省(区、市)和新强兵团均完成机构组建，其中，独立设置机构26个,加挂牌子6个,实现地方机构设置和职能配置与国家数据局上下联动。在国家政策指导下，地方数据要索市场建设加快探索，数据流通利用实践取得进展,多个省份结合自身优挎，将数据要素场景创新发展作为建设数据要素市场的至要抓手.如£北京市关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见推动工业'金融、商贸物流、自动驾验'医疗,文化等领域数据应用场景示范.广东省C“数字湾区”建设三年行动方案探索学港澳大湾区在效据交易、普本金融、供应链等领域开展业务场景试点，推进智能制造'智线社区、智慧城市等应用场景建设，上海建设国际数据港.开展全球供应链数据流通与信息共享,文化与数字内容出海、辟境电商直播等场景创新试点，江苏省也关于推进数据叁础制度建设更好发挥数据要素作用的实施意见，构建交通水利、城乡建设、自然资源,文化旅游等领域数娓开发利用场景.实践中，各地围绕数据流通交易开展更多探索.如北京市将北京国际大数据交易所接入北京市金融公共数据专区和北京市公共政务资源网，对全市公共数据进行托管运营，依托统一平台开展公共数据场内交易贵州省将算力资源与算法枳型、效推产品集成打造多元化数据产品体系，海南省打造故据产品超市，开展数据产品供需对接、产品定价服务、贡献激励和安全监管等管1里和旅务.2 .技术变革：人工健引产业向数线动式人工智能是发展新质生产力的市要引擎，己成为引领新一轮科技革命和产业变革的承要蛎动力.以ChaIGPT等为代表的A1.GC(生成式人工智能)技术应用火退全球，大模型技术取得创新突破引发人工智能技术深刻的变革，并加速向多行业渗透。人工智能大模型场景应用和产业发展迅速.2023年以来，多地积极推动相关技术和产业并取得快速进展,如G上海市推动人工智建大模型创新发展若干措施(2023-2025年)重点支持在智诧制造、生物医药'集成电路、智能化教盲教学、科技金融、设计创意、自动驾驶、机器人、数字政府等领域构建示范应用场景.北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施推动通用人工智能技术在政务、医疗、科学研究'金融、自动驾驶、城市治理等创新场景应用.截至2023年底，我国人工智能核心产业感!模近5800亿元，已经形成京津Ir长三角、珠三角三大集聚发展区，核心企业数量超过4400家，居全球第二。目前，国内参效规模超10亿的大模型已纥超过100个，主要集中在通用领域，涵盖自然语含处理、计算机视觉和语音识别等技术领域。人工智能大模型引发产业效率革命.通过结合多模态数据和智能算法，大模型网建工业、交通、商留、医疗、诧源、交通、金融等众多行业向数据呕动模式转型，助力行业提质增效。工业领域，大模型可以作为智能质量控制器，根据生产数据和标准，自动检测和纠正产品质量问题.比如，膜讯基于人工智能籁法将某新能源电池投资企业的质量缺陷检测率提高到了超过90%.同时也降低了人工成本，为工厂每年节约数千万成本.交通领域，大模型实现准确预测交通拥堵，推动智能交通管理.比如，商汤日日新大模型体系已为郑州'哈尔滨等地城轨30条线路、640个车站提供智镜化升级。商贸领域，大模型通过分析预测消费行为、市场竞争态势等，实现对客户的精准营销、优化库存管理和供应链，比如，京东昌屋人工智能平台推动采购自动化率至85*.库存周转降至31.2天医疗领域,大模型可用于辅助疾病诊断和预测，并提高医疗信息化效率、改善在线问诊,实时监测预警和提升药物研发效率.比如，云知声山海大模型助力北京友谊医院实现门诊病历生成系统，金融领域，"RP+A,(Roboticprocessau1.umadun.机器人流程自动化)技术应用不断深入，实现数据的自动抓取'清洗和更新，加快了小微金融信贷雇务业务场景的拓展，3 .