核心观点 - 国家发改委印发行动计划，旨在通过深化智慧城市发展和全域数字化转型，推进数据要素价值化，实现以城带产 [1] 政策举措 - 发挥城市在产业、人才和数据方面的集聚优势，强化场景开放创新，促进城市数据资源汇聚 [1] - 加快培育数据要素市场，打造数据产业创新发展高地 [1] - 推进数据产业与低空经济、无人驾驶、具身智能等数据密集型产业融合发展 [1] - 支持有条件的地区培育城市可信数据空间，推动公共数据、企业数据、个人数据融合应用 [1] 产业发展方向 - 因地制宜发展"数据即服务"、"模型即服务"等新业态 [1] - 培育数字经济创新型企业，打造具有生态引领力的行业龙头企业 [1] - 探索发放数据券、模型券等奖补机制，降低企业创新投入成本 [1]

数据要素价值释放的总体进展 - 国家数据局等17部门于2023年底出台“数据要素×”三年行动计划，数据融合应用正赋能千行百业 [1] - 多地数据局负责人介绍地方推进数据要素价值化进展，广东和山东正加快推进省数据条例立法 [1] 公共数据开放与应用 - 江苏省基本建成全省一体化数据资源体系，梳理676项高价值数据，其数据资源登记平台截至9月中旬已登记2705类数据 [3] - 江苏省统一数据交易所挂牌运营5个多月以来，已上架数据产品3933个，集聚数据商和第三方服务机构1864家 [3] - 广东省“一网共享”平台累计服务2342个部门的26万个数据需求，“开放广东”平台向社会开放公共数据超270亿条 [3] - 重庆市“渝快办”纳管全生命周期政务服务事项2900余项，上线便民服务1800余项，一网通办率达85% [4] 产业数据应用与转型升级 - 河北省对接指导21家钢铁企业，挖潜治理1854TB行业数据，开发293个高质量数据集，涉及142个应用场景 [6] - 河北省打造钢铁行业场景模型，并重点推动大模型向智能体迭代，创新研发42个钢铁智能体 [6] - 山东省已汇聚高质量海洋数据超过50PB、占全国的1/4，建成海洋大数据交易服务平台 [7] - 烟台市海洋牧场智能管控平台监测时效提升50%、单位海域产出提升19% [8] - 威海市开发海洋预报数据模型，累计保障渔获物总值约30亿元，降低渔船燃油等费用近7亿元 [8] - 重庆市通过建设汽车行业可信数据空间，加快开发智能化产品，全国每10辆新能源车就有一辆为“重庆造” [8] “数据要素×”大赛与政策支持 - 2024年“数据要素×”大赛报名队伍突破2.2万支，共有900多个项目入围全国总决赛 [10] - 河北省在分赛中梳理1186个发展需求，创新设置企业需求赛题，征集到771个参赛项目 [10] - 江苏省为大赛提供总激励奖金超230万元，并为参赛产品开通在数据交易所上架的“绿色通道” [11] - 山东省2025年省级数据产业资金奖补总规模达1.05亿元，其中“数据要素×”专项奖补3500万元 [11] - 济南市设立专项奖补资金，青岛市对获评国家级“数据要素×”典型案例的企业最高奖励100万元 [11] - 山东等10多个省市已出台“数据要素×”行动工作方案，并配套财政资金奖补等专项支持政策 [11]

