行业趋势与政策驱动 - 生成式人工智能和数据要素市场化加快推进，高质量数据集需求旺盛，推动数据标注产业发展[3] - 贵州省“十四五”期间数字产业规模年均增速达16.2%，预计到今年底将达到2800亿元左右，其中软件和信息技术服务业收入规模突破千亿元[5] - 国家层面提出全面实施“人工智能+”行动，加强人工智能同产业发展等相结合，抢占产业应用制高点，为数字经济发展提供指引[5] 地方产业发展与规模 - 贵州省大力培育数据标注全产业链，前期已集聚67家数据标注企业，从业人员总人数超过9100人[5] - 贵阳市白云区以贵州省首个数据开发利用加工基地为核心，已建成多个企业特色园区和超8万平方米的白云数据空间产业化基地[3] - 白云区规划数个标注基地，预计将带动超5000人就业[3] 公司运营与扩张 - 南国大数据（贵州）有限公司已在多个市州拥有分公司，目前员工规模超700人，未来有望带动超2000人就业[3] - 公司正与学校建立科研团队，研发自己的标注平台和预标注平台，以更高效地完成数据处理工作[5] - 公司通过产教融合模式，今年超过400名来自合作院校的学生在该企业完成实习，其中约20%的人通过考核留任[4] 业务内容与技术演进 - 数据标注业务服务于汽车自动驾驶的路况识别、AI动画视频生成等，是让人工智能更加智能的基础[1] - 标注工作已从简单劳动转向需要专业知识的创造性工作，AI技术的迭代倒逼从业者持续学习[5] - 具体标注内容包括对真实道路图片里的车辆、路沿、红绿灯进行框线标注，并填写“无遮挡”“路沿高15厘米”等属性信息[1] 政策激励与人才支撑 - 2025年，贵州出台政策对数据标注企业给予奖励：企业当年数据标注从业人员首次达300人或营收达到3000万元，即可获得100万元奖励，根据企业规模，最高奖励达1000万元[3] - 政策红利持续释放推动企业成长[3] - 地方大数据发展管理局与全市多所开设大数据专业的院校建立紧密联系，向企业进行人才输送，为专业人才提供实践机会和职业发展平台[3]

（据新华社电） 《 人民日报 》（ 2025年12月18日 11 版） (责编：胡永秋、杨光宇) 走进贵州贵阳市白云区的一家数据标注孵化基地，此起彼伏的鼠标点击声传来。项目经理赵玉徕正在指 导组内的年轻人在电脑屏幕上将一张张真实道路图片里的车辆、路沿、红绿灯逐一框线标注，再精准填 写"无遮挡""路沿高15厘米"等属性信息。另一边的年轻人，正逐帧为动漫画面补充解释说明。 近年来，随着生成式人工智能、数据要素市场化加快推进，高质量数据集需求旺盛。在此背景下，贵州 的山区县乡不断"长"出一座座数据标注基地。为数据打上标签，正成为贵州年轻人的新职业。 2025年，贵州出台鼓励政策，对数据标注企业给予奖励：企业当年数据标注从业人员首次达300人或营 收达3000万元，即可获得100万元奖励。根据企业规模，奖励分为多档，最高奖励达1000万元。"我们已 建成多个企业特色园区和超8万平方米的白云数据空间产业化基地。"白云区大数据发展管理局局长吴利 豪介绍，白云区规划数个数据标注基地，预计将带动超5000人就业。 "要撑起这样大规模的产业布局，人才是关键。"吴利豪介绍，为此，白云区已与当地多所开设大数据专 业的院校建立紧密联 ...

近日，天津市数据局公布"2025年天津市可信数据空间创新发展试点名单"。浪潮智慧科技（天津）有限公司作为联合申报单位之一，成功入选"企 业可信数据空间创新发展试点"。这不仅体现了公司在数据可信流通与要素市场化配置方面的技术实力与实践能力获得权威认可，也为其进一步参 与天津数据要素市场建设奠定了坚实基础。 本次试点工作是天津市深化数据要素市场化改革的重要举措，旨在聚焦可信数据空间在多行业、多企业层面的创新应用场景与可持续运营模式， 打破数据流通壁垒，保障数据安全有序流动，充分释放数据要素核心价值，助力天津数字经济高质量发展。浪潮智慧科技凭借与天津东疆星链数 字科技有限公司等合作方的协同优势，成功获得试点资格，并将共同开展企业级可信数据空间的试点建设。 此次入选是浪潮智慧科技与浪潮云协同发力、共拓数据要素市场的重要里程碑。未来，双方将进一步深化协作，联合各界合作伙伴，深耕企业可 信数据空间的多元应用场景，积极探索数据资产化与资本化的创新路径，为天津市构建健康繁荣、安全可控的数据要素市场生态贡献浪潮力量。 | 序号 | 申报单位 | 试点名称 | | --- | --- | --- | | | | 企业可信数据空间 ...

