公共数据价值化行动进展 - 国家数据局已组织实施公共数据“跑起来”示范场景建设 累计发布四批次共100个示范场景[1] - 数据供给方式从“共享为主”向“共享、开放、授权运营协同推进”转变 第四批场景中授权运营已成为重要供数方式[2] - 授权运营通过引入专业化力量加工治理数据 平衡了数据流通与安全矛盾 使更多数据可以放心供给[2] - 当前授权运营仍处于起步阶段 相关部门将持续推进制度落地 让更多高价值数据供给市场[2] - 公共数据开放与授权运营将统筹推进 以最大程度释放公共数据价值[2] 遥感卫星数据应用与效率提升 - 国家航天局统筹全国民商遥感卫星资源 建立卫星虚拟观测星座以满足高时效应急减灾观测需求[1] - 该模式旨在从根本上提升用户数据获取效率和卫星利用率[1] - 目前我国在轨遥感卫星数量已达400余颗 覆盖光学、高光谱、红外及微波类型 实现全天候全天时对地观测[3] - 2025年累计开展159起国内外遥感应急灾害监测 完成卫星成像5700余次[3] - 2025年向国内提供高质量遥感数据2.3万余景 向国外提供数据1600余景 为防灾减灾抢险救灾提供精准数据支撑[3] - “太空打星”模式通过流程化调度与数据共享 让分散数据“跑起来” 大幅提升卫星观测应急响应速度[3] - 该模式将数据转化为看得见的防灾减灾卫星监测数据新质“生产力”[3]

可回收火箭技术发展 - 核心观点：全球主要火箭厂商正积极发展全面回收技术，旨在将发射成本从数千万至上亿美元大幅降低至数百万美元，从而降低太空经济门槛，推动相关商业与科研活动爆发式增长 [1] - 行业趋势：由于星链等卫星星座部署需求上升，SpaceX等公司正从部分回收转向全面回收技术发展 [1] - 参与者动态：除SpaceX外，Arianespace、三菱重工、中国航天科技集团等传统大型火箭厂商对一级火箭回收技术验证的意愿也显著提高 [1] - 成本影响：目前一次性火箭平均发射成本为1.1亿至1.8亿美元，部分回收火箭成本约为6700万美元，而全面回收技术目标是将成本降至200万至500万美元 [1] - 产业意义：可回收技术已成为不可逆的产业共识，技术成熟后将使太空从“奢侈品”变为“基础设施”，掌握低成本天地往返能力的厂商将主导未来新太空经济 [1] 机器人租赁平台生态化 - 核心观点：全国首个开放式机器人租赁平台发布，标志着机器人服务从传统购买模式转向按需租赁的共享生态，有望降低中小企业自动化门槛并催生新业态 [2] - 平台概况：平台名为“擎天租”，已覆盖全国50个核心城市、超600家服务商，提供多品牌、多型号机器人租赁，租金价格从200元到超万元不等 [2] - 发展目标：预计到2026年，平台租赁服务将覆盖全国超200个城市，用户可通过小程序、商城等渠道直接下单 [2] - 模式转变：该平台将机器人使用从高门槛的一次性投入（动辄数十万乃至数百万元）转变为可按日、按月付费的轻量化服务 [2] - 行业影响：该模式可能使机器人像云计算资源一样被便捷调用，成为可随时获取的基础生产力工具，加速“机器换人”进程在实体经济的渗透 [2] 公共数据价值化推进 - 核心观点：国家数据局正统筹推进公共数据从“共享为主”向“共享、开放、授权运营协同推进”转变，旨在释放公共数据价值，为数字经济发展注入动能 [3] - 政策行动：国家数据局组织实施公共数据“跑起来”示范场景建设，已发布四批次共100个示范场景（前三批70个，第四批30个） [3] - 供给方式转变：数据供给方式发生转变，在第四批示范场景中，授权运营已成为重要的供数方式 [3] - 发展关键：授权运营仍处于起步阶段，其成功关键在于“制度落地”与“分类推进”，需持续厘清权责边界、健全收益分配与安全监管机制 [3] - 数据价值转化：通过上述机制，公共数据有望从“资源”转变为可安全流通、持续增值的“资产” [3]