算力经济核心定位 - 算力是数智时代的新质生产力，是释放数据要素价值、推动数字技术变革的重要引擎 [1] - 算力经济的发展已成为推动数字经济向高阶跃迁的关键 [1] - 算力技术进步与应用催生了以算力服务为核心的新型商业模式，形成资源配置高效、价值交换灵活的经济形态 [1] 需求侧驱动因素 - 2024年，我国数据生产总量达41.06ZB，同比增长25%，推动对高性能计算的需求增长 [2] - 人工智能、机器学习和大数据分析等技术在行业中的应用深化，需要处理海量数据和进行复杂模型训练，导致对大规模计算资源的需求持续攀升 [2] 供给侧能力与结构 - 截至2025年3月，我国算力中心标准机架数达1043.1万架，供给能力持续增强 [2] - 我国智算规模增长强劲，截至2025年3月底达748EFlops（FP16），近五年平均增速达49% [2] - 算力服务呈现普惠化、泛在化、标准化特征，助推算力成为社会基础公共资源，提升供给效率 [2] 对GDP的促进作用 - 算力规模每提升1%，会对应带动GDP提升0.426‰ [3] - 对于GDP水平较高的地市，单位成本的算力资本投入能带来超额甚至指数级的产出增加，有效拉动GDP增长 [3] - 算力经济政策会放大算力规模增长对GDP的促进作用，例如被选定为数据中心集群的地市，其算力规模每提升1%会带动当地GDP额外增长0.109‰ [4] 行业发展挑战与建议 - 行业面临战略规划统筹不足、区域发展路径模糊、关键技术自主性弱、算力融合赋能受限等瓶颈问题 [6] - 建议完善顶层设计、探索因地制宜的落地模式、强化技术研发以提升自主创新能力、深化应用牵引以增强算力对各行业的赋能作用 [6]

文章核心观点 - 江苏省财政厅印发的《企业数据资源入表指南》为企业数据资产规范化入表提供了操作手册 标志着地方层面在推动数据要素价值化进程中迈出了从理论到实践的关键一步 [1] - 《指南》旨在解决企业在数据资产入表实践中面临的成本归集 价值计量和权属界定等核心难题 降低技术门槛和操作不确定性 [1][2][3] - 《指南》将数据入表提升至企业战略管理与价值创造的维度 引导企业将数据资产从后台成本向前台价值转变 [4] - 地方性《指南》的实践探索为构建符合国情的数据资产会计核算生态体系积累了经验 但数据公允价值的形成仍需更高层级的制度协调 [5] 数据资源成本归集与分摊 - 《指南》第四章系统性构建了数据资源成本的归集与分摊框架 厘清了采购成本 加工成本 开发成本等主要构成 [2] - 创新性地将成本细分为可直接归集的数据权属鉴证费 质量评估费 以及需要分摊的基础设施成本 人力资源成本等间接费用 [2] - 为间接成本分摊提供明确动因指引 如基础设施成本按数据处理量或设备使用时间分摊 人力成本按服务人员工时分摊 [2] - 精细化的指导将模糊会计原则转化为清晰可执行的步骤 降低了企业入表的技术门槛和操作不确定性 [2] 数据资源合规与确权 - 《指南》第三章系统性地解决了权属界定模糊这一制约数据资产化的根本性障碍 [3] - 要求企业进行主体合规 来源合规 内容合规等全方位自查 并将三权分置理念落地转化 [3] - 详细阐述企业如何通过合同约定 技术手段 登记确权等方式明确自身拥有的数据资源持有权 数据加工使用权 数据产品经营权 [3] - 为企业构建了内部的法律与技术尽调流程 使会计确认中企业拥有或控制这一前提从主观判断变为可被审计的客观验证过程 [3] 数据入表的战略管理与价值创造 - 《指南》强调数据资产入表方案应与企业战略目标保持一致 并对数据资源的商业价值 财务贡献进行分析 [4] - 企业在预估无形资产使用寿命时需重点关注数据资源相关业务模式 更新频率和时效性 技术迭代等因素 [4] - 鼓励企业自愿披露数据资源的应用场景 价值创造方式等非财务信息 提升财务报告透明度并引导企业从战略层面思考数据竞争力 [4] - 推动数据资产从后台成本向前台价值的转变 最终目的是激活数据价值赋能企业高质量发展 [4]

