数据要素的战略价值与核心驱动力 - 数据要素是数字文明的核心驱动力，正引发生产方式、社会结构和治理模式的重塑，成为突围破局的重要抓手和价值创造的重要源泉 [7] - 数据主权已成为国家综合竞争力的重要体现，直接关系到一国能否在未来全球竞争中赢得主动、塑造优势 [7] - 数据要素已深度融入生产、分配、流通、消费等各环节，对于促进科技协同创新、产业转型升级等方面具有“四两拨千斤”的作用 [7] 数据价值释放的制度建设 - 数据基础制度的核心作用在于破解“数据不愿供、流不动、用不好”等制度障碍，为数据要素从“资源”向“资产”“资本”转化提供规则指引 [10] - “数据二十条”创造性提出了数据产权结构性分置的运行机制，即数据持有权、数据使用权、数据经营权“三权”分置，以明晰各方权利、激励用数 [11] - 培育全国一体化数据市场是打破“数据孤岛”、提高数据资源配置效率、激发市场活力和创新潜力的重要途径 [12] 数据价值释放的应用牵引 - 在生产制造领域，数据是企业提质增效的“新引擎”，通过智能化分析可提升研发设计效率，实现智能预警与产线优化 [13] - 数据在产业链上下游甚至跨行业流动时，其倍增效应更为凸显，行业龙头通过整合生态数据可推动整个行业全要素生产率的跃升 [13] - 在生活服务领域，数据通过精准匹配与供给支撑便捷服务，公共数据授权运营可开发出丰富多样的数智化产品，例如整合多方数据核验家政人员资质 [14] - 在政府治理领域，打破部门“数据孤岛”能实现从出生到养老等事项的“一网通办”，智能感知系统采集的数据可为风险识别和灾害预警提供支撑 [15] 数据价值释放的安全治理 - 安全是数据要素进入流通领域的基础性条件，系统性风险管控机制能为数据流动提供信任基础 [16] - 构建全流程安全保障能力能推动高价值敏感数据的开放和复杂场景落地，促进数据应用从低价值场景向高价值领域迈进 [16] - 践行“数据可用不可见”原则，在不触碰原始数据的前提下利用风控模型进行实时分析研判，可切实保护用户数据安全和个人隐私 [20] 数据赋能金融服务的实践案例 - 浙江丽水市通过“丽即通”平台融合公共政务、商户经营、银行信贷等多源数据，为分散全国的丽水籍商户精准画像，破解小微商户融资难题 [17] - 截至2026年1月15日，“丽即通”平台已服务丽水籍域外小微主体超3.29万户，商户授信金额达79.53亿元 [17] 数据赋能建筑劳务与风险防控的实践案例 - 深圳“建筑港智能调度系统”为建筑工人建立“数字身份证”和“信用账户”，将出勤与完工情况量化为信用价值，以数据穿透实现劳务全景可视 [19] - 平台上线3年来，已实现劳务结算超10亿元，助力施工企业降本增效超15% [19] - 中移互联网基于可信数据流通安全底座与风控平台构建智能联防机制，通过动态风险识别模型在毫秒间精准识别诈骗并进行显性化预警 [20]