火箭发射成本革命与可回收技术发展 - 核心观点：全球主要火箭厂商正积极发展全面回收技术，旨在将发射成本从数千万至上亿美元大幅降低至数百万美元，从而降低太空经济门槛，驱动卫星互联网、太空旅游等商业活动爆发式增长 [1] - 行业趋势：太空厂商SpaceX正从部分回收火箭技术转向全面回收方向发展，同时Arianespace、三菱重工、中国航天科技集团等传统大型火箭厂商对一级火箭回收技术验证的意愿也显著提高 [1] - 成本影响：目前一次性火箭的平均发射成本为1.1亿至1.8亿美元，部分回收火箭成本约为6700万美元，而全面回收技术的目标是将发射成本降至200万至500万美元 [1] - 长期意义：可回收技术已成为不可逆的产业共识，未来十年，掌握可靠且低成本天地往返能力的厂商将主导新太空经济的规则与边界 [1] 机器人租赁服务生态化与市场渗透 - 核心观点：全国首个开放式机器人租赁平台“擎天租”的发布，标志着机器人服务从“产品购买”模式向“能力按需调用”的共享生态转型，旨在降低中小企业自动化门槛并催生新业态 [2] - 平台现状：该平台已覆盖全国50个核心城市和超600家服务商，提供多品牌、多型号机器人租赁服务，租金价格从200元到超万元不等 [2] - 发展目标：预计到2026年，平台租赁服务将覆盖全国超200个城市，用户可通过小程序、商城等渠道直接下单 [2] - 行业影响：该模式将原本数十万乃至数百万元的一次性设备投入，转变为按日、按月付费的轻量化服务，有望使机器人像云计算资源一样成为可便捷调用的基础生产力工具，加速“机器换人”进程 [2] 公共数据价值化与授权运营推进 - 核心观点：国家数据局正统筹推进公共数据从“共享为主”向“共享、开放、授权运营协同推进”转变，授权运营已成为重要的数据供给方式，旨在释放公共数据价值 [3] - 政策行动：国家数据局已组织实施公共数据“跑起来”示范场景建设，累计发布四批次共100个示范场景（前三批70个，第四批30个） [3] - 模式转变：数据供给方式正发生转变，在第四批示范场景中，授权运营已成为重要的供数方式 [3] - 发展关键：授权运营的成功关键在于“制度落地”与“分类推进”，需持续厘清权责边界、健全收益分配与安全监管机制，以将公共数据从“资源”转变为可安全流通、持续增值的“资产” [3]

公共数据“跑起来”示范场景发布与成效 - 国家数据局于12月22日发布新一批30个公共数据“跑起来”示范场景，涉及二手车交易、医疗检查结果共享、学业数据服务、玉米全产业链大数据等经济和民生领域 [1] - 至此，我国已累计发布四批次共100个公共数据“跑起来”示范场景，第一批场景经过一年建设已基本完成，形成了可复制、可推广的建设模式 [1] - 下一步，国家数据局将继续加大应用场景建设和开放力度，推动场景从“点上突破”走向“面上开花”，以公共数据开发利用引领各方数据融合应用 [1] 公共数据应用的多领域社会与产业效益 - 在民生服务领域，应用场景包括医疗保障“一人一画像”、旅游景区“免证入园”、社保数据支撑就业服务等，提升了参保管理、游客体验和职业信用评估水平 [2] - 在产业发展领域，海关总署利用跨境贸易通关数据助力中小微企业降低融资成本，物流数据开放互联提升了多式联运效率并降低成本，自然资源部“天地图”成为重要地理信息服务平台 [2] - 在社会治理领域，民商卫星数据助力防灾减灾，已服务国内外20余起重大灾害应急响应 [2] 公共数据授权运营模式的进展与成果 - 授权运营作为公共数据开发利用的创新模式，是对公共数据开放的有益补充，有助于激发数据供给和使用的活力 [2] - 自公共数据“1+3”政策体系发布以来，各地区在授权运营上取得积极成效，数据资源供给进一步丰富，数据服务企业加快培育 [2] - 授权运营催生了一批数据服务企业，例如天津确定了13家市级授权运营试点单位并培育了8家运营机构，安徽已对接储备合伙人超70家并引育67家第三方服务机构 [3] 授权运营场景的具体应用与价值释放 - 公共数据带动各类数据融合利用，为产业发展和公共治理提供支撑，例如山东累计打造授权运营场景150余个，“泉融通”“政保通”等数据产品在金融、医疗、民生领域广泛应用 [3] - 新疆基于农业、气象等数据资源开发“数据融资、智能授信”金融服务场景，累计开展助贷查验5243次，协助金融机构发放贴息贷款2.15亿元 [3] - 国家数据局表示授权运营仍处于起步阶段，未来将持续推进制度落地，让更多高价值数据流向市场，并统筹推进公共数据开放与授权运营以最大程度释放数据价值 [3]

