文章核心观点 - 苏宁易购凭借其在数据资源、技术应用和行业赋能方面的综合能力，成功入选江苏省首批入库培育数据企业名单，这标志着公司在响应国家数据要素市场化改革和“人工智能+制造”战略方面取得了官方认可，并将在未来持续深化数据与AI技术在零售及实体产业中的应用 [1][4][5] 公司数据能力与资质 - 公司成功入选江苏省首批入库培育数据企业名单，培育类型涵盖“数据应用、数据技术、数据资源”三大类 [1] - 入库证书编号为2025A1500705，有效期至2029年12月 [2] 数据资源与技术基础 - 作为零售行业头部企业，公司深耕三十余年，积累了覆盖消费全域与供应链的海量数据资源 [4] - 公司以数据驱动为核心，开发了商品交易数据集、数据中台及供应链金融平台“货速融”等核心数据产品与工具 [4] - 公司正试点构建覆盖消费行为、供应链管理等维度的标准化数据资产体系，推动数据全链路规范化管理 [4] - 在可信流通方面，公司联合行业伙伴开展基于隐私计算、区块链技术的可信数据空间验证，探索安全合规的跨域数据共享新机制 [4] 人工智能技术应用与成果 - 公司自研零售垂域“灵思”大模型，基于国产化算力平台完成关键技术升级，实现了推理效率提升与训练成本降低的突破 [5] - “灵思”大模型通过深度挖掘采购、销售、运营等全链路数据，构建了覆盖多环节的智能场景应用，助力行业从“经验驱动”迈向“AI驱动” [5] - 公司打造的“零售云县镇数智互联网平台”，已将数据要素转化为易用的在线工具，服务超1.5万家县镇商户，推动了基层商贸的数字化提质增效 [5] 战略参与与行业赋能 - 公司深度参与国家“数据要素×”行动与江苏省“人工智能+制造”专项行动，将数据要素价值释放融入业务创新 [4] - 公司的数据产品与工具有效助力合作伙伴提升运营效率 [4] - 未来，公司将持续深化数据要素市场化配置改革，加速“灵思”大模型等人工智能技术在实体产业的应用转化，为江苏打造数字经济与先进制造业深度融合示范区贡献力量 [5]

文章核心观点 - 数据分析行业产教融合共同体的成立旨在解决数据要素产业发展中的人才供需矛盾，特别是高端复合型人才与基础数据标注人才的短缺问题，通过整合高校、科研机构与企业资源，推动人才培养与产业需求精准对接 [1][2] 国家数据要素综合试验区建设的内涵与趋势 - “十五五”时期将是数据要素价值释放的集中爆发期，数据作为新生产要素是培育新质生产力的关键支撑和推动经济高质量发展的重要引擎 [1] - 山东省正通过加快《山东省数据条例》立法、建设全省一体化算力网、培育数据交易服务生态等举措，全面推进国家数据要素综合试验区建设 [2] 山东省数据要素产业的发展现状与挑战 - 山东省已构建起较为完善的数据基础制度体系，数据开放共享水平位居全国前列 [1] - 行业发展面临数据资源有效供给不足、高端算力发展滞后、数据产业人才紧缺等现实挑战 [1] - 数据标注等领域存在“用工荒”与“低质量并存”的现象，凸显了产教融合的紧迫性 [1] 产教融合共同体的建设路径与措施 - 构建产教融合共同体是破解数字人才供需矛盾的关键举措，需以国家战略为牵引，健全覆盖数据采集清洗、分析、安全、治理等领域的学科专业体系 [2] - 需以产业发展为导向，推进数据行业职业教育，共建“校中厂”“厂中校”实训基地，实现人才培养与市场需求精准对接 [2] - 需以有组织科研为支撑，深化数据领域基础理论与应用技术研究，促进产学研用协同创新 [2] - 共同体是整合高校、科研机构、企业资源的重要平台，旨在打通人才培养“最后一公里”，让人才供给与产业发展同频共振 [2] 未来人才培养的重点方向 - 需围绕人工智能、区块链、隐私保护计算等核心技术，培养兼具理论功底与实战能力的“数字工匠”，为数据要素市场化配置改革提供人才保障 [2]

