政策核心内容 - 国家发改委、国家数据局等五部门联合发布《关于加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设的意见》[1][4] - 《意见》从健全数据要素学科专业、推进数据行业职业教育、繁荣数据领域学术研究、促进数据领域产学研用协同四个方面提出具体举措[1][4] 健全数据要素学科专业 - 支持有条件的综合性高校建设数字学院，整合校内相关学科资源[2][5] - 支持理工类、财经类、政法类、传媒类、艺术类等特色高校，加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济、数字金融、数字管理、数字法学、数字治理、数字传媒、数字艺术等优势专业建设[2][5] 推进数据行业职业教育 - 建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制，研究组建全国数据职业教育教学指导委员会[2][6] - 鼓励各地以产业园区为基础，打造兼具人才培养、创新创业、促进数据产业高质量发展功能的数据行业市域产教联合体[2][6] - 鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共同开展学生培养、技术研发、产品创新、成果转化，共建“校中厂”“厂中校”实训基地[3][6] - 加快数据行业“双师型”“工学一体化”教师队伍建设，落实教师企业实践规定，推动企业导师到职业院校从教，支持高水平职业院校和龙头企业共建教师培训基地[3][6] 繁荣数据领域学术研究 - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究[3][6] - 聚焦数据产权、定价、交易等关键问题，深入开展数据要素基础理论和政策法律研究[3][6] - 紧跟人工智能、区块链、隐私保护计算等前沿技术发展趋势，深入开展数据基础共性理论和技术研究[3][6] 促进数据领域产学研用协同 - 强化企业在应用场景构建、技术需求识别、成果落地实施等方面的主导作用[1][4] - 支持高校、研究机构、科技社团等深入场景前沿，加快培养一批复合型、创新型、实战型数字人才[1][4] - 探索技术专利联合开发，推动各方共享知识产权收益，加速技术市场化[1][5] - 鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面提供便利和优惠[1][5] 行业专家观点 - 人工智能产业高度依赖算力支撑，尤其是中小企业在研发大模型时往往面临高昂的算力成本，这直接制约了其技术创新与产业参与度[1][5] - 政府通过发放算力券可有效减轻企业负担，激发研发积极性，同时推动算力基础设施向规模化、高效化发展[2][5] - 算力券等措施有助于区域打造算力品牌，吸引全球资源落地，形成产业生态闭环，从而在数字经济竞争中占据先机[2][5]

政策核心观点 - 国家五部门联合发布意见，旨在加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，以支撑数据要素市场化配置改革、人工智能高质量发展及数字中国建设 [1][3] 学科专业建设 - 支持有条件学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等数据要素相关学科专业，并引导数据企业、研究机构参与 [1][4] - 建立健全数据要素相关学科专业本硕博衔接的人才培养机制 [1][4] - 支持职业院校动态调整数据专业，研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的专业 [1][4] - 支持综合性高校建设数字学院，特色高校加强数据技术、数据分析、数据安全、数字经济等优势专业建设 [4] - 支持高校开设数字贸易与商务、数据安全、国际数据治理等“微专业”，鼓励有条件的省份因地制宜建设数据相关院校 [4] 产教融合与职业教育 - 建立健全政府统筹、行业指导、企业参与的数据行业职业教育体制机制，研究组建全国数据职业教育教学指导委员会 [6] - 鼓励以产业园区为基础打造数据行业市域产教联合体，支持龙头企业和高水平院校牵头组建跨区域产教融合共同体 [6] - 鼓励数据企业参与职业院校教育教学，共建实训基地，加快“双师型”教师队伍建设，推动企业导师到职业院校从教 [7] - 支持数据企业、行业协会与职业院校共同建设基于真实应用场景的数字课程和工作手册式教材 [7] 学术研究与科技创新 - 加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设，推动成立数据领域科技社团，开展高层次数字人才培养行动 [8] - 鼓励学术期刊开设数据研究专栏，支持建设高水平数据学术期刊，依托数字中国建设峰会等平台组织学术交流 [8] - 瞄准数据要素市场化配置改革重大问题，系统开展数据领域战略研究，聚焦数据产权、定价、交易等关键问题 [8] - 培养跨学科数据工程团队，打造权威科学数据库，推动科学数据与产业数据开放共享，加快建设科技领域数据基础设施 [9] 产学研用协同 - 构建企业主导的产学研用协同创新体系，建设数字人才培养典型应用场景，支持高校、研究机构深入场景前沿培养实战型人才 [10] - 支持高校与企业、研究机构共建数字领域专业特色学院，打造核心课程、教材、师资和实践项目，加强拔尖创新人才培养 [10][11] - 按照“揭榜挂帅”模式依托优势高校建设数据要素产教融合创新平台，鼓励领军企业开放技术平台和应用场景协同培养复合型人才 [11]