公共数据价值化行动进展 - 国家数据局已组织实施公共数据“跑起来”示范场景建设，累计发布四批次共100个示范场景（前三批70个，第四批30个）[1] - 数据供给方式正从“共享为主”向“共享、开放、授权运营协同推进”转变，在第四批场景中授权运营已成为重要供数方式[1] - 授权运营通过引入专业化力量加工治理数据，平衡了数据流通与安全矛盾，丰富了数据资源供给，但当前仍处于起步阶段[1][2] 卫星遥感数据应用与效率提升 - 国家航天局统筹全国民商遥感卫星资源，建立卫星虚拟观测星座，以满足高时效应急减灾观测需求[1] - 目前中国在轨遥感卫星数量超过400颗，覆盖光学、高光谱、红外及微波类型，实现全天候、全天时对地观测[2] - 2025年累计开展159起国内外遥感应急灾害监测，完成卫星成像超过5700次，向国内提供高质量遥感数据超过2.3万景，向国外提供数据1600余景[2] - “太空打星”模式通过流程化调度与数据共享，大幅提升了卫星观测应急响应速度，将分散数据转化为防灾减灾的新质“生产力”[2]

公共数据“跑起来”示范场景建设成效 - 国家数据局已累计发布4批次共100个公共数据“跑起来”示范场景，在民生服务、产业发展、社会治理等领域取得可感可及成果 [1] - 示范场景建设有效扩大了数据供给、培育了应用生态、形成了可推广模式，数据赋能作用日益显现 [1] - 各地区各部门应用场景建设百花齐放，聚焦公共数据资源开发利用，形成高价值数据集、数据产品或数据服务 [2] 授权运营模式取得突出成效 - 授权运营作为公共数据开发利用的重要创新模式，自“1+3”政策体系发布以来取得三方面突出成效：形成重视数据要素价值的氛围、扩大实践范围（全国已有20多个地方和10多个部门开始探索）、规范程序使数据使用更有序 [2] - 授权运营通过“清单化管理+场景化供给”，突破传统开放模式的数据碎片化、低价值困境，形成“原始数据不出域、价值挖掘在域内”的闭环，显著提升数据可用性 [2] - 公共数据资源“跑起来”的实践工作，进一步丰富了数据供给，验证了新技术，拓展了应用场景，完善了管理制度，充分证明了数据要素在社会治理和市场经济方面的价值 [3] 数据融合应用推动产业升级 - 在医药健康、遥感卫星、低空经济、智能汽车等领域，均涌现出通过数据融合应用推动产业升级与治理现代化的典型案例 [2] - 公共数据在赋能实体经济、扩大消费需求、提升治理能力中发挥了要素作用 [2] 公共数据开发利用面临的挑战与建议 - 公共数据开发利用仍面临深层挑战，需协同推进开放与授权运营两种方式，使二者各展所长 [4] - 长期困扰的“不愿、不敢、不能”等机制性障碍尚未根本解决，需解除数据供给单位的安全顾虑，并辅以高效安全的流通环境 [4] - 未来需从三方面突破：将公共数据开放和授权运营纳入法定职责以解决供给意愿问题、集中力量突破以密态计算为代表的数据安全流通技术、让授权运营与数据基础设施相互支撑 [4] 公共数据价值化未来前景 - 专家判断公共数据授权运营将在若干通用性、确定性强的场景中爆发潜力 [5] - 随着相关制度规则的完善，公共数据的公益范围和商业范畴将进一步明晰和区分，这将带动全社会数据要素从数据到要素资源，资源到资产，资产再到资本的“跳跃” [5]