政策核心与试点范围 - 国务院于2025年9月批复《全国部分地区要素市场化配置综合改革试点实施方案》，同意在10个地区开展为期2年的综合改革试点，包括北京城市副中心、苏南重点城市、杭甬温、合肥都市圈等 [1] - 该方案被称作“要素改革2.0版”，首次将“数据”与土地、人力资源、资本、技术、资源环境并列为六大关键生产要素，标志着数据从附属资源走向关键生产要素的制度拐点已经到来 [1] - 10个试点地区承担着为全国统一大市场“探路”的国家使命，旨在通过制度创新破除壁垒，让要素在更大范围内畅通流动，并通过差异化场景试验形成可复制推广的国家标准 [1] 数据要素市场构建的关键支柱 - 构建高价值数据集是基础，多地已将“企业登记、卫生健康、交通运输、气象”四类数据集列入首批无差别开放清单，因其具备高价值、强需求、易标准化的优点 [2] - 构建强大的数据基础设施（算力、算法、存储、网络）是支撑，其数量与质量决定了数据融合的“速度”，需要建立低时延、高可信、可扩展的基础设施以促进数据高效流动 [2] - 建立统一的数据融合标准是突破口，包括术语标准、技术标准和管理标准，管理标准将数据划分为“核心、重要、一般”三类，并对应“负面清单、谨慎清单、白名单”三类流通方式 [2] 数据价值化路径与市场参与主体 - 数据价值化的终极目标是贯通“数据资源—数据资产—数据资本”链条，资源阶段解决“有没有”，资产阶段解决“值不值”，资本阶段解决“赚不赚” [3] - 数据要素市场参与主体可划分为四类：数据供应方（如政府、央国企、互联网平台）、数据需求方（如制造业、金融业、农业、医疗等行业主体）、数据流通服务机构（如数据交易所、数据商等）、数据监管方（如政府、行业协会、司法机关） [3] - 各主体需明晰“责任清单”：政府侧制定规则、开放数据、维护安全；企业侧合规经营、创新产品、反哺生态；平台侧提供技术赋能、信用背书、纠纷调解；监管侧实施包容审慎的底线管控和容错纠错 [3] 区域协同与数据要素的乘数效应 - 多地试点方案将“设立跨区域指挥中心”列为制度标配，顶层由省级政府牵头组建理事会或联席会议，中层依托数据交易所共建“一站式运营平台”，底层通过“场景清单+考核指标”压实责任，以实现数据在更大范围安全、高效、有序流动 [4] - 数据要素不仅是独立要素，更是乘数变量，它像润滑剂降低摩擦成本，像催化剂放大其他要素的边际产出，使技术、土地、人才、资本、资源环境等要素的配置和产出效率得到提升 [4] - 数据要素深度嵌入其他五大要素：技术需要数据验证迭代，土地需要数据精准配置，人力需要数据匹配画像，资本需要数据征信定价，资源环境需要数据监测交易，数据要素市场打通能形成“1+5>N”的乘数效应 [5] 场景驱动的“数据要素+N”应用模式 - 需构建场景驱动的“数据要素+N”模式，实现“一场景一方案”，数据在不同场景中扮演的角色和结合方式截然不同 [5] - 在农业领域，数据要素与土地、人力深度绑定，能把“靠天吃饭”变成“靠数种田” [5] - 在工业领域，数据要素与技术、资本相互嵌套，让“机器轰鸣”叠加“数据澎湃” [5] - 在金融领域，数据要素与资本、人力要素直接嫁接，把“沉默数据”变成“显性资本” [5] - 在能源领域，数据要素与资源环境、资本要素交汇，让“无形曲线”成为“可交易商品” [5]