大会概况 - 首届青海数据要素生态大会于9月21日在西宁召开，主题为“数聚青海・链通丝路” [1] - 大会是西北地区首个聚焦数据要素生态构建的高端盛会 [1] - 大会由西宁市城西区人民政府和中国经营报社联合主办，并在青海省发展和改革委员会等多个部门指导下进行 [1] 战略定位与资源禀赋 - 青海省立足“三个最大”省情定位，贯彻“生态优先、绿色发展”理念，构建以绿色算力为支撑的数据产业发展新格局 [1] - 凭借丰富的太阳能、风能等清洁能源优势，青海成为“东数西算”国家工程的重要支点 [1] - 青海正加速建设“通算+智算+超算”多元一体的综合算力供给体系，为数据要素存储、计算与流通提供支撑 [1] - 青海作为古丝绸之路经济带重要枢纽和“一带一路”向西开放关键节点，推进数据要素与特色产业深度融合 [2] 大会核心内容与议程 - 主活动成为政策解读与发展趋势研判的重要平台，聚焦“数据要素政策与青海发展机遇”主题 [2] - 中国社会科学院数量经济与技术经济研究所副所长蔡跃洲、深圳数据交易所总经理古亮等权威专家将作主旨演讲 [2] - 国家信息中心大数据发展部数据要素处副处长崔佳佳将系统解读“数据要素价值化的内涵” [2] - 大会同期设立“数据赋能产业发展”专题研讨会，汇聚国内知名数据集团、交易所和科技企业资深专家 [3] - 研讨会内容涵盖数据资产入表、合规流通等议题，并探索符合高原特点的数据资本化模式 [3] 产业融合与赋能 - 探索数据要素与青海清洁能源、特色农牧等优势产业的深度融合 [3] - 研讨会聚焦传统产业智能化转型与人工智能应用创新，助力青海优势产业高质量发展 [3] - 来自青岛数据集团、深圳数据交易所、河钢数字技术有限公司等机构的专家将分享经验与案例 [3] 大会成果与发布 - 大会期间将举行青海数据要素流通服务创新中心揭牌仪式 [3] - 将发布西宁市城西区可信数据空间 [3] - 将启动西宁市城西区数据要素人才培育计划 [3]

数据要素的战略地位与政策支持 - 数据已成为与劳动力、土地、资本、技术并列的关键生产要素，能够直接或间接产生经济价值和社会价值[2] - 发挥数据要素规模报酬递增、低成本复用等特点，通过资产化等价值转化方式融入经济循环，是释放其潜能的重要路径[2] - 国家层面出台政策加快培育数据要素市场，如《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》和《"数据要素×"三年行动计划（2024—2026年）》[2] 数据要素价值化的现状与挑战 - 原始数据需经过采集、清洗、标注等系统性加工处理才能转化为可用的数据资源[3] - 目前数据资源利用成功案例多集中在互联网平台企业，且以满足自身运营需求为主，组织间和市场上的流通与交易尚不充分[3] - 数据要素价值释放面临权属界定难、估值定价缺乏普适方法、交易安全顾虑等多重制约因素[4] - 传统会计准则对无形资产的确认条件难以适应数据资产的价值波动性和场景依附性，对估值模型构建提出新要求[4] 数据价值化的实践探索与创新模式 - 数据产品化已形成数据集、数据服务和数据应用三种形态，并沿纵向和横向两个维度创新[5] - 纵向维度上，原始数据通过清洗加工形成标准化数据集，并转化为分析报告、决策模型等高附加值产品[5] - 横向维度上，多源数据通过融合算法产生新的信息产物，如交通流量数据与商业地理数据结合生成区域经济活力指数[6] - 数据资产化方面，部分企业将满足条件的数据资源纳入财务报表，记录在无形资产、存货和开发支出等科目[6] - 数据资本化实践包括信贷融资、股权融资和证券化，例如上海数据交易所推出的"数易贷"为数据企业提供信贷融资支持[6] 数据要素价值化的未来路径与重点方向 - 数据价值化是推动产业数字化与数字产业化协同发展的重要抓手，需持续完善价值化路径[7] - 重点包括加强高质量数据资源采集与汇聚，推进数据全生命周期价值管理，构建政府、企业、科研机构等多方协同的采集与共享机制[7] - 推动数据要素与其他生产要素深度融合，例如工业互联网平台整合设备运行数据优化生产流程，智慧城市项目激活民生数据提升公共服务[7] - 需打破数据壁垒和体制机制障碍，推进公共数据开放开发，促进数据要素在统一大市场中高效流动[7]