文章核心观点 - 国家多部委联合发文，旨在通过系统性加强数据要素学科专业建设和数字人才队伍建设，以支撑数据要素市场化配置改革、人工智能高质量发展及数字中国等国家战略，并激活数据要素赋能新质生产力的创新引擎作用 [1] 以国家战略为牵引，健全数据要素学科专业 - 教育部门与数据管理部门将加强数据要素相关学科专业建设，支持有条件的学位授予单位建设数据科学与工程、数字经济与管理等学科专业，并建立健全本硕博衔接的人才培养机制 [2] - 支持职业院校根据产业发展需要，动态调整并研究增设数据采集清洗、数据标注、数据合规、数据运营等贴近市场需求的专业 [2] - 支持各类特色高校加强优势专业建设，例如理工类高校加强数据技术、数据分析，财经类高校加强数字金融，政法类高校加强数字法学等 [2] - 支持有条件的高校开设数字贸易与商务、数据安全、数智化供应链管理等“微专业”，以应对数据产业发展急需的知识和技能要求 [2] 以产业发展为导向，推进数据行业职业教育 - 将打造产教融合生态，鼓励以产业园区为基础建设数据行业市域产教联合体，并支持龙头企业与院校牵头组建跨区域产教融合共同体 [4] - 推动教育教学改革，鼓励数据企业与职业院校共建“校中厂”“厂中校”实训基地，共同开展学生培养与技术研发，并加快“双师型”教师队伍建设 [4] - 支持数据企业、行业协会与职业院校共同建设基于真实应用场景的数字课程，开发工作手册式教材，并建设可全域共享的专业教学资源库 [5] 以有组织科研为支撑，繁荣数据领域学术研究 - 将加快数据领域学术共同体和数字人才梯队建设，推动成立科技社团，并鼓励学术期刊开设数据研究专栏或建设高水平数据学术期刊 [6] - 研究主攻方向包括数据要素市场化配置改革、数据产权定价交易等基础理论政策，以及人工智能、区块链等前沿技术的数据基础共性理论研究 [6] - 将培养跨学科数据工程团队，打造权威科学数据库，并推动科学数据与产业数据开放共享，以国家科学数据中心等平台为主体建设科技领域数据基础设施 [7] 以应用场景为载体，促进数据领域产学研用协同 - 将建设一批数字人才培养典型应用场景，强化企业在场景构建、技术需求识别和成果落地方面的主导作用，支持高校等机构深入场景前沿培养实战型人才 [8] - 鼓励地方利用算力券、模型券、数据券等方式，在算力、算法、数据等方面为人才培养提供便利和优惠 [8] - 支持高校与企业、研究机构等共建数字领域专业特色学院，打造核心课程、教材、师资和实践项目，并加强国际交流合作以培养拔尖创新人才 [9] - 按照“揭榜挂帅”模式，依托优势高校建设运营数据要素产教融合创新平台，加快关键共性技术、前沿引领技术等研发，并鼓励领军企业开放技术平台和应用场景协同培养人才 [9]

数据要素价值实现路径 - 数据价值通过持续、反复的使用实现，而非单纯占有，强调从所有权向使用权的转变[3] - 数据具有生命周期，不及时使用会导致价值衰减，使用权概念扩展了开发利用权利范围[3] - 强化使用权体现全面性和动态性，全面性指鼓励数据价值创造与实现并重，动态性指价值体现在全流通环节而非仅起点[4] 数据三权分置制度优势 - 三权分置相比传统物权确权更具灵活性，允许数据生命周期各环节主体参与价值实现[5] - 制度设计更注重公平性，所有权行使不得损害社会利益，当个体效率低于开放效益时优先考虑公共利益[5] - 通过扩大用益权范围建立激励机制，有效激励一线劳动者和网民等参与者[5] 数据基础制度建设突破点 - 数据确权试验聚焦无形要素有形化，可入表数据价值与知识产权相当且兑现力强[6] - 需区分场内交易与场外交易，鼓励有条件地区完善场内交易，同时探索场外及结合模式[6] - 法律建设需多元探索，财产法视角明确用益权适用，行为法视角规范数据收集使用过程[7] 数据市场商业模式创新 - 探索前店后场模式，政府与生态结合形成大中小企业合力[7] - 发展单边市场与双边市场并行，单边市场解决有形化数据，双边市场覆盖非有形化数据[8] - 利用区块链等技术推动对称合约等点对点合约创新[7] 政企协同机制构建 - 政府核心职责是基础制度建设，需完善法律保障挖掘数据非排他性、非竞争性特质的新价值空间[8] - 企业需发挥供应链优势建立新型合作关系，大企业提供重型资产支撑，中小企业创新探路[9] - 监管体系需同步完善，建立协调机制平衡创新鼓励与风险防范[8] 规则制定与利益协调 - 让利益相关方参与决策过程提升规则认同感与执行力[10] - 建立公平利益协调机制，发挥行业组织和平台企业调节作用[10] - 政府建设服务体系，通过转型生态概念整合各方力量形成发展合力[8]