文章核心观点 - 企查查科技股份有限公司成功入选江苏省首批入库培育数据企业名单 标志着其数据核心能力获得省级权威认证 并将助力其融入江苏省数据要素市场化配置改革进程 共享产业培育政策红利 [1] 江苏省数据企业培育工作 - 江苏省首批数据企业培育工作是贯彻国家数据要素市场化配置改革战略的关键举措 通过多轮严苛筛选 旨在构建数据产业“热带雨林”生态 推动形成“百企汇聚 千亿产值 万数融通”的产业发展格局 [3] - 培育工作并非简单的名录登记 而是通过政策引导和资源赋能 推动数据企业做大做强的战略布局 [3] 企查查的技术实力与数据基础 - 公司已构建难以复制的技术壁垒 拥有数据采集、质量监控、自然人人名消歧等核心技术专利 [4] - 公司数据覆盖国内3.65亿家市场经营主体 数据维度超400个 每日滚动更新亿级企业动态信息 数据总量和更新速度居行业前列 [4] - 公司自主研发的数据中台每天可处理超3000万条企业信用数据 通过数据清洗、补全与整合技术将碎片化数据转化为标准化数字资产 [4] - 公司通过了公安部信息系统安全等级保护备案认证(3级)和ISO27001信息安全管理体系认证 在数据安全与合规运营方面树立行业标杆 [4] 企查查的数据应用场景与成果 - 公司已形成覆盖金融、制造业、政务、供应链等多个领域的一站式数据解决方案 [5] - 在制造业领域 定制化的供应商优选模型可帮助汽车零部件企业快速筛选候选名单 大幅提升供应商准入审核效率 [5] - 在金融领域 通过股权穿透、实控人风险挖掘等技术为供应链金融提供全流程风控支撑 助力金融机构降低尽调成本30%以上 [5] - 在社会治理领域 数据工具已成为公安反诈、检察院法律监督的重要辅助手段 曾助力警方破获特大跨境电信诈骗案 [5] 入选后的发展机遇与行业影响 - 首批入库企业将在数据要素流通、技术创新攻关、市场资源对接等方面获得重点扶持 [8] - 公司表示将以此次培育为契机 持续加大数据技术创新投入 深化与江苏本地产业的融合对接 [8] - 业内分析认为 此次培育将加速优质资源向头部企业集聚 推动数据产业生态的完善与升级 [8] - 公司的入选为行业树立了“技术驱动+场景赋能+合规运营”的发展标杆 将带动更多市场主体参与数据要素市场建设 [8]

国家数据局推进数据产权登记制度建设 - 国家数据局将研究借鉴其他领域经验，创新建立适应数据特点的登记制度，以推进数据流通使用和释放数据要素价值 [1] - 国家数据局局长刘烈宏主持召开数据产权登记座谈会，听取法院、高校、多地数据管理部门及多家企业代表关于完善数据产权登记制度的意见建议 [2] - 建立数据产权登记制度是落实数据产权制度的重要举措 [2] 国家数据局部署2026年重点工作规划 - 国家数据局部署2026年重点工作，包括高质量编制实施数字中国建设规划，加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场，以及强化数据赋能人工智能发展 [4] - 重点工作安排着力推进数据科技创新和产业创新深度融合 [4] - 国家数据局将用好投资政策、试点试验和监测评估等方式，完成数据要素市场化配置改革的战略部署 [4] 加快培育全国一体化数据市场 - 国家数据局将从加强顶层设计、繁荣市场生态、完善市场治理三方面着力加快培育数据市场 [4] - 加快建立全国统一的数据产权登记制度，持续健全数据要素基础制度 [4] - 加快建设全国一体化算力网及监测调度平台，加力推进数据基础设施建设和运营 [4] 强化数据赋能人工智能发展 - 会议提出进一步落实高质量数据集建设行动计划，深入实施强基扩容、应用赋能、提质增效、管理服务、价值释放等6大专项行动 [5] - 目标到2025年底，形成一批满足AI就绪度要求、有效训练先进模型、切实解决行业难题、具有国际影响力的标杆型数据集 [5] - 目标实现高质量数据集供给量质齐升，赋能效果更加显著 [5] 其他重点工作部署 - 会议部署了不断深化数据融合应用和场景建设、赋能数字政府建设持续健康发展、统筹深化数据领域国际合作等重点工作 [6] - 国家数据局将加强规划引领和创新驱动，加快释放数据要素价值，深入推进数字中国建设，努力完成数字中国建设“十五五”规划开局之年的各项目标任务 [6]