文章核心观点 - 培育“为优质数据付费”的市场意识是深化数据要素市场化配置改革、打通数据价值转化堵点、构建健全数据要素市场的关键举措，旨在为技术创新与产业升级注入持久动能，提升数字经济内生增长动力 [1][2][3] 政策与制度环境 - “十五五”规划建议提出健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用 [1] - 国家数据局呼吁全社会加大对数据领域的投入，着力培育“为数据付费买单”的市场意识 [1] - 《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设 [1] - 国家发展改革委发布《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，明确公共数据运营服务费实行政府指导价管理，准许利润率按成本调查前一年10年期国债平均收益率加不超过6个百分点确定 [4] 数据要素市场现状与规模 - 2024年上海数据交易所已有超过4500种数据产品挂牌，全年数据交易额突破40亿元人民币 [3] - 2024年全国数据市场交易规模超1600亿元，同比增长30%以上，场内市场数据交易（含备案交易）规模超300亿元 [3] - 全国已接入近4000家数据流通服务机构，包括数据交易所、平台运营主体及专业数据服务商等 [6] 为优质数据付费的必要性与逻辑 - 付费机制是数据“要素化”的成本补偿与创新激励起点，保障数据生产投入，实现价值回收与收益分配 [2] - 付费机制是数据“价值化”的标尺，价格应反映市场需求和偏好，引导数据要素向高价值领域流动 [4] - 付费机制是数据“市场化”的基石，为构建高效、公平、有序的数据要素市场体系提供制度保障 [5] - 付费机制通过引入质量保障与信任增强工具（如数据质量评估、分级分类标注、可信执行环境等），降低交易中的信息不对称，提升交易效率与匹配精度 [5] - 付费机制是保证数据安全、合规的现实支撑，实现“安全可控、合规流通、高效使用”需要稳定的资金保障安全技术投入 [6] 当前市场面临的障碍与挑战 - 经营主体在数据价值认知、应用能力储备与体制建设上存在短板，尚未形成稳定的付费预期 [7] - 数据交易规则缺位、数据流通服务机构能力不足、违规流通行为时有发生，对付费机制形成阻碍 [7] - 企业间数据交易实践中，数据产品价格呈现较大差异，估值分歧与服务成本偏高普遍存在，影响市场资源配置效率 [4] 培育付费市场意识的路径与建议 - 政府部门需健全数据要素市场制度体系，完善“数据二十条”配套实施细则，加快明确数据权属界定、定价机制与交易规则 [8] - 政府部门应完善公共数据授权运营与有偿使用机制，提升公共数据开放质量，探索授权运营和付费获取机制，形成市场示范 [8] - 在数字政府体系建设中，应通过购买服务的方式引入社会化的优质数据和科学分析工具 [9] - 企业应强化对数据要素价值的战略认知，将“为优质数据付费”视为提升竞争力与创新能力的重要投入 [9] - 中央企业应发挥行业支撑与标准引领作用，在产业链上下游复制推广数据治理、数据资产入表等成熟经验 [9] - 平台企业应依托技术优势和生态资源，探索数据资产计量、定价与变现的新模型、新方法，扩大跨行业数据交易规模 [9] - 市场需健全数据质量治理体系，发展第三方数据质量评估、审计与认证机构，建立统一的数据质量标准和“标签化”评价体系 [10] - 市场需完善数据知识产权保护机制，明确数据集合、数据库等产品的法律属性，加强对侵权行为的规制 [10] - 市场需支持数据交易所、数据商等经营主体完善全链条服务体系，创新按次使用、订阅式获取、收益分成等多样化交易方式，并探索数据资产质押融资、数据保险、数据信托等金融产品 [10]

文章核心观点 - 国务院国资委启动国资央企领域可信数据空间系统建设试点工作，旨在加快推动中央企业数据要素市场化、价值化进程，并发挥其在国家数据要素市场化配置改革中的带动作用 [1] - 数十家中央企业成为首批试点牵头单位，核心任务是推进跨行业、跨企业可信数据空间互联互通和生态共建，以促进数据资源开放融合、跨域赋能，并培育高价值数智赋能应用场景 [1] 试点工作与参与主体 - 试点工作于12月9日由国务院国资委公布，目标是加快中央企业数据要素市场化价值化进程 [1] - 中国电信、中国移动、中国联通、南方电网、中国矿产、国家管网、中国石化等数十家中央企业成为首批试点牵头单位 [1] - 