可流通：合规和安全可值技术加速荒地随着数据与生产,分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节的快速融合，数据安全的王要性日益凸显。近年来.我国强化数据安全技术支撑能力和专业服务体系，助力数据供给、流通、使用全过程安全保障，为数据要素产业化应用提供更要前提.IU改呻为MUtt加速荒一方面，对数娓交易主体准入、数据来源审查、登记备案,数据资产流转、凭证生成等环节加强监管，保障参与各方的合法权益，避免效据泄珏和数据滥用密件的发生，目前实践主要有三类方式，第一种是限制交易类别,比如，山东、深圳等地探索建立数据流通交易负面清单制度，明确不能交易或严格限制交易的数据项，规葩各类主体在交易过程中的行为，提高行政监管的透明度和效率.第二种是明确数据流通交易制度规则.比如，广东出台数据流通交易管理办法,贵州制定实施效据流通交易促进条例。第三种是数据交易平台探索细则指引。比如，上海故据交易所在上海数据交易所数据交易管理办法3基础上发布皆上海数交所交易规剜体系（2024）.搭建了“办法一规范一指引"三级交易制度结构。另一方面，完善市场服务对数据合规的支撑作用.支持发挥数据服务商和第三方服务机构在审查评估方面的作用，目前我国数商企业已经超过200万家，近十年年均复合堆长率3忧以上。数堀安全流通没施和技术路径不断创新.一方面，各地公共数据平台和数据交易平台探索应用区块链、隐私计算、加密算法等技术，加快突破“数据可用不可见、可控可渊源”的数据流通技术，为多种模式、多种形态的效据要素流通方案提供可信技术底座。另一方面，数联网、数据金库、可信数据空间等数盘流通的新型基础设施加快创新.比如，中国电子的数据元件和数据金库产品，以物理隔离、数据托管和模型转换实现存用分高，潮助解决关键数据分散'安全保障不足等难题.可信数娓空间领域，我国发布了15家应用解决方案供应商和首个标准，X中智能制造领域数据空间应用案例已落地，并逐步向制造业、物流等法工业行业扩展，4 .转St章引：重点行业疆域敷字化*型步伐加快我国效据资源应用场景丰富，智能制造'商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等重点行业领域加快数字化转型，平台在科技创新,技术赋镜、产业变革等方面继续发挥重要作用,不西拓宽数据要素应用场景.制造业等行业领域数字化转型深入发展。数字化转型推动企业在技术、管理、流程'组织方面构建系统性解决方案，支撑业务数字化、场景化、柔性化运行，拓展数据要素应用广度和深度.目前，我国产业数字化转型更加深入，智能制造和工业互联网加快发展，5（；、千兆光纤网已融入71个国民经济的应用中，应用案例已经超过了9.4万个，建设5G工厂300家。制造业重点领域数字化水平加快提升，关隘工序散控化率、数字化研发设计工具普及率分别达到了622和796%,推动数据要素在决策分析、智能生产和管理、供应链协同、精准营销等场景应用,部分地方加快推动制造业数字化转型，加速数据要素在智能制造场景应用落地，如幻匕京市制造业效字化转型实施方案（20242026年译提出分行业培育一批智能制造示范工厂与优秀场景.此外，金融、交通,医疗等多领域数字化转型不断深化，如金融领域全面推进银行业和保险业数字化转型，以数据赋峻善金融信用体系，提升风险防触力，推动金融产品普恿化、向善向绿发展.平台在产业京化版中物M作用,平台成为实现技术赋铲业的重要载体。一方面，平台具有更为精确的信息匹配能力、更为高效的运作效率和更为快速的信息反馈能力，在数字化改造中扮演助推器和次速器。岐至202坤底，具备行业、区域影响力的工业互联网平台超过340个，有效连接产业链上下游企业等各类叁与者，采集和汇殿海量工业数据，形成以平台为核心的资源共享、生产要素高效配置，促进供需精准匹配,产业货协同互补,另一方面，平台企业通过投资和数字化转型业务,持续加大在数据要素领域投入.赋能传统产业转型升级。