文章核心观点 - 文章通过探访三家数据要素代表企业 展示了数据作为新型生产要素在不同应用场景下的价值实现路径 并指出数据产业是数字经济的核心引擎 未来发展潜力巨大[1][8] 数族科技（发票及企业数据服务） - 公司于2017年5月推出全国首个发票云和第一张自助开票二维码 开启发票数字化服务[1] - 旗下“臻票云”已服务超过400万家纳税经营主体 每年采集发票约10亿张[1] - 从一张购物发票中可挖掘出100多类高价值数据[1] - 公司在江苏省数据交易所上架近300款数据产品 包括34款产业集群企业数据集和200多款数据应用类产品[1] - 数据产品如“企业发票分析报告”能帮助企业“省钱、赚钱、找钱”[2] - 2025年7月获得00001号人工智能高质量数据集评价证书[2] - 利用发票数据帮助银行进行贷前审查 可将流程从十天半个月缩短至5到10分钟[2] - 基于数据的“动态诊断”业务在2024年营收首次超过发票业务[2] - 2025年公司总营收预计约3亿元人民币 其中超过2亿元来自数据业务[2] 见鲸科技（科研数据与AI服务） - 公司成立3年 员工约100人 平均年龄28岁[3] - 自研“鲸灵AI科研垂直大模型”并构建覆盖基础科研全路径的应用矩阵[3] - 旗下“小绿鲸英文文献阅读器”是国产文献管理软件用户量第一 也是国内首款受邀入驻“华为鸿蒙千帆计划”的科研应用[3] - 公司数据集拥有超过5万本国际学术期刊 涵盖113个一级学科 收录超过1.6亿篇优质英文学术文献和800多万项全球科研基金数据[3] - 在课题申报场景中 可将传统需要3个月的定题决策周期缩短到5分钟[3] - 科研应用矩阵累计注册用户即将突破400万 高峰日活超过30万 并以每年超100万的新增注册速度持续增长[4] - 公司营收从2022年的数十万元人民币 增长至2024年的过千万元人民币 年增速超过10倍[4] 三百云信息科技（汽车交易数据服务） - 公司是国内领先的汽车交易与金融数字化服务商 旗下核心产品为“车300APP”[5][6] - 通过融合多源数据并构建车型识别、车辆估值和车况分析三大AI模型 解决二手车交易痛点[5][6] - 车300APP累计下载量超过2.4亿 日活跃用户130万[6] - 车辆估值数据累计调用量超过140亿次[6] - 智能远程评估产品“车300快定价”月均检测车辆45万单 较传统方式效率提升80%[6] - 公司建立了统一的车辆数据规范 为数据赋予“身份证”[7] - 2024年公司有员工近300人 技术人员占比65.24%[7] - 公司已连续多年营收过亿元人民币[7] 数据产业发展背景与建议 - 数据产业是数字经济的核心引擎和引领未来发展的关键力量[8] - 江苏省已在政务数据开放、工业互联网数据应用等方面形成坚实基础 并初步构建了覆盖数据产业链上下游的体系[8] - 推动产业高质量发展需从三方面着力：强化制度与政策支持、提高数据流通效率、加快应用场景落地[8][9] - 具体措施包括完善数据产权、定价、交易等制度建设 开放公共数据与行业数据 以及在工业互联网、智慧交通、医疗健康等重点行业培育可复制的典型应用场景[8][9]