试点核心任务是推进国资央企领域跨行业、跨企业可信数据空间互联互通和生态共建 [1] 可信数据空间的建设与运营模式 - 可信数据空间是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体，是一类全新的数据流通利用基础设施 [1] - 该空间按照“共建、共创、共享、共用”模式建设运营 [1] - 其构建在三大电信运营商提供的国资央企专属公有云算力设施和数据传输网络设施之上 [1] 可信数据空间的功能与服务 - 统筹构建权威统一的数据流通利用共识规则和安全可信流通使用环境 [2] - 提供多元异构弹性的数据基础设施统一底座和枢纽业务节点 [2] - 设计“准入、交互、共享、收益、安全、跨空间互联”等规则体系，以精准匹配和撮合数据供需关系 [2] - 面向接入主体提供数据高效汇聚共享、流通交易、开发利用等数据服务，以及算网资源租用、智能体应用、数据安全等增值服务 [2] - 支撑跨主体协同、高性能调用、高安全保障，加强数据基础设施对场景落地的支撑能力 [2] 生态体系构建与应用场景培育 - 以可信数据空间为载体，组织中央企业共同建立“主体互信、资源互通、需求互应、规则互认、系统互联”的可信数据空间网络和数据价值共创生态体系 [2] - 推动中央企业行业可信数据空间和企业可信数据空间互联互通 [2] - 积极培育跨企业、跨行业、跨领域的高价值数智赋能应用场景，促进多源数据交互融合 [2] 创新合作与价值创造 - 将进一步探索创新数据运营模式和收益分配机制 [3] - 推动中央企业联合产业链上下游，在可信数据空间构建、数据资源开放共享、数据产品与服务协同创新、人工智能创新应用等方面开展多方合作和价值共创 [3] - 通过需求牵引、场景验证，持续孵化新技术、新产品、新模式、新业态，赋能产业升级和高质量发展 [3]

央国企成为数据要素市场先锋队的独特价值与基础作用 - 央国企在能源、电力、通信等国民经济关键基础领域占据主导地位，核心数据资源主要由其掌握，由其带头释放数据价值是责无旁贷的责任和国企社会担当的体现 [2] - 选择央国企作为试点，核心目的是让“国家队”发挥示范带头作用，消除行业顾虑，后续带动国企、民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放 [2] - 当前数据要素价值释放效果有限，核心问题在于数据密集型领域的头部企业拿出的数据资源较少，希望通过央国企“打样”来打破行业僵局 [2] 平衡数据安全与价值释放的路径与原则 - 平衡安全与价值释放是试点推进的核心底线，关键是结合具体应用场景评估安全需求，既保障安全底线，也避免过度投入 [3] - 需根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施，例如联邦学习等技术无需在所有场景中应用 [3] - 试点需要解决的核心问题是在筑牢安全底线的基础上，构建数据要素市场的长效发展机制，实现数据价值化全生命周期动态安全 [3] 破解“不敢开放、不愿流通”的关键基础设施 - 可信数据空间是关键数据基础设施，不仅是技术支撑，更蕴含一套完整的制度规则体系，能有效破解“不敢开放、不愿流通”的困境 [4] - 可信数据空间可分为企业级和行业级两类，企业可信数据空间是当前央国企试点的重点方向，行业可信数据空间则是需要重点突破的方向 [4] - 企业可信数据空间由龙头央国企牵头，覆盖分子公司及产业链上下游，围绕研发、生产、销售等全环节形成生态合作体系，实施难度较低 [5] 构建行业可信数据空间的复杂性与破局关键 - 行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业，甚至跨行业、跨地域，难点在于跨龙头企业的协同，因企业间存在技术体系差异和竞争关系 [6] - 破解关键在于制度体系创新，需借鉴“运商分离”原则，由行业内多家企业通过联盟、共同投资等方式，成立第三方独立运营平台，兼顾多方利益 [6] - 行业可信数据空间的落地不仅需要央国企带头推动，更离不开政府层面的机制协调与保障，以及部委公共数据授权运营的公共协作 [6] 推动数据融合汇聚与高效流通的核心思路 - 可遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心思路，强调数据价值化必须围绕实际问题展开 [6] - “搭平台”即建设企业或行业可信数据空间，实现数据的可信流通，保障数据“供得出、流得动”，需完成数据编目、挂接等基础工作 [7] - “谋场景”核心是找到高价值应用场景，聚焦行业共性或难点问题，以投资回报率为导向，数据质量高低以能否解决场景问题为标准 [7] 形成“数据—产品—收益”价值闭环的关键 - “做产品”是将数据资源嵌入具体的数据产品，针对性解决场景痛点，形成“数据—产品—收益”的价值闭环 [7] - 这一价值闭环能有效破解汇聚难、质量低问题：若数据提供方能从数据应用中获得明确收益分成，自然愿意开放数据并提升数据质量 [7] - 脱离场景的数据分析只会增加成本，无法形成持续动力 [7] 数据确权、入表、定价应围绕数据产品展开 - 当前行业对数据资产化存在两大误区：一是将数据资源泛化为数据资产；二是跳过产品化环节，直接推进数据确权入表 [8] - 真正的数据资产只有两种形态：一是数据产品本身，二是嵌入数据产品的数据提供方的来源数据，数据价值化、资产化要以现金流为核心 [8] - 数据产品因瞄准具体场景，形成了收益闭环，具备价值稳定性，能够稳定产生现金流，满足“可控制、可计量、可收益”的资产属性 [8] 数据资产化的具体实施路径 - 数据确权、入表、定价均应围绕数据产品展开，定价可通过场景收益反推，结合投入成本和产生的现金流测算 [9] - 入表及后续的质押贷款、资本化入股等，也需以数据产品的稳定收益为基础 [9] - 这一思路遵循数据产品化、服务化后再推进资产化、资本化的要求，能切实解决当前数据估价难的问题 [9] 试点带动中小企业目标的可行性及带动效应 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”的目标具备可行性，12家试点央国企的产业链生态已较为成熟 [10] - 仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业，围绕这些企业的场景需求提供数据服务，可带动海量中小企业参与 [10] - 带动效应将超出直接关联企业：央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与；行业可信数据空间的建设将吸引民营企业、外资企业加入 [10] 实现带动目标的关键挑战与前景 - 挑战仍集中在行业可信数据空间的建设，需要关注利益分配机制的建立，只有让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益，才能充分激发其积极性 [10] - 从国际竞争背景看，行业力量整合是产业突破的关键，当前政策力度下，随着利益机制的完善和行业数据空间的推进，带动中小企业的目标具备较大实现前景 [10] 数据要素市场长远支撑体系的完善方向 - 需从三方面完善支撑体系：一是制度建设，依托可信数据空间，建立行业数据流通标准、安全标准及企业间数据连接器标准等 [11] - 二是空间拓展，从企业可信数据空间逐步向行业可信数据空间延伸，实现跨龙头、跨行业、跨区域可信数据空间互联互通，形成全国统一大市场 [11] - 三是主体联动，明确央国企、地方政府、数据交易所的定位 [11] 央国企、地方政府、数据交易所的联动机制 - 央国企负责带头示范，通过“搭平台、谋场景、做产品”推动数据产品化、资产化 [11] - 地方政府需结合区域产业特色，联动城市可信数据空间试点，为中小企业提供政策支持，衔接公共数据与企业数据 [11] - 数据交易所则聚焦数据产品的跨区域、跨行业交易，为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [11] 央国企试点与人工智能行业赋能的协同 - 央国企试点带动中小企业的过程中，需兼顾人工智能行业落地的需求，当前人工智能的核心发展方向是赋能实体经济 [12] - 12家试点央国企的核心担当之一，是搭建行业高质量数据集，带动垂直大模型和具身智能应用的发展 [12] - 央国企及其合作生态提供场景与数据，科创企业负责模型训练，数据治理企业承担数据标注与脱敏工作，形成生态协同，解决科创企业“缺数据、缺场景”的痛点 [12]