比如,国家发展改革委和国家数据局公布的平台企业典型投资案例中,腾讯,美团等平台企业对工业互联网、大数据热础软件与服务、自动驾驶等领域科技创新型企业投资，促进传统产业高端化智能化发展.另外，根据财报信息，2024年第一季度，膊讯金融科技及企业服务板坎收入占比达到33%.连接七个季度占比第一，已成为膜if1.未来增长的主要引擎5 .机制突破Ig价值化度探索路隹逐步消*数据价值化是数据进入市场流通的前提，推进数据资产管理合规化,标准化,增值化，强化数据资产高质量供给，有利于激活“沉睡”的数据资源,嫩能实体经济数字化转型升班,加速新质生产力的形成，我国在数据统产入表、数据要素登记管理、数据知识产权进一步拓展数据资源价值化路径，并荻得了创新实践成果.数据资产制度探索和创新实践持续落地。一方面，敛据资产入表第地，推动发现并确认企业数据的价值。2023年企业数据资源相关会计处理暂行规定关于加强数据资产管理的指导意见3数据奥产评估指导意见3发布，逐步建立完善数据资产管理制度，明确了数据资产价值评估“无场景,不评估”的原剜.在此基础上，广东、货州、北京'浙江,湖北等多省市出台数娓资产入表政策要求并推动相关实践.据不完全统计，跌至2024年3月，全国已有13家城投或下属企业推动公交、供暖、供水等公共数据资产入表甚至完成融资。另一方面，敛据纳入知识产权体系，作为实现数据确权的一种方式。北京,上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、深圳8个省市开展了数据知识产权试点工作，包括上线数据知识产权登记平台，累计向经营主体颁发数据知识产权登记证书超过208份，数据知识产权质押融费总额已超过11亿元.围绕数据资产交易'质押'信贷的实践探索已落地,丰富了数据要素在企业信贷融资场景中的应用。数据要素登记等制度多元化探索，为实现数据资源开发利用提供保障。一方面，全国开展数据奥源情况调查，摸清数据奥源底数.2024年2月，国家数据局等部门联合开展全国数据资源情况调查，调研数据奥源生产存储、流通交易、开发利用'安全等情况.另一方面，多地探索构建数娓要素登记、管理、定价等制度.数据要素登记方面，山东、货州等省份发布了数据要素登记管理办法或制度标准.数据资产管理方面，山东在健康医疗、地理空间等领域开展公共数据资产管理试点,数据要素定价方面,湖北等地出台了数据要索定价制度，贵阳大数据交易所探索建立“报价一估价一议价”的数据要素定价模式和价格形成机制，并研发上线了数据产品交易价格计算器，02高价值数据要素场景的理论透视二、高价值财速索场I柏姆哈8视高价值数据要素场景是数据要素场景的i级形态,超越传统数据开发利用,场景建设发展路径，在技术成熟度，蛆织统筹度、数据应用度,行业效益度四个方面体现出领先水平,以数据全生命冏期费通为核心标志.特点是高价值.关曜在数据价值化.具有行业示范意义和可持蟆发展能力.同时，数据要素场景建设从无到有、从有到优的过程中，也需要把握“五脉”.通过需求集中、协同研发、制度变革、流程优化和系统迭代，发挥政府、市场、产学研用金等多方力量协同推进，最终实现“行业八景”的场景共建'应用共生'价值共创，.,A?高价值数推要索场景从大量场景建设中来，在技术成熟度'蛆织婉等度、数据应用度、行业效益度四方面只有更突出的高价值性.国家数据局等17部门联合发布的g“数据要素X”三年行动计划(2024-2026年)率先打造12个行业领域40余类数据要素场景，涵盖工业制造、现代农业'商贸流通'交通运输'金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康.应急管理.气象服务'城市治理、城色低碳等，将带动更多跨领域、多层级、富应用的敌据要素场景加快建设.高价值数据要紊场景正是起源于“数据要素X”需求,从行业发展关切入手，打通数据流通各环节，构建全流程数据管理体系，推动锹据深层次开发利用，并实现向行业价值持续转化，从而建立有收益、可持续、能扩展的良性牯环。耳体来讲，高价值数据要素场景包括四方面4拖.