公共数据开发利用政策体系建设进展 - “十四五”时期 中国持续建立健全公共数据开发利用政策体系 让公共数据“跑起来”“用起来”并取得积极进展 [1] - “横向贯通、纵向联动”的共享体系基本建成 横向多地构建一体化政务大数据体系支撑跨层级跨部门跨业务数据调用 纵向全国一体化政务数据共享枢纽推动部门数据向地方回流 支撑各地区各部门共享调用超5400亿次 [1] 公共数据开放平台发展现状 - 2024年 全国地市级以上地方公共数据开放平台数量增长7.5% 开放的数据量增长7.1% [1] - 公共数据开放“数林”向基层延伸 广东、江苏、山东等11个省级开放平台实现与地市开放平台数据互联互通 [1] 公共数据授权运营模式创新 - 授权运营成为公共数据供给新亮点 在保障安全可控前提下向市场提供数据资源、产品和服务 [2] - 福建推进整体授权模式落地 基本跑通登记、授权运营、产品和服务定价全流程 [2] - 北京深化公共数据分领域授权模式应用 已向60余家金融机构、70多万户市场经营主体提供服务超过4亿次 [2] 公共数据应用场景拓展与示范 - 国家数据局累计发布100个公共数据“跑起来”示范场景 一批可推广、可复制的模式做法正在加快形成 [2] - 文化和旅游部推动“旅游景区入园便利”服务 强化特定群体数据共享和身份核验 已覆盖上千家景区 [2] - 中国气象局构建气象数据流通安全监管平台 已实现对气象领域1.4万个数据产品的统一管理 支撑了近13万个应用场景 [2] 公共数据未来发展展望 - 展望“十五五”时期 公共数据在供给环节将从机制探索走向规模运营 在应用环节将从场景示范迈向全域赋能 [2] - 随着数据要素市场化配置改革深入推进 公共数据价值将得到充分释放 数字中国建设活力将更加澎湃 [2]

文章核心观点 - 江西省萍乡市安源区通过推进数据要素市场化配置改革，成功实现从依赖煤炭资源的传统工矿城市向“数字创新谷”的转型，探索出一条数据价值化的新路径 [1][2][3] 区域经济与产业转型 - 安源区曾因煤炭资源枯竭陷入困境，如今通过数据要素改革蹚出从“地下挖煤”到“云端掘金”的转型新路 [1] - 区域用数据要素激活转型动能，从“老工矿城市”转变为“数字创新谷”，让“数字红利”可知可感 [2] 数据要素市场化改革的具体举措 - 安源区搭建了“一中心、两平台”的生态体系，包括一个汇聚92家服务商的“超市”平台和一个用于数据产品交易的“市场”平台 [2] - 依托数据共享统一交换平台和创新数据资产价值认定模式，将无形数据转变为银行认可的硬资产 [3] - 把分散“沉睡”的公共数据和企业数据加工成可流通、能增值的数字产品，累计获得数据资产质押融资授信6800万元 [2] 改革成效与具体案例 - 在一家瓷绝缘子生产企业，通过数字赋能行动精准实时调控设备参数，使生产效率提升25%左右，市场占有率达到25%左右 [1] - 数据流通应用场景广泛，例如工业园区利用能耗数据制定减排方案，社区通过“幸福360”智慧平台排查安全隐患 [2] - 数据实现了“活起来、用起来、跑起来”，与产业转型和民生服务紧密联系，使产业转型更高效、民生服务更精准 [3] 区域影响力与合作拓展 - “一中心、两平台”形成的“数据服务超市”生态体系不仅服务本地企业，也吸引了贵州等地的数据企业开展深化合作 [2] - 安源区从数据应用者升级为区域数字服务提供者，推动了数据资源的产品化、商品化和价值化 [2]

2026年数据要素市场化配置改革核心进展 - 2026年被定位为“数据要素价值释放年”，数据要素市场化配置改革进入攻坚阶段 [1] - 改革核心路径从追求数据直接交易转向以数据赋能业务效率提升与商业模式创新 [1] - 数据交易所的角色从传统交易撮合向提供全链条生态服务转型，目标是助力数据“供得出、流得动、用得好、保安全” [1] 数据交易所的供给扩容举措 - 多地数据交易所积极拓展数据供给主体范围，引导互联网平台企业、科研机构、中小微企业等参与，推动公共数据与社会数据深度融合 [2] - 交易所聚焦重点产业场景优化数据供给结构，围绕数字经济核心产业、先进制造业、现代服务业等领域，定向归集产业链上下游数据，打造标准化数据产品 [2] - 具体案例：江苏省数据交易所医药服务行业专区正式运行并完成首批场内交易，聚焦医药研发、临床诊疗、公共卫生等领域 [3] 数据交易所的服务升级举措 - 数据交易所突破单一交易撮合功能，向全链条、一体化数据服务平台转型 [3] - 具体案例：北京国际大数据交易所联合共建东城区数据要素服务中心，提供数据合规咨询、产权登记、采购寻源、产品设计、跨境评估、标准化研制及数商引入等全链条服务 [3] - 这些探索释放出改革由“合规试点”加快转向“规模化应用与生态化服务”的积极信号 [3] 当前面临的核心瓶颈与挑战 - 数据“供不出、流不动、用不好”的问题依然突出，制约了数据要素价值的充分释放 [4] - 法律层面：现有五部数据领域相关法律均聚焦安全规制，尚未出台专门促进数据流通发展的专项法律 [5] - 技术层面：数据安全流通核心技术尚未实现突破性进展，未能构建起兼顾流通效率与安全保障的完善环境 [5] - 产业层面：尚未形成独立且专业的数据资源开发利用队伍，成熟的独立数据产业体系仍未建立 [5] - 数据确权与定价在实操层面面临挑战，如非标数据治理的复杂性、数据场景价值的动态匹配难题 [6] - 数据流通存在隐形壁垒，高价值数据无法在各企业、各行业、各地区之间顺畅流动 [7] 推动改革深化的建议与方向 - 加快数据流通相关法律的出台 [6] - 加快数据基础设施建设，发挥新型举国体制优势突破数据安全流通技术，并基于技术突破加快国家数据基础设施建设和运营 [6] - 大力培育数据产业，从“点—线—面”三方面大力培育数据企业，尽快打造一批数据明星企业，加快构建面向人工智能的数据产业链，打造数据产业集聚区 [6] - 从国家层面加强制度对接，打通公共数据与企业数据流转的管道，形成全国统一的大市场 [7] - 培育由数据经纪人、技术服务商、第三方评估机构等多方参与的生态体系，通过专业化分工化解企业违规风险并降低交易门槛 [7]