文章核心观点 - 数据要素市场化已从政策框架搭建进入实体实践破冰阶段，由12家央企牵头的国有企业数据资源开发利用试点是标志性事件，旨在通过“国家队”示范，破解“不敢开放、不愿流通”的行业堵点，确立数据治理规范并打通资产化路径 [1] - 数据确权、入表、定价等资产化关键环节应围绕能产生稳定现金流的数据产品展开，遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心路径，以实现数据价值的有效释放和市场化流通 [1][6][8][9] - 试点目标是到2027年带动10万家以上中小企业参与，其可行性基于央国企成熟的产业链生态，长远发展需完善可信数据空间等基础设施、制度标准及多元主体联动机制 [10][11] 央国企试点的独特价值与角色 - 央国企作为试点主力，其独特价值源于其在能源、电力、通信等国民经济关键基础领域的主导地位和核心数据资源掌控力，由其带头释放数据价值具有责无旁贷的责任和社会担当 [2] - “国家队”引领模式的核心目的是发挥示范带头作用，消除行业顾虑，后续带动国企、民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放，以打破当前数据密集型领域头部企业开放数据较少的僵局 [2] 平衡数据安全与价值释放的路径 - 试点推进的核心底线是平衡数据安全与价值释放，关键在于结合具体应用场景评估安全需求，根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施，避免过度投入 [3] - 构建数据全生命周期安全管理体系是基础，需在筑牢安全底线的前提下，落实“搭平台—谋场景—做产品”的推进路径 [3] 破解流通困境：可信数据空间 - 可信数据空间是破解“不敢开放、不愿流通”困境的关键数据基础设施，它不仅提供技术支撑，更蕴含一套完整的制度规则体系 [4] - 可信数据空间分为企业级和行业级两类：企业可信数据空间由龙头央国企牵头，覆盖其分子公司及产业链上下游，实施难度较低，是当前试点重点 [4][5]；行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业甚至跨行业，复杂度高，难点在于跨企业协同，破解关键在于制度创新，可借鉴“运商分离”原则成立第三方独立运营平台 [6] 数据价值化的核心实践路径 - 推动数据融合汇聚与高效流通可遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心思路 [6] - **搭平台**：建设企业或行业可信数据空间，实现数据可信流通，完成数据编目、挂接等基础工作，保障数据“供得出、流得动” [7] - **谋场景**：核心是找到高价值应用场景，聚焦行业共性或难点问题，以投资回报率为导向，数据质量高低以满足场景需求为标准 [7] - **做产品**：将数据资源嵌入具体的数据产品，针对性解决场景痛点，形成“数据—产品—收益”的价值闭环，该闭环能有效破解数据汇聚难、质量低的问题 [7] 数据资产化的关键环节与模式 - 数据资产化应避免两大误区：一是将数据资源泛化为数据资产；二是跳过产品化环节直接推进数据确权入表 [8] - 真正的数据资产有两种形态：数据产品本身，以及嵌入数据产品的数据提供方的来源数据，两者均需具备“可控制、可计量、可收益”的核心特征 [8] - 数据价值化、资产化要以现金流为核心，数据产品因瞄准具体场景形成收益闭环，具备价值稳定性，能稳定产生现金流 [8] - 数据确权、入表、定价均应围绕数据产品展开，定价可通过场景收益反推，结合投入成本和产生的现金流测算，入表及后续的质押贷款、资本化入股也需以数据产品的稳定收益为基础 [9] 试点目标可行性及带动效应 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”目标具备可行性，因为12家试点央国企的产业链生态已较为成熟，仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业 [10] - 带动效应将超出直接关联企业：一方面，央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与；另一方面，行业可信数据空间的建设将吸引民营企业、外资企业加入 [10] - 挑战集中在行业可信数据空间的建设及利益分配机制的建立，需让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益以激发其积极性 [10] 数据要素市场长远支撑体系 - 长远需从三方面完善支撑体系：一是制度建设，依托可信数据空间建立行业数据流通、安全及企业间数据连接器标准 [11]；二是空间拓展，从企业可信数据空间向行业可信数据空间延伸，实现跨龙头、跨行业、跨区域互联互通，形成全国统一大市场 [11]；三是主体联动，明确央国企、地方政府、数据交易所的定位 [11] - **具体联动机制**：央国企负责带头示范，推动数据产品化、资产化；地方政府需结合区域产业特色，联动城市可信数据空间试点，为中小企业提供政策支持，衔接公共数据与企业数据；数据交易所则聚焦数据产品的跨区域、跨行业交易，为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [11] 与人工智能发展的协同 - 央国企试点需兼顾人工智能行业落地的需求，其核心担当之一是搭建行业高质量数据集，以带动垂直大模型和具身智能应用的发展 [12] - 在此过程中，央国企及其合作生态提供场景与数据，科创企业负责模型训练，数据治理企业承担数据标注与脱敏工作，形成生态协同，解决科创企业“缺数据、缺场景”的痛点，并扩大对中小企业的带动效应 [12]

文章核心观点 - 数据要素市场化已从政策框架搭建迈入实体实践破冰阶段 央国企作为试点主力 凭借其核心数据禀赋和产业链枢纽地位 发挥示范带头作用 旨在破解数据价值释放中“不敢开放 不愿流通”等核心堵点 其关键路径是围绕数据产品 遵循“搭平台 谋场景 做产品”的思路 通过构建可信数据空间 实现从可信流通到价值实现的闭环 最终目标是构建多方协同的数据要素市场 并带动超过10万家中小企业参与 [1][3][6][9][14] 央国企成为数据要素市场“先锋队”的独特价值与基础作用 - 央国企在能源 电力 通信等国民经济关键基础领域占据主导地位 核心数据资源主要由其掌握 由其带头释放数据价值是责无旁贷的责任和国企社会担当的体现 [3] - 选择央国企作为试点 核心目的是让“国家队”发挥示范带头作用 消除行业顾虑 后续带动国企 民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放 [3] - 当前数据要素价值释放效果有限 核心问题在于数据密集型领域的头部企业拿出的数据资源较少 希望通过央国企“打样” 打破行业僵局 [3] 平衡数据安全与价值释放的路径 - 平衡安全与价值释放是试点推进的核心底线 关键是结合具体应用场景评估安全需求 根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施 避免过度投入 [4] - 在筑牢安全底线的基础上 需要构建数据要素市场的长效发展机制 实现数据价值化全生命周期动态安全 [4] 从“可信流通”到“价值实现”的关键路径 - 可信数据空间是破解“不敢开放 不愿流通”困境的关键基础设施 不仅是技术支撑 更蕴含一套完整的制度规则体系 [6] - 企业可信数据空间由龙头央国企牵头 覆盖分子公司及产业链上下游 围绕研发 生产 销售等全环节形成生态合作体系 实施难度较低 是当前试点的重点方向 [7] - 行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业甚至跨行业 跨地域 难点在于跨龙头企业的协同 破解关键在于制度体系创新 可借鉴“运商分离”原则 由多家企业成立第三方独立运营平台 类似金融领域银联的模式 其落地需要央国企带头和政府层面的机制协调 [8] - 推动数据融合汇聚与高效流通可遵循“搭平台 谋场景 做产品”的核心思路 [9] - **搭平台**：建设企业或行业可信数据空间 实现数据的可信流通 保障数据“供得出 流得动” 需完成数据编目 挂接等基础工作 [9] - **谋场景**：核心是找到高价值应用场景 聚焦行业共性或难点问题 以投资回报率为导向 数据质量高低以能否解决场景问题为标准 [10] - **做产品**：将数据资源嵌入具体的数据产品 针对性解决场景痛点 形成“数据—产品—收益”的价值闭环 这一闭环能有效破解汇聚难 质量低问题 [10] - 数据确权 入表 定价均应围绕数据产品展开 真正的数据资产只有两种形态：数据产品本身 以及嵌入数据产品的来源数据 [11] - 数据价值化 资产化要以现金流为核心 数据产品因瞄准具体场景形成收益闭环 具备价值稳定性 能够稳定产生现金流 满足“可控制 可计量 可收益”的资产属性 数据产品的现金流也会分享部分给来源数据 使其也具备资产属性 [11] - 定价可通过场景收益反推 结合投入成本和产生的现金流测算 入表及后续的质押贷款 资本化入股等 也需以数据产品的稳定收益为基础 [12] 构建多方协同 赋能全局的繁荣市场 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”的目标具备可行性 