图1寓价值要索场量“四度Ia构征模0行殳效It度WKtt41.J技术只有先进性J技术具有互通性技术具性1 .技术成就度数字技术的创新应用是以场景为载体推动侬据要素价值释放的重要前提。高价俵敛据要素场景在数字技术创新应用的先进性、互通性、稳定性等方面具有突出优势，以保证更好地发挥技术的“信息传导机制”和“数据桥架平台”作用，为场景的发展和应用提供安全可售的平台载体支撑.t三*jwt先进性，集成应用了云计算、大数据,区块链、人工智能等新兴数字技术，适应数据在大规模汇聚、多样化处理'动态化流动、高质量治理与高水平应用等方面的特性需要，比如运用云计算基拙设施的分布式计算镜力，应对数据量和参数规模的指数级计算需求，部分场景正在开启R1.大模型技术的探索应用，不断沉淀行业亟需的数据集，推动行业大模型训练，为场景应用提供更多可能.二是技术具祠HI性，探索应用了多方安全计算(MP0、联邦学习(F1.).可信执行环境(TEE)、图计算,数娓编织等新型技术模式，推动跨平台,跨领域数据流动和敢通，实现数据共享和互操作,促进多维度数据场景价值释放。比如，金融风控数据场景基于隐私计算平台，贯通人民银行征信中心,金融机构、散据服务商、企业等各方数据链，在保证企业数据安全和商业秘密的前提下开展风控分析和信贷决策，三术丽定性在技术与数据的交互融合中，架构适用性'功能扩展性和性能和定性持续提升，保障数据要素场景的可持续性.随若数据要素化相关的数字技术走向成熟，技术价值与数据价值形成叠加红利，进一步推动数据要素产业进入新T仑增长周期.2 .姐织统筹度数娓组织的高层次建立和蜕除管理是数娓要素场景建设各方在理念统一、行动一致、合规高效基础上协同工作的有效保障.高价伯数据要素场景的组织方更加注生从战略思维、组织结构、人才激励等方面进行统筹建设，激发从领导层'执行层，到组织全员卷与数据要素场景发展应用的积极性和创新潜能，主动适应数据驱动带来的变革创新。TMWMW,组织方充分认识以数娓为中心搭建业务逻辑的更要慢，制定组织(企业)级数据战略规划(行动计划),提供包括专项资金等在内的资源保障，以致据战略指导组织战略实施“二JMm第，组织方建立数期专职团队，对数据管理和数据应用行使职责规划和控制，并指导各项数据职能执行，以确保蛆织能有效落实数据战略目标，据普华永道首席数据官研究报告(2022)对全球最大2500家上市企业的调研显示，首席数据官在企业数字化进程中的重要性正快速增长,北美地区企业苴席数据官渗透率全球最高(34$).首席数据官行业渗透率排名前列的分别是保险、银行、零售.*A才I组织方注生引进和培养拥看数字技术技能、掌握数据分析方法的专业数据人才，运用激励机制，充分找权员工在数据开发利用方面的创新.3 .败应用度与传统假字化场景相比，敛据要素场景更加聚焦数据，且呈现出从“+”到“X”的升级，推动数盘从单一、单域等低层次应用走向协同复用、指导决策、业务融合等高水平应用，这也是高IO价值数据要素场景建设的关键，集中表现为数据资源洞察、数据资产管理、数据金融创新的经济价值变现过程。Mft三M.以业务需求为导向，利用先进的数字技术开展数据的采集'存储、处理、分析，将大规模、多模态、关联性强的数据进行集中储备，井开展全周期管理和治理，为后续在数据中提取有价值的信息和知识并蕤化为商业价值提供支持，数据资源洞察关注的是数据的内在价值，以及如何通过技术手段使数据变得有用和可用,如社交媒体平台收柒用户敷据（如点防、评论、分享等），通过分析掌握用户行为和偏好，从而利用推荐算法进行精泄广告推送.二根据财政部发布的企业数据资源相关会计处理暂行规定3（以下简称可皙行规定）.推动数据资产入表，根据行业需求进行数据价值估算、全周期管理和运营.数据作为组织方的有价值资产，为实现价值,需通过行业交易、投资或要素投入,促进数据价值实现。比如,跨地域'跨层级的医疗机构以患者为中心,以电子转康档案的形式进行患者数据归柒并设为医疗机构的数据资产，进行集中管理，在患者诊疗的时候按需开放。