数据产业供需对接 - 全国规模最大的数据产业供需对接活动有至少几百家企业参与 [1] - 交通运输、工业制造、智慧能源等领域的企业参与最为集中 [1] - 经过脱敏与合规审核的生产生活一线数据成为可交易商品 [1] 数据应用与市场需求 - 智能网联汽车产业公司采购车流和路网数据 [1] - 制造业企业需求为交通物流企业创造机遇 [3] - 一家交通管理企业每年生产超过300万条高质量交通数据 [3] 产业规模与发展 - “十四五”期间全国数据企业数量超过40万家 [3] - “十四五”期间数据产业规模超过5.8万亿元 较“十三五”末翻了一番还多 [3] - 中国大规模市场海量数据优势进一步释放 [3] 企业数字化转型案例 - 江苏苏州一家传统丝绸企业实现生产、销售、库存全流程数字化 [3] - 该企业通过数据交易和IP授权将博物馆百年纹样应用于国潮单品 [3] 政策与未来规划 - 二十届四中全会提出深化数据资源开发利用和推进数字中国建设 [1] - “十四五”期间出台数据基础制度及开发利用政策 [5] - “十五五”规划建议提出建设全国一体化数据市场并促进数字经济与实体经济深度融合 [5]

核心观点 - 青岛市作为国家试点，通过构建“制度化、标准化、市场化”的全生命周期管理体系，在行政事业单位数据资产的管理、运营与价值实现方面取得了系统性突破，为全国数据要素市场化改革提供了实践范例 [1] 制度化体系 - 创新搭建“1+1+2”制度体系，为数据资产全生命周期管理奠定基础 [2] - 制定首个《数据资产管理办法》，共7章34条，系统规范了从配置登记到销毁处置的全流程，并明确了财政、数据管理、主管部门等各方的职责权限 [2] - 创建首个累进收益分配机制，通过明确数据资产权益、首创单笔收入累进动态分配模式、构建“供数-资产-运营-收益-再投入”的增值循环体系，破解部门不愿共享、运营动力不足和价值释放难题 [3] - 跑出首单数据资产流通交易，明确有偿使用审批与收入入库流程，在全国率先实现交通领域数据资产交易入库，数量居全国首位 [4] 标准化流程 - 构建“确权登记-授权运营-流通交易”标准化流程，完成全链条实践 [5] - 建立登记体系，通过筛查、治理形成数据资源集，已在省级以上平台完成14个领域数据资源登记，并对预期能产生收入的数据进行资产登记，目前已完成4个领域 [5] - 强化授权运营，搭建“1+1+5+N”公共数据运营平台，包含区块链底层平台和数据保险箱，制定35项安全合规标准，实现原始数据不出域、数据可用不可见 [6] - 畅通交易链条，通过大数据交易平台或线下协议进行数据产品交易，并应用累进动态分配模式加强收益管理 [6] 市场化运作与生态构建 - 形成“以公共数据运营撬动数据要素市场”的发展模式 [7] - 建设数据要素产业园，已引育数商和服务机构105家，并对优秀企业和数据产品提供商给予财政奖励 [7] - 推动构建数据要素统一大市场，发起多个联盟，聚集63家场景型数商、26家服务型数商、6家数据经纪人公司，成立数据资产登记评价中心，实现与9个城市及2个数据交易所的登记互认 [8] - 青岛大数据交易中心围绕影视、文旅等重点领域建设特色专区，上架数据产品、模型和算法350余个，并建成全国首个海洋大数据交易服务平台，上线数据产品67项 [8] 应用场景与价值实现 - 深入挖掘应用场景，目前已梳理数据资源5201项，上线金融等9大专区147个数据产品，赋能242个场景，打造“数据要素×”典型案例362个，其中7个案例入选省级典型案例 [8] - 拓宽数据资产融资路径，通过增信融资、质押融资、作价入股等多元化方式，已推动十余家企业实现数据融资，累计规模近3亿元 [8] - 在数据资产作价入股方面走在前列，青岛华通智研院的“数据保险箱”产品通过作价入股组建新公司，成为国内先行案例 [9]