2026年数据要素市场核心特征 - 市场呈现“政策制度完善”与“地方实践落地”并举的特点，2026年被定位为“数据要素价值释放年” [1] - 气象、统计分析等公共数据产品因合规性优势将加速成熟，金融、医疗行业数据产品因市场利益驱动也将快速成型 [1] 数据要素价值加速兑现的驱动因素 - 公共数据价值加速释放：2025年国家数据局累计发布100个重点建设的公共数据“跑起来”示范场景，覆盖智慧农业、医疗健康、交通物流等多个行业 [3] - 企业数据价值显现：央企集团通过设立数据公司或专业子公司模式运营数据业务的企业数量接近80家，工业领域数据应用使高端产品研发和采购交付周期缩短30%以上 [3] - 需求场景明确：不涉及个人隐私的分析应用类公共数据产品（如气象预警、宏观经济统计可视化）有望率先规模化供给，金融风险评估、医疗临床辅助诊断等产品将加速落地 [4] - 工业数据流通模式：工业互联网数据产品正通过链主企业搭建的可信数据空间，向产业链伙伴开放接口，共享数据模型、分析结果等，推动全局优化 [5] 制约价值释放的关键协同痛点 - 治理层面存在多部门、多层级分头管理现状，导致责任边界模糊、安全风险凸显、规则摩擦并存 [7] - 区域与行业间的规则差异对数据高效供给与自由流动形成显著制约 [7] - 跨区域流通中数据确权与收益分配责任不清，跨行业应用中安全标准不统一（如金融与医疗）阻碍数据共享 [7] - 市场面临“有产品无需求”问题，缺乏激活需求的统筹抓手，而人工智能被视为激活需求端的关键推动力 [8] 推动长效发展的制度与技术双轮驱动 - 制度层面：全国数据工作会议明确加快培育全国一体化数据市场，加强顶层设计，2026年政策重点将从“立规矩”转向“抓落实”和“促协同” [11] - 统一规则作用：建立统一交易规则、登记制度和评估体系，将数据确认为标准化商品，倒逼数据持有者从“成本中心”转向“利润中心”思维 [11] - 技术标准支撑：2026年将推出30余项数据领域国家标准，并布局智能体、具身智能等前沿方向标准，加快公共数据、高质量数据集等急需标准出台 [12] - 技术架构创新：数据基础设施与人工智能基础设施融合，依托“大平台、微服务”架构，可快速开发响应场景需求的数据产品（如供应链协同产品） [12] - 价值衡量标准：需建立科学的数据价值衡量体系，从企业数据产品形成的现金流等可量化指标（产值、增加值、销售额等）入手，明确价值维度 [13] - 评估体系关键：未来评估体系应超越单纯交易规模，转向衡量数据对数字化转型的实际效益及其对数字经济核心产业增加值的贡献 [13] 市场规模展望 - 据艾瑞咨询数据，2025年中国数据要素市场规模超2000亿元，2028年有望突破3000亿元 [13]

我国数据要素市场进入体系化协同新阶段 - 我国数据科技发展进入体系化布局、协同化推进的新阶段，将多措并举加大对各类数据流通服务机构的培育力度，繁荣数据市场生态，加快建设开放共享安全的全国一体化数据市场 [1] - 党的二十届四中全会审议通过的《建议》新增“开放、共享、安全”三个关键词，明确了全国一体化数据市场的发展方向 [1] - 国家数据局首次将数据流通服务机构分为三大类别，标志着我国数据要素市场建设进入新阶段 [2] 三类数据流通服务机构成为市场生力军 - **数据交易所（中心）**：是我国首创，正加快探索建立数据流通交易全链条服务体系，在孵化产品服务、合规保障、标准建设等方面发挥积极作用，但目前数据交易规模还不大，正处于爬坡过坎的阶段 [3] - **数据流通服务平台企业**：主要聚焦行业领域，以数据基础设施为载体，围绕产业链、供应链和生态链，以价值共创方式促进数据资源开发利用，其特点是服务行业、价值共创，以数据交换为主兼有数据交易 [4] - **数据商**：是以数据为生产经营关键要素的企业，包括数据标注企业、地方数据集团以及数据资源富集型企业等，通过数据驱动的精准服务方式释放数据要素价值，并可能向平台化方向转型 [5] 数据交易所创新发展的“三个深度融合”路径 - **与实体产业发展深度融合**：数据交易所需深入产业场景，围绕产业链和实体经济需求拓展增值服务，具体包括助力企业开发利用数据、助力企业数据资产化、助力公共数据进场交易、助力打通可信数据空间 [7][8][9] - **与数据产业发展深度融合**：数据交易所应推动数据产业的规模化、标准化和资本化，具体工作包括基础设施建设、数据技术应用、数据资源整合 [9][10] - **与数据市场发展深度融合**：数据交易所是释放数据要素价值的关键，需重点推动安全、规范与创新，例如推进监管沙盒或产业沙盒建设，作为市场规则制定与执行的核心载体，并连接供需、催化碰撞以创造新价值 [11][12] 支持数据交易所发展的系统性政策建议 - **明确监管职能**：确立国家数据局作为全国数据交易所核心监管与统筹协调机构的法律地位，实施备案制管理，新设数据交易所需经省级审核后报国家备案，同时支持探索跨区域服务节点并研究制定负面清单 [13] - **支持业务拓展**：对依法合规设立的数据交易所赋予一定的特许经营权以增强其权威性，例如鼓励授权运营的公共数据产品通过其流通交易，并支持其探索数据资产化、资本化路径，如提供数据资产入表、质押融资、证券化等全链条服务 [14] - **建设基础设施**：统筹中央预算内资金、新型政策性金融工具等，支持数据流通交易服务机构建设数据市场设施，建议中央财政设立专项资金，重点支持基础平台建设和初期运营，并支持有条件的数据交易所开展基础设施试点试验 [14] - **约束激励并举**：调整对数据交易机构的资源投入方式和评价标准，考核重点从短期财务指标转向合规安全水平、生态构建效果等，并建立健全创新容错纠错机制，对探索性创新中的非主观故意失误建立免责或减责机制 [15]