12家试点央国企的产业链生态已较为成熟 仅通信行业就关联手机制造 物联网 无人机等大量企业 [14] - 带动效应将超出直接关联企业 央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与 行业可信数据空间的建设将吸引民营企业 外资企业加入 [14] - 挑战集中在行业可信数据空间的建设 需要建立利益分配机制 让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益 [14] - 长远来看 数据要素市场需从三方面完善支撑体系 [15] - **制度建设**：依托可信数据空间 建立行业数据流通标准 安全标准及企业间数据连接器标准等 [15] - **空间拓展**：从企业可信数据空间逐步向行业可信数据空间延伸 实现跨龙头 跨行业 跨区域可信数据空间互联互通 形成全国统一大市场 [15] - **主体联动**：明确央国企 地方政府 数据交易所的定位并联动 [15] - 央国企负责带头示范 通过“搭平台 谋场景 做产品”推动数据产品化 资产化 [15] - 地方政府需结合区域产业特色 联动城市可信数据空间试点 为中小企业提供政策支持 衔接公共数据与企业数据 [15] - 数据交易所则聚焦数据产品的跨区域 跨行业交易 为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [15] - 央国企试点需兼顾人工智能行业落地的需求 其核心担当之一是搭建行业高质量数据集 带动垂直大模型和具身智能应用的发展 形成生态协同 解决科创企业“缺数据 缺场景”的痛点 [16]

在探索数据资源开发利用新机制、新模式方面，河南打造推广多氟多氟化工生产安全管控平台、宇通客 车智造数据助力汽车制造转型升级等一批典型案例，开发一批高质量数据产品和服务，深化数据要素赋 能产业发展，发掘产业链上的"数据新矿"。 （文章来源：中国新闻网） 中新网郑州12月8日电 河南省政府新闻办8日举行2025河南省民营经济高质量发展系列新闻发布会通报 称，该省坐拥超24万个5G基站，网络规模居全国第一方阵，跻身"网络大省"。 近年来，河南积极布局数据基础设施、培育数据要素生态。为激活数据要素价值，支持民营企业深度参 与数据市场建设，河南制定出台数据要素市场培育、国家数据要素综合试验区建设、数据产业高质量发 展等政策，加快推进数据要素市场化价值化。 河南省数据局局长郑华卿在发布会上介绍称，该省持续推进5G网络和千兆光网建设，5G基站达24.73万 个，10G-PON端口数达到171万个，建成千兆网络示范省，网络规模居全国第一方阵。统筹通算、智 算、超算布局，加快国家超算互联网核心节点等重大项目建设，上线运行省算力调度服务平台，全省算 力规模达9.8E Flops。 他进一步表示，河南出台算力券政策，强化算力供给服 ...

制造业高质量发展加速推进 - 今年前11个月，制造业在高端化、智能化、绿色化转型方面成效显著 [1] - 装备制造业销售收入同比增长8.3%，其中计算机通信设备制造业、仪器仪表制造业销售收入同比分别增长12.3%和10.3%，反映制造业高端化加速推进 [1] - 制造业企业采购自动化设备金额同比增长14.2%，反映制造业智能化升级步伐加快 [3] - 制造业企业采购数字技术金额同比增长11.2%，反映数字技术与制造业融合进一步加深 [3] 新兴产业与数字经济保持强劲增长 - 今年前11个月，高技术产业销售收入同比增长14.7%，其中高技术服务业销售收入同比增长17.2%，高技术制造业销售收入同比增长11.1% [4] - 高技术制造业中，集成电路、工业母机制造业销售收入同比分别增长19.3%和11% [4] - 数字经济核心产业销售收入同比增长10%，全国企业采购数字技术金额同比增长10.2% [6] - 数字产品服务业、数字技术应用业销售收入同比分别增长9.8%和14.3%，反映数字产业化和产业数字化持续推进 [6] - 数据资源与产权交易行业销售收入同比增长11.1%，反映数据要素市场化进程加快 [6] 传统产业提质升级与绿色转型 - 1—11月，全国传统产业采购数字化设备金额同比增长7.6%，采购自动化设备金额同比增长9.3%，反映传统产业加快应用智能制造设备 [7] - 全国传统产业采购节能环保技术服务金额同比增长33.2%，反映传统产业节能降碳技术改造力度持续加大，推动生产清洁化、低碳化和资源利用高效化 [8]