文章核心观点 - 拱墅区数商企业在国家级数据要素大赛中取得突破性成绩，其中托普云农荣获现代农业赛道全国一等奖，体现了该地区在数据要素产业生态培育和数据价值转化方面的显著成效 [1][2] - 拱墅区通过系统性的产业布局和政策支持，已培育近1.9万家数商企业，形成了龙头企业引领、多领域融合创新的数据产业发展格局，正致力于构建一流的数据产业生态 [2][3] 公司表现与成果 - 浙江托普云农科技股份有限公司从全国2.3万余支队伍中脱颖而出，荣获2025年"数据要素×"大赛现代农业赛道全国一等奖 [1] - 托普云农的获奖方案为"多模态数据AI驱动智慧植保新范式"，该方案以智能监测、预警研判、精准防控、全链协同为核心，构建天空地一体化采集监测网络，并整合建成全国首个省域级植保数据库 [1] - 该智慧植保范式使AI智能体对虫害预警研判的精度提升了3倍，推动了植保防控从被动响应向精准主动跃升 [1] - 浙江省交通投资集团有限公司在同一赛事中获评交通运输赛道优秀奖·商业价值奖 [1] - 拱墅区的龙头企业，如托普云农、省交投集团、省文投公司、杭钢集团、润达医疗等，在智慧农业、交通运输、文化旅游、基础设施、智慧医疗等领域开展数据要素融合创新，带动产业链协同发展 [2] 行业发展与区域生态 - 拱墅区聚焦数据产业高质量发展，以"生态筑基、场景破题、市场赋能"为主线，立足"1+4"特色产业布局，深化数实融合的数据要素发展模式 [2] - 全区已培育汇聚近1.9万家数商企业，数据、算力、模型及人工智能重点企业集聚态势明显，推动了数据高效集聚、有序流通和价值激发 [2] - 随着政策、资金、人才等服务支撑体系日益完善，一批示范性强、价值突出、可复制推广的标杆案例不断涌现，为数据要素市场化配置改革贡献样本 [2] - 拱墅区将全面强化政策集成与精准服务，加速集聚创新要素，以构建一流数据产业生态为引领，着力培育一批具有核心竞争力的数商企业 [3]

国有企业数据资源开发利用试点启动 - 国家数据局联合国务院国资委启动国有企业数据资源开发利用试点工作 明确12家中央企业为首批试点牵头单位 联合民营企业 科研院所 专业服务机构等共同承担任务 [1] - 试点工作按照"试点一批 总结一批 成熟一批 推广一批"原则推进 旨在加强经验总结和成果推广 强化辐射带动效应 [1] 行动目标与战略意义 - 深化国有企业数据资源开发利用是推动数据赋能提升企业核心竞争力 促进产业链协同创新 培育发展新质生产力的重要举措 [1] - 行动旨在促进国有企业高质量推进数据资源开发利用 一体推进数字化转型和数字化改革 同时引导企业高标准履行社会责任 高水平开放数据资源 [1] - 行动与新一轮国企改革深化提升行动有机结合 以增强核心功能和提高核心竞争力为重点 利用国企海量行业数据和广阔应用场景驱动业务优化 [1] 行动核心框架与重点领域 - 数据效能提升行动以数据赋能实体经济为主线 紧扣"用数创新"导向 推动数据应用融入研发 生产 运营 服务 管理及产业链协同各环节 [2] - 行动重点围绕创新数据管理机制 培育壮大数据产业 赋能产业转型升级 优化创新环境4个方面 部署10项重点任务 [2] - 聚焦能源电力 交通物流 矿产资源 装备制造 卫星遥感 新材料 农业 建筑建材 绿色低碳等重点领域 推动国企联合产业链上下游开展深度合作 [2] 预期成效与未来规划 - 通过系列举措 预计到2027年将增强国企数据治理能力 提高数据资源开发利用和开放共享水平 提升产业链协同效能 服务带动10万家以上中小企业 [2] - 国家数据局将与国务院国资委协同指导试点工作 加快形成成效显著 示范带动性强的实践经验与创新成果 让数据要素推动产业转型升级 [3]

行业技术动态 - 全球数商大会徐汇分会场活动在“数链空间”举行，行业专家深度探讨“区块链+AI”技术创新、场景落地与生态共建的话题 [1] - 大模型领域经历从“百模大战”到“千模大战”的进阶，现已逐渐收敛至“十模”左右 [1] - 大模型领域新战场包括小参数生产力模型、以强推理为表征的“慢思考”模型、面向物理AI的具身模型以及科学智能模型等 [1] 公司产品与服务 - 长三角数链（上海）网络基础设施有限公司推出“北宸可信”系列产品体系，具备区块链信创底层平台 [1] - “北宸可信”产品可提供IaaS基础底座服务和PaaS共性能力服务 [1] - 产品能力涵盖隐私计算服务、航贸通服务、可信存证、分布式数字身份服务等 [1] 区域产业发展与数据应用 - 徐汇区已率先完成全国首批公共数据资源登记，累计登记数达21个 [2] - 徐汇区今年同步建立“上海市商贸流通数据创新实验室”与“上海市质安风控数据创新实验室”，推动数据社会化利用 [2] - 依托“模速空间”“数链空间”等创新载体，徐汇正全力打造人工智能、区块链等产业集群，推动国家数据产业集聚区建设 [2]