公共数据授权运营的定位与意义 - 授权运营是公共数据资源开发利用的一种创新模式，是对公共数据开放的有益补充 [1] - 该模式有助于激发供数动力和用数活力，更好促进数据要素市场化价值化 [1] 公共数据授权运营的当前成效 - 授权运营能让数据资源供给进一步丰富，通过引入专业化力量加工治理数据，平衡数据流通与安全矛盾 [1] - 例如，北京建设金融、气象、时空等公共数据专区，数据流通规模超3000亿条，服务普惠金融、城市运行、交通治理等场景 [1] - 授权运营催生一批数据服务企业，天津确定了13家市级授权运营试点单位，并遴选培育了8家经营主体作为运营机构 [2] - 安徽建立“运营机构+合伙人”机制，已对接储备合伙人超70家，引育资产评估等67家第三方服务机构 [2] - 贵州鼓励多元市场主体参与，围绕卫生健康、金融保险、文化旅游等9个重点领域，培育96家企业作为开发利用机构 [2] 公共数据授权运营的应用与赋能 - 授权运营让数据赋能作用加快释放，公共数据带动各类数据融合利用，为产业发展和公共治理提供有力支撑 [2] - 山东累计打造授权运营场景150余个，“泉融通”“政保通”等典型数据产品在金融、医疗、民生领域广泛应用 [2] - 新疆基于农业、气象等数据资源，开发形成“数据融资、智能授信”金融服务场景，累计开展助贷查验5243次，协助金融机构发放贴息贷款2.15亿元 [2] 公共数据授权运营的未来发展 - 当前授权运营仍处于起步阶段，国家数据局将会同各地区各部门持续推进制度落地落实，让更多高价值数据供给到市场中 [2] - 公共数据开放与授权运营各有优势，适用于不同的数据类型和应用场景，国家数据局将统筹推进这两种开发利用方式，最大程度释放公共数据价值 [2]

核心观点 - 南京市5款城市治理领域公共数据产品在江苏数据交易平台南京区域专板成功挂牌上架 标志着南京市在推动公共数据授权运营和价值释放方面迈出关键一步 [1] 产品与开发 - 由江苏有线数据网络有限责任公司开发了5款城市治理领域公共数据产品 [1] - 产品围绕企业“设立—经营—变更—异常—注销”全生命周期关键信息 精准对接市场交易、商业合作、风险管控等高频应用场景 [1] - 产品通过标准化接口设计 实现数据实时、安全、高效流通 旨在破解“数据获取难、核验成本高、信息不对称”难题 [1] - 产品具有需求导向明确、应用场景丰富、数据价值凸显等鲜明特质 [2] 平台与运营机制 - 产品在江苏数据交易平台南京区域专板成功挂牌上架 [1] - 南京区域运营中心作为江苏数据交易所“省市联动”体系的重要枢纽 发挥“公共数据价值释放加速器”作用 [1] - 自公共数据授权运营政策实施以来 中心主动对接企业 提供政策解读与流程指导 助力企业合规高效开展数据产品开发 [1] - 产品经审核后 中心提供从登记、上架到交易服务的全流程支持 确保数据来源合规、流通安全可靠 [1] - 南京区域运营中心将按照“数据二十条”要求 完善“合规供给+市场适配”服务机制 通过严格审核与供需对接 推动数据产品合规流通、精准应用 [2] 产品价值与应用场景 - 在需求导向方面 产品紧扣企业经营服务各环节核心需求 涵盖产业投资、风险防控、增值服务等具体场景 提供实用数据支撑 [2] - 产品以数据核验替代人工核查 旨在降低数据使用成本 [2] - 在应用场景方面 服务范围覆盖商业合作、产业链分析、供应链管理、人力资源等多个领域 [2] - 产品有助于助力产业升级 并通过实时数据联动 推动跨企业、部门协同效率提升 [2] 合作与意义 - 此次产品成功上架 是数据交易平台与产品开发方协同创新、优势互补的典型案例 [2]