数字经济发展战略与实施 - 聚焦"1151"数字强市工作思路 全力推进数字产业化 产业数字化 数据价值化 治理服务数字化和数字基础设施建设 [1] - 实施数字产业化十大工程和产业数字化八大行动 分级分类实施317个数字经济重点项目 推动17个项目纳入省数字经济高质量发展项目库 [2] - 1-7月全市新一代信息技术产业营收增速达22% 建立"一网五中心"产业支撑体系和"五个一"服务机制 [3] 数据要素价值化推进 - 推动4类核心数据纳入全省第一批国家公共数据资源登记平台 打造130个高质量数据集 其中10个获省级奖励 [3] - 成立数据服务商联盟 44家企业完成数据资产登记 9家完成数据资产评估 5家通过数据资产融资获授信 开发53个数据产品 数据交易规模突破2亿元 [3] - 打造208个数据融合应用案例 36个入选省决赛 1个场景入选国家级示范场景 [4] 数字政府与服务效能提升 - 部署阿里千问 DeepSeek等大模型实现政务智能化应用 通过数据共享累计减免材料162万件 [5] - 企业办事环节减少90% 精简材料82% 压减时限81% [5] - 打造10多个机关联办"一件事" 审批效率提高85%以上 [6] 数字基础设施建设 - 建成5G基站18078个 全市数据中心达21家 算力总规模达1260P [6] - 中国移动鲁南算力网络中心进入试运行阶段 腾讯—融发产教融合示范园全面投入使用 [6] - 培养数据标注人才3000余名 产教融合案例入选全国首批数据标注优秀案例 [6]

青岛市大模型产业现状 - 青岛市已有5款大模型成功通过国家级生成式人工智能服务备案，分别为创新奇智"奇智孔明"、卡奥斯"天智"、海尔科技"HomeGPT Edge"、自然语义"Euler"及浪潮"卓数" [1] - 青岛市出台"模力青岛"三年行动计划，旨在加快构建"1+8+N"大模型发展体系 [2] - 政府通过开展大模型备案对接、上门辅导等工作，引导企业参与产品测评与算法备案 [2] 浪潮卓数大模型 - 大模型定位为"激活数据要素潜能的AI平台"，已在企业征信、宏观经济、基层治理等关键领域实现多场景深度应用 [1] - 公司致力于打造覆盖数据"采集、标注、存储、传输、管理、应用、安全"全生命周期的解决方案 [1] - 核心举措包括夯实数据基础设施、建设高质量行业数据集、研发垂直行业模型及智能体，以加速数据要素向AI应用产品转化 [1] 创新奇智奇智孔明大模型 - 该大模型专为制造业打造，面向汽车装备、面板半导体、钢铁冶金、能源电力、食品饮料、新材料、智造实训等多种工业领域 [1] - 适用于工厂生产、智造实训等场景，具备文本感知、图片感知、数据分析、故障诊断分析、生产工具调用等功能 [1] 卡奥斯天智大模型 - 该大模型为工业大模型，其基础模型在工业场景解析、工业知识问答、工业逻辑推理等方面具备领先优势 [2] - 公司聚焦行业应用，重点打造天智行业大模型，实现从通用能力到垂直赋能的技术跃迁，已覆盖石油化工、能源双碳、家电等多个领域 [2] 海尔科技HomeGPT Edge大模型 - 该大模型是面向智慧家庭领域的端侧大模型，能够部署在超低功耗和超低算力的智能家居硬件产品上 [2] - 大模型在断网状态下可流畅提供无间断智能服务 [2] 自然语义Euler大模型 - 该大模型是全省首个通过备案的基础大模型，采用自研架构 [2] - 核心优势为"高效算力+低资源消耗"，支持垂直大模型微调、衍生训练等业务，并具备单机离线部署、信创适配等能力 [2] 政府未来规划与支持 - 政府将持续推进大模型备案、测评有关工作，引导产业健康发展 [3] - 强化场景应用示范，加速打造垂直大模型赋能标杆，以示范效应带动规模化应用 [3] - 夯实模型发展底座，强化算力支撑，促进高质量数据要素供给，并营造开放生态，鼓励算法开源、数据共享与服务开放 [3]