三JHMRM创新,金融张务,企业上市等部分代表性的行业领域率先在数据资产作价方面进行探索，对有价值的数据进行登记授信、开展银贷或上市融费业务，通过金融市场将数据价值进一步放大.行业效at度数据要素场景的价值体现落脚点在于数据价值实现与行业效益提升的同，页共振.高价值数据要素场景通过数据与算法,模型聚合而创造的新价值，要显著高于具所在的全行业传统的效益，突出体现在三个方面：TMMWMh数据要索与劳动、资本、技术等单一要素相融合，提高了生产效率,进而创造了更大价值，比如,保险公司通过车裁设备追踪车主的驾驶行为，如速度、刹车习惯和厅驶时间，从而根据车主的驾驶行为数据，为低风险驾驶者提供更低的保费，对高风险驾驶者提高收费，从而优化保险产品的风险管理和盈利能力.二JBHMt化.数盘不仅导致单一要素生产效率的提高，还能提高劳动、资本,技术等要素之间的资源配置效率，进而低成本、高效率、高质量的生产，实现效率的聚变效应.比如，跨境电商、跨国音乐会,软件服务外包等，本质都是在线的数据服务，促进了实物乃至非实物产品跨国界'跨地域交易，促进了数字货易发展。三*1.ft代.可以用更少的资源投入创造更多的物质财富，替代传统的生产要素.比如，传统的产业蒯况无论是产品研发、工艺优化迁是流程再造，者段进行大量实验验证，过程复杂、周期长、费用高、风险大，而在“数据X”的创新场景中，产业创新活动能够在智能仿真、模拟验证的数字空间实现，促进创新快速至组'优化，不仅提高了研发效率，还降低了研发成本，大大加速了行业技术的迭代和优化.11I仁)高价值敷据要泰场景的“五豚”实Ik路径mi而是从舞、协同械都喊卅、百姓WkftCWMmM.相。Mmu三r«m&图2高价值效据要索IH1.-三M"实路径<Mt»aUUt"f1.W-*-<2M-WMT®eft'*»"需求从无价I融合Jt力设施注如用耐通农从石野版场虹程化开发环境注重体商伯需求从侬鼎-½Wt5J注重场景运营，优化“流程睐"*7¾3.幽酗砒溶化1 .搜清“求JT：从行业用户来，到场景中表“更好地发挥用户需求牵引作用“是高价值数据要素场景发展和应用的重要前提，在场景建设初期，应当注重用户需求梳理，促使场景设计与开发符合用户规模化或行业紧迫性需求，确保场景能够在短时间内实现落地应用和功能扩展.主要包括JW不同模式：T-Auawr岷聚隹企业自身无法解决、具有行业更需性或谈迫性、要求开展外部合作的数据需求，以解决实际问题为导向的建设模式，二是"Mwwr模式对数据场景先行开发，邀请用户参与体脸并提出更多场景功能需求或应用优化建议，引导对场景系统进行调优升级，剔除重复应用、合并冗余功能，打造更精蛆化、更人性化的场景应用.Zft.从优-MA.权衡好"旧场景”与"新需求”的内在关联，针对好的场景已有的功爱，反饯良好体验，提出彳阿板“建议，确保'好用的延续使用、新建的真实管用;确立最优化、最集约、最高效的场蛋建设路径。2的同“研发脉”：共共享环境，建向大模St共建共享蜂升高价值数据要素场景创新效率的关键抓手.以算地础i施、行业大模型库,硬件加速SS苦为代表的技术工具通过共建共享的形式建设，能修使用同一套计JtiS源池，实现场景开发环境的多路复用,肉脚条埴谷,显著提升硬件资源f|J用率，降低使用成本：一是以融合算力IWI为支点播,多任务并行计IWI石.利用虚拟化技术把各种硬件资源，如计算、存储、网络等整合起来，并输出融合异构算力服务.二是以IHI工程化工具为点措开发环境，为开发者提供统一的研发、测试、运维工具，包括了人工智能开发框架，让开发者无需在本地维护复杂的平台就靠享受到工程化的便利，降低开发成本.三是为开发者提供一站式务.大模型是未来效据要素场景深度应用的方向,通过模型聚合'开发和服务的整合，打破传统“大数据+人工智能”应用的壁鱼，让“数据要素X人工智能“更易于应用到各行业领域。a变革RJ度*:以数据为中心，建立软僧架数据制度是高价值数娓要素场景般楚化、常态化、稳定化发展的重要保障.