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]

文章核心观点 - 全国数据工作会议将2026年定为“数据要素价值释放年”，标志着数据要素市场化配置改革进入价值创造与验证的关键新时期，2026年数据要素价值规模化释放完全值得期待 [1] - 建设全国一体化数据市场是破解数据要素价值释放难题、充分发挥市场优化配置资源决定性作用的必由之路 [1][7] - 数据产业的商业模式将围绕“数据产品化”发生深刻变化，从“项目制开发”向“可复购的数据服务”转变，并与人工智能基础设施融合，催生数据产品2.0和智能体等新兴业态 [15][16] 对“数据要素价值释放年”的解读与期待 - 将2026年定为“数据要素价值释放年”意味着前期在制度建设、平台搭建、场景谋划和产品开发上的积极探索已积累到量变到质变的关键时刻 [3] - 政策层面已铺平道路，例如2024年底至2025年初国家数据局连续出台数据产业、企业数据资源、公共数据授权运营、数据基础设施建设等一系列政策 [3] - 可信数据空间试点推动了“搭平台”热潮，数据要素×大赛及场景清单推动了“谋场景”实践，各地数据交易所、平台企业和数据商在“做产品”上发挥了先锋作用 [3] - 当前是“万事俱备，只欠东风”，全国数据工作会议吹响了进军号，期待2026年数据要素价值释放能够规模化爆发 [4] - 判断“数据要素价值释放年”是否成功，应聚焦价值指标，建议从微观企业数据产品产生的现金流，以及产值、增加值、销售额、市值等指标去定义和衡量数据产业的价值释放成效 [5] 全国一体化数据市场的意义与建设路径 - 建设全国一体化数据市场旨在打破地域、行业界限，实现数据要素在全国范围无障碍地“供得出、流得动、用得好、保安全” [7] - 关键性基础建设包括：建立全国性互联互通的数据基础设施（平台）、全国统一的数据相关标准体系、全国一体化的数据互操作规范、鼓励数据商发展、在可信数据平台基础上通过谋场景和做产品实现数据价值 [7] - 全国一体化数据市场能带来的益处包括：让分散不出域的数据在全国自由流动，优化资源配置；让数据商获得空前市场空间，开发更多更好的数据产品和服务；充分发挥数据要素的规模效应（边际规模递增）、范围效应、乘数效应以及对其他要素的带动引领作用 [8] - 构建全国一体化市场的基石是“五统一、一开放”，即统一数据产权、统一数据流通、统一数据交易、统一数据安全、统一数据治理，实现数据市场的开放共享和安全可控 [8] - 实践层面，需积极总结各地各行业在统一制度、平台、标准、元数据、认证等方面的经验，提炼共性，鼓励跨地域跨行业的规则与平台互通；同时发挥国家层面行政、行业组织、标准化组织等的作用，推动全国一体化的制度、规则、标准、确权体系、登记体系、元数据体系、认证体系及平台互通建设 [9] 从数据资源到数据产品的转变 - 对于公共数据持有者（政府部门），需落实责任驱动、绩效驱动原则，将数据共享、开放及授权运营作为责任，加强考核监督，激励先进 [11] - 对于数据资源富集的大型企业等市场主体，需落实市场驱动、利益驱动原则，兼顾社会责任，具体措施包括：通过有偿使用鼓励释放数据；通过“数据可用不看见”等技术手段保护数据持有权；鼓励公开元数据以便数据商发现和调用；让相同功能的元数据形成竞争和价格机制，降低使用成本 [11] - 通过市场机制，鼓励对市场高频使用的数据开发共性的数据原子能力（数据中间产品），以改善数据供给 [12] - 预计最先成熟并规模化供给的数据产品包括：不涉及涉私数据的分析类数据产品（如气象数据产品、统计分析可视化产品）；以及市场利益驱动力较强的领域数据产品，如金融和医疗行业数据产品 [12] 数据与人工智能的相互赋能 - 高质量数据集已成为人工智能发展的关键，数据赋能人工智能发展主要体现在：结合行业高质量数据集赋能领域小模型的微调；建设行业知识库赋能大模型推理，减少幻觉；通过私域数据支撑人工智能私域应用 [13] - 实现上述赋能需要数据基础设施与人工智能基础设施融合建设，例如在可信数据空间等平台上融合部署AI大模型，利用其安全可信场域建设高质量数据集和知识库，赋能精准应用 [13] - 基于融合基础设施平台，可加强数据产品的智能化，或通过面向任务的AI智能体建设，实现数据产品向智能体升级，成为数据产品2.0 [13] - 全国一体化数据市场能为AI大模型提供更高质量、更合规的数据燃料，有效促进大模型应用落地，降低幻觉，提高泛化能力 [13] - AI的发展为数据价值计量提供了新的可能性，例如除了传统的字节数、数据条数，也可通过词元数进行计量，但这仍是流量方式，难以完全体现数据的内容价值 [14] 数据产业商业模式的演变与新兴业态 - 数据产业的商业模式将围绕“数据产品化”发生深刻变化，核心路径是“搭平台、谋场景、做产品”，必须落脚到数据产品化，而非局限于数据领域内部闭环运作 [15] - 数据产品化形式多样，包括各行各业的分析类、个体化数据产品，以及智能化的数据产品（如大模型、AI智能体）和结合硬件的产品（如具身智能） [15] - 在数据基础设施与人工智能基础设施融合的趋势下，数据产品开发将基于“大平台、微服务”架构，从“项目制开发”向“可复购的数据服务”转变成为必然，可以针对场景需求迅速开发产品并提供持续稳定的数据服务 [16] - 数据产业的核心业态围绕“数据—数据平台—数据产品—数据应用”四要素展开，包括：数据供给产业（采集、治理、标注等）、数据平台运营业（基础设施建设、生态体系建设等）、数据产品开发产业（产品与智能体开发生产服务）、数据应用业（各类应用服务及与实体经济融合服务），其中数据产品开发产业是价值化的核心 [16]