数据要素经济价值 - 数据流动量每增加10%带动GDP增长0.2% [1] - 数据流动对各行业利润增长的平均促进率为10% [1] - 2024年中国数据生产总量达41.06泽字节（ZB） [1] 数据市场定义与构成 - 交易对象包括原始数据、加工数据及标准化数据服务产品 [2] - 供给方涵盖企业、政府机构、公共机构和数据经纪商 [2] - 需求方包括企业（精准营销、风险管理）、政府部门（城市治理）和开发者（软件架构搭建） [2] 数据交易机制创新 - 定价模式包含按次调用、订阅制、分层定价和收益分成 [3] - 交易模式涵盖平台交易、场外交易及数据联盟共享池 [3] - 隐私增强技术实现"数据可用不可见"以保障权益 [3] 数据市场制度构建 - 需建立全国统一数据规范体系（分类/格式/权限/安全等级） [4] - 需制定数据产权归属认定、市场交易、权益分配制度 [4] - 缺乏统一数据分类规格导致数据对接应用困难 [4] 数据经营主体培育 - 数商分为服务型、应用型和技术型三类 [5] - 需引导开放高价值公共数据（如交通、气象数据）通过授权运营释放价值 [5] - 鼓励企业将数据资源纳入资产管理体系并开发行业数据产品 [5] 数据基础设施支撑 - 数据流通需网络设施、算力设施和安全设施支持 [6] - 目标构建"国家级+区域性+行业性"互联互通市场体系 [6] - 缺乏基础设施会导致数据成为"孤岛"难以市场化 [6] 数据跨境合作机制 - 需探索数据研发和评估标准国际互认 [7] - 采用区块链和隐私计算技术保障跨境数据流动安全 [7] - 需协调数据安全标准并构建差异化流动框架 [7]

报告行业投资评级 - 看好丨维持 [8] 报告的核心观点 - 上海数据交易所提出 RDA 新范式，强调锚定实数融合实体资产及数据对实体资产的作用，通过四大创新模式将实体资产运营数据封装为标准化数字资产，推动实数融合机制落地和新质生产力发展 [10] - RDA 与 RWA 结合，有望推动实体经济和数字经济深度融合，突破实体资产融资核心瓶颈，推动资产价值化 [10] - RDA 使数据与实体资产可信融合，构建可信数据资产流通体系，有望推动数据要素市场化、价值化进程加速 [10] - RDA 打造数据要素价值化新范式，有望推动数据从资源向资产转化并加速市场化流通，数据要素有望价值重估，建议关注相关产业投资机遇 [10] 根据相关目录分别进行总结 事件描述 - 上海数据交易所首次提出 RDA 新范式，依托区块链技术将实体及数据要素等无形资产转换为数字形态，为解决实体资产金融化五重挑战提供新路径 [2][6] RDA 新范式介绍 - RDA 着重强调锚定实数融合的实体资产，以及数据对其他实体资产的真实性校验和价值提升等作用 [10] - 通过数据资产壳、自登共证、权威背书和行业标准四大创新模式，依托区块链等技术将实体资产运营数据封装为可确权、交易、融资的标准化数字资产 [10] 与 RWA 结合的意义 - RWA 指将传统金融和实物资产权利转化为区块链数字代币，其规模从 2021 年底 3 亿美元增至 2024 年底 160 亿美元，截至 2025 年 3 月底超 190 亿美元，但面临多重问题 [10] - RDA 封装数据与实体资产形成新型资产形态，突破实体资产融资核心瓶颈，推动资产价值化 [10] 对数据要素落地的影响 - 数据成为经济活动重要生产要素，但存在权属复杂等问题影响市场化流通 [10] - RDA 通过相关举措使数据与实体资产可信融合，推动数据从资源向资产转化，构建流通体系，加速数据要素市场化、价值化进程 [10] 投资建议 - 建议关注数据要素基础设施、具备区块链技术积累、数据确权与交易相关标的 [10]