国家数据局2026年重点工作部署 - 国家数据局部署2026年重点工作，核心目标是深入推进数字中国建设，加快释放数据要素价值，为中国式现代化奠定坚实的数字基础 [1][2] 数字中国建设规划与数据市场培育 - 高质量编制实施数字中国建设规划，完成数据要素市场化配置改革的战略部署 [1] - 加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场，从加强顶层设计、繁荣市场生态、完善市场治理三方面着力 [1] - 加快建立全国统一的数据产权登记制度，持续健全数据要素基础制度 [1] 数据基础设施与算力网络建设 - 加快建设全国一体化算力网，并建设全国一体化算力网监测调度平台 [1] - 加力推进数据基础设施建设和运营 [1] 数据产业发展与科技创新 - 推动加快数据产业发展、梯次培育数字产业集群 [1] - 着力推进数据科技创新和产业创新深度融合 [1] 数据赋能人工智能发展 - 强化数据赋能人工智能发展，进一步落实高质量数据集建设行动计划 [1] - 深入实施强基扩容、应用赋能、提质增效、管理服务、价值释放等6大专项行动 [1] - 目标到明年底，形成一批满足AI就绪度要求、有效训练先进模型、切实解决行业难题、具有国际影响力的标杆型数据集，实现高质量数据集供给量质齐升，赋能效果更加显著 [1] 数据应用拓展与国际合作 - 不断深化数据融合应用和场景建设 [2] - 赋能数字政府建设持续健康发展 [2] - 统筹深化数据领域国际合作 [2]

政策发布与核心目标 - 锦州市正式印发《锦州市公共数据资源授权运营管理办法（试行）》，旨在深化数据要素市场化配置改革，规范公共数据授权运营活动，加快推动公共数据社会化应用 [1] 运营原则与重点领域 - 公共数据授权运营坚持安全与发展并重，在保障安全与隐私的前提下，优先服务公共治理与公益事业 [1] - 积极支持金融、农业、医疗、交通、教育、文化等数据增值潜力显著的重点领域发展 [1] 运营体系与技术保障 - 要求建设统一的公共数据运营平台作为服务通道，整合已建渠道 [1] - 平台将采用数据沙箱、隐私计算等技术，搭建可信授权认证与安全流通环境，确保全过程可记录、可审计、可追溯 [1] - 鼓励多元主体对已交付的公共数据产品进行合规再开发，以促进数据融合与价值提升 [1] - 明确禁止运营机构滥用市场地位或从事垄断行为 [1] 数据安全与责任体系 - 确立了“谁采集谁负责、谁持有谁负责、谁管理谁负责、谁运营谁负责、谁使用谁负责”的全链条责任体系 [2] - 运营机构需设立数据安全责任人，建立常态化监测、评估、应急机制，并加强对合作方的安全监管 [2] - 数据提供部门需强化源头质量管理与分类分级保护 [2] 适用范围与监督 - 供水、供气、供热、供电、公共交通等公用企业的公共数据资源开发利用，也可参照本办法相关程序执行 [2] - 公用企业数据开发利用需在维护公共利益与企业合法权益的同时，接受监督 [2]