全国数据工作会议核心部署 - 会议将2026年定位为“数据要素价值释放年”，核心目标是畅通数据流动与资源配置渠道，激活市场供需，繁荣生态，推动数据“供得出、流得动、用得好、保安全”，以全面融入经济价值创造过程并赋能经济社会发展 [1] 数据市场与制度建设 - 高质量编制实施数字中国建设规划，坚持数据要素市场化配置改革主线，统筹好“三个建设” [1] - 加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场，对标“五统一、一开放”要求，加强顶层设计并完善市场治理 [1] - 持续健全数据基础制度，落实数据产权制度，加强政策协同并强化标准制定实施 [2] 数据科技创新与产业发展 - 着力推进数据科技创新和产业创新深度融合，推动数据科技创新，加快数据产业发展，梯次培育数字产业集群 [1] - 强化数据赋能人工智能发展，实施包括强基扩容、应用赋能、提质增效等在内的6大专项行动 [2] 数据融合应用与场景建设 - 不断深化数据融合应用和场景建设，强化需求牵引，持续开展“数据要素×”行动和公共数据跑起来示范场景建设 [1] - 推进城市全域数字化转型，开展国有企业数据效能提升行动，赋能数字政府建设持续健康发展 [1] 数据基础设施建设 - 加力推进数据基础设施建设和运营，推动数据基础设施规模化部署、系统化应用、一体化发展 [1] 数据领域国际合作 - 统筹深化数据领域国际合作，服务元首外交和主场外交，积极参与国际规则标准制定，探索数据跨境流动新模式 [2]