效堀制度建设应当涵盖组织架构'岗位设置,团队建设'效据责任等内容，对组织在数据管理和数据应用行使职责规划和控制，并指导各项数据职能的执行，以确保组织能有效落实数据战略目标-M½ftram.根据数据职能的层次和授权决策次序，采用管理办法、实施细则、专项政策等方式，规范数据管理和数娓应用的具体筑域、各个数据职能筑域内的目标,通循的行动原则,完成的明确任务、实行的工作方式、采取的应对措麴。根据数据管理和应用需要，明陷数据采集、数据共享、数据统产化、数据开放利用、AT智谎伦I熙防面的制«规则、流程规范、例要求，三*Wi优化2«坚持“边实施、边总结、边诊断、边优化”原则，在实施过程中，注重总结实践经验'实施效果和问筮挑战，结合人工智镜等新技术最新态势和国内外标准要求，优化调整数据制度，提高场景建设的速度、效率和质量，高效流程是高价值数据要素场景落地实施的重要依托。应当法于数据要素场景平台的搭建，推动组织柒构扁平化'柔性化、液态化，构建更加自由'活跃高效的团队组织，从而提升应对场景动态变化的主动性和精准性.-JHTMjHtmRW.将权力下放到场景建设基层团队和用户手中，简化管理和审批层级，让组织内部更具灵活性和流动性，允许根据任务需求自行组建协作团队，拓展组织成员自主发展空间。二Mmokmow化让组织成员,解决方案服务商、创业团队、小微企业等以主人公的身份参与场景建设活动，在应用功能犷展、商业模式开拓、市场架道建设等诸多方面充分调动主观能动性，激发组织的创造力和发展活力.5.迭代“系较IT:以体3促建达，先立而后破用户体脸是决定数据要素场景价值水平和迭代优化的关键一环.应当采承“以人为本”理念，建立“应用指导一用户体皴一评价反馈一复用迭代”闭环机制，引导发展“有活力、有新意、有温度”的数提要索场景。TaBfi用指导.通过发布场景使用指南等方式，引导用户更快熟悉、掌握场景应用功靛，扩大场景使用规模与场景推广至国。二是注体评估支持开展“场景体蕤官“应用找茬”等活动，吸引用户参与场景应用体验和评价，以用户体验为应用评估和场景更新依据，并强力拉动场景昔第，三*三WM*.深耕场景应用，挖据用户为场景“付费买单“的沉浸化、社交化,个性化需求，强化服务资源整合和平台运昔能力，提升场景商业价值.(三wrtWSBUaWIWMF本报告根据我国数据要素建设理念和政策要求，结合已成功实施的数据要素典生应用案例，基于“技术成熟度高、组织统筹力度大、数据应用程度深,切中行业发展关切”的划分思路，提出高价值数据要素场景的“行业八景”,并进一步划分了各领域热点方向，对各热点场景方向的高价值应用场景进行了归属.S3三三»mti*½ufMT.*n*多元敷一合疆动人工智能应用菰建制新人工智能“以数据为中心”的发展趋势飘动数抠要素市场需求爆发，人工?能领域将成为数抠要素应用市场的重要领域，聚焦数字广告,软件设计、数字教育、数字传媒.智能金融、鹤装出行'智慧医疗等七大热点方向.形成数字广告、图像识别、语音识别、数字信贷'无人驾段,人脸识别、机器翻逞、医学图像处理等多个应用场景。随若多模态数指市场的扩展，通过“人工智施+”的实施，实现多场景、各行业的A1.娘镜，促进各产业生态童型，激活各行业锹据要素价值、发挥数据要索来数效应，2. MS*:收据震用理动金触务价值集加深砥伸金融服务领域是数字要素应用场景建设起步较早的领域，其在产品研发、技术创新等方面无疑都走在了市场前列。数据要素在金融领域涉及业务广、覆盖机构多、服务链条长，索焦信货风控、营销苏客'产业投资三大热点方向，形成了反欺诈,个人和组织征信,智能投顾、资产定价、智能监管等相对成熟的特色场景.3. uks*>敷ImK助力工堡向协同制造和敏挽柔性,变工业制造领域在数据要索应用场景建设中尚处于起步阶段，但工业效制要案作为“新资产”具有广阔价值。工业数据规模加速增长，聚隹智能制造和工Jk互联网两大热点方向，形成了设备物同作业、柔性生产制造,生产现场监测、11z智转物流、生产过程