文章核心观点 - 数据要素市场正赋能千行百业 数据驱动、模型交付的智库新业务模式可能成为第二增长曲线 而跨界融合与场景创新是未来数据业务落地的核心突破口[2][4] 深圳国家高技术产业创新中心概况 - 公司是一家成立于1992年的科技产业智库 由国家发改委与深圳市政府共同设立 目前团队有300人 长期服务于深圳和大湾区政府领域的科技产业决策[2] - 智库服务两类群体 一类是政府部门 一类是金融机构与大型企业的战略部门[2] 智库数字化转型与数据产品 - 智库业务进行数字化转型 打造了全国首个创新产业情报领域的高质量数据集HiTech data 开创“数据驱动、情报赋能”的科技产业决策新范式[3] - HiTech data数据集有效数据达400亿条 日更新量超600万条 整合了1.1亿个机构、1.4亿个专利、100亿个舆情及3900万个人才数据[3] - 融合自然语言处理与机器学习技术 开发超100个产业分析模型 构建了包含7.8亿个实体、百亿级关系的知识图谱[3] - 该数据产品已服务50余个政府部门与千余家企业用户[3] 业务模式与增长曲线 - 在企业转型的场景化服务过程中 新业务不断迸发 传统智库运营模式如做调查、访谈的形式在业务中的占比逐渐下降[2] - 数据化形式的新兴业务 以及以模型化形式向客户交付 反而可能会成为第二增长曲线[2] - 在探索场景化应用过程中形成了三方面体会：知识化、模型化、产品化[4] - 目前打造出来了两个产品类型 一个是SaaS化产品用来赋能B端和C端部门 另一个是DaaS服务形成一系列数据产品直接服务于数据使用方[4] - 目前智库研究的行业模型已经超过100个[4] 公共数据运营与市场机遇 - 在实际服务政府与企业客户过程中 公共数据的融合不可避免 将企业真实运营数据与智库自建的决策型数据结合 能够在研发、生产、供应链管理和市场营销等环节产生更显著的辅助决策效果[3] - 当前市场急需一种能够实现市场化良性运作的公共数据平台 以真正打通数据价值转化的链路 形成稳定、可持续的运营模式[3] 行业挑战与发展关键 - 场景正成为当前创新体系中最关键的要素之一 在具体产业场景中 如机械、加工、高端设备等细分场景 常常面临“语言不通”的现实[4] - 唯有真正切入产业现场、理解企业业务流程与痛点 数据能力才能被有效嵌入并释放价值 否则在推动千行百业的数据化、产品化和价值化过程中路径可能受阻[4] - 跨界融合与场景创新将成为未来数据业务落地的核心突破口[4]

文章核心观点 - 南京淳科公交有限公司的公交公共数据成功获得登记证书并实现资产入表，成为南京市首例国有企业完成“资源登记+资产入表+授权运营”的公共数据案例 [1] - 该案例为公共数据要素市场化改革提供了可借鉴的“高淳经验”，旨在激活公共数据资源并推动数据要素市场化改革 [1][2] 数据资产化详情 - 登记的数据为公交运行轨迹数据，包含441辆公交车资产信息、58条公交线路运营信息及实时轨迹监控信息等公共数据集 [1] - 经第三方评估，该数据资产以337万元规模入表登记 [1] - 公司通过数据脱敏、标注、整合、分析等手段使数据符合国家标准，最终确认为公共数据资源 [1] 对公司的意义 - 数据成功资产化标志着从数据资源到数据资产的转变，公司可获得未来数据运营分成的经济效益 [2] - 资产入表可作为有效凭证，为公司后期获得融资、信贷等金融服务拓展市场化渠道 [2] 行业与政策背景 - 公共数据授权运营是指由政府授权对公共数据进行加工开发，形成数据产品和服务并向社会开放的机制 [1] - 国家及省市层面已出台一系列文件政策，指明释放公共数据要素价值的方向 [2] - 公共数据作为国家基础性战略资源，其开发利用的深度和广度是深化数据要素市场化改革的风向标 [2] 区域经济影响 - 该案例有利于促进南京数据要素市场培育，为高淳区域经济发展注入新动能 [2] - 案例对经营主体参与数据要素市场及公共数据持有部门供数的积极性、主动性将产生深远影响 [2]