国家数据工作会议核心政策导向 - 会议于12月29日至30日在北京召开，由国家发展改革委及国家数据局主持 [1] - 核心目标是推动数据事业高质量发展，锚定数字中国建设目标任务 [1] - 必须充分挖掘数字经济潜能，促进数字科技和服务创新，优化数字消费软硬件环境，培育壮大数据产业 [1] - 必须坚持政策支持和改革创新并举，健全数据领域法规制度体系，加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场 [1] - 必须坚持投资于物和投资于人结合，多措并举激发投资活力，加快数字人才培养 [1] - 必须统筹数据领域高质量发展和高水平安全，做到既“放得活”又“管得好” [1] - 必须以苦练内功应对外部挑战，塑造有利的数据发展外部环境 [1] 2026年数据工作重点方向 - 准确把握数据工作新形势新要求，紧紧抓住发展机遇 [1] - 扎实推动数据事业高质量发展，锚定数字中国建设目标任务 [1] - 注重规划引领，健全完善数据领域法规制度体系 [1] - 加快培育开放共享安全的全国一体化数据市场 [1]

国家数据局2026年重点工作部署 - 核心观点：国家数据局部署2026年重点工作，核心在于通过编制实施数字中国建设规划、培育全国一体化数据市场、推进数据科技创新与产业融合、强化数据赋能人工智能发展等一系列举措，加快释放数据要素价值，深入推进数字中国建设 [1][2] 数字中国建设与顶层设计 - 高质量编制实施数字中国建设规划，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 [1] - 加强规划引领、创新驱动，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 [2] 数据市场培育与制度建设 - 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建设 - 加快建设全国一体化算力网，建设全国一体化算力网监测调度平台，加力推进数据基础设施建设和运营 [1] 数据产业发展与创新融合 - 推动加快数据产业发展、梯次培育数字产业集群，着力推进数据科技创新和产业创新深度融合 [1] - 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 [2] 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，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][2] - 力争到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，实现高质量数据集供给量质齐升，赋能效果更加显著 [2] 数据领域国际合作 - 统筹深化数据领域国际合作 [2]

国家发展新质生产力的战略导向与重点领域 - 核心观点：国家发展改革委强调在“十五五”及更长时期，需因地制宜、分类指导发展新质生产力，坚持全国一盘棋优化生产力布局，防止一哄而上和“内卷式”竞争，以增强整体效能 [1][4] 产业发展与区域布局原则 - 发挥各地比较优势，鼓励各地根据自身资源禀赋和产业基础找准功能定位，发展特色产业 [7] - 坚持全国一盘棋，优化重大生产力布局，系统推进重点领域发展 [4] 关键核心技术攻关领域 - 全链条推进集成电路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造等重点领域关键核心技术攻关，目标取得决定性突破 [14] 现代化基础设施体系建设 - 统筹规划推进新型基础设施、现代化综合交通运输体系、新型能源基础设施、现代化水网等建设 [12] 绿色低碳转型与政策支持 - 推动工业、城乡建设、交通运输、能源等重点领域绿色低碳转型 [17] - 发挥绿色财税、金融等政策引导作用，健全绿色消费激励机制，推广应用绿色技术 [17] 市场体系与金融支持 - 建立开放、共享、安全的全国一体化数据市场和全国一体化技术市场 [19] - 大力发展科技金融，健全资本市场功能以协调投资和融资，引导更多资金精准赋能科技创新和实体经济 [19]

国家数据局专题研讨会核心内容 - 国家数据局党组书记、局长刘烈宏主持召开专题研讨会，核心议题是研究构建数据流通交易监测指标体系 [1] 会议背景与战略意义 - 会议指出，构建监测指标体系是为了贯彻落实党的二十届三中和四中全会关于培育全国一体化数据市场的决策部署 [1] - 开展此项工作旨在摸清数据流通交易情况，准确掌握数据市场新特点新趋势 [1] - 其目标是广泛调动更多主体参与数据要素市场化价值化进程，加快建设开放共享安全的全国一体化数据市场 [1] - 最终目的是实现数据要素配置效率最优化和效益最大化 [1] 工作性质与推进方法 - 会议认为，数据流通交易监测指标体系建设是一项开创性的工作，难度大、挑战多，难以一蹴而就 [1] - 推进方法强调要协同推进数据市场培育和监测体系建设工作 [1] - 将组织经济、统计、产业等各领域专家学者共同开展研究，持续迭代完善 [1] - 目标是形成一套符合市场实际、科学合理的指标体系 [1] - 该体系将用于服务培育全国一体化数据市场，促进数据事业高质量发展 [1]