中国工业报 吴晨 王珊珊
5月29日，国家数据局举办“数据要素×”系列主题首场新闻发布会。国家数据局政策和规划司副司长栾婕在会上表示，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》自2023年底出台以来，得到社会各界的广泛关注和积极响应，在各部门、各地方、企业和社会各界的共同参与下，数据要素的乘数效应有力释放。一方面，全社会“用数”氛围更加浓厚，越来越多的企业投身数据市场，激活数据价值成为各界共识。另一方面，高价值场景不断涌现。数据在实际场景中的应用不断拓展，催生出一批贴近需求、赋能显著的创新场景，持续释放出强大的数据动能。此外，数据要素赋能作用日益明显。
在迈向智能化时代的征程上，数据无疑已成为新质生产力的核心引擎。数据作为关键生产要素，充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，对推动经济高质量发展具有重要意义。“当前最亟需关注和突破的核心问题，仍在于打通数据要素市场化配置的堵点，构建高效、可信、可持续的数据流通机制。这是推动数据要素从‘潜在价值’转化为‘实际生产力’的关键路径”。中国人民大学应用经济学院产业经济系主任、数字经济教研室主任张钟文接受中国工业报采访时说道。
从“资源摸底”走向“战略清单”
近日，由全国数据资源统计调查工作组调研完成的《全国数据资源调查报告（2024年）》（以下简称“报告”）对外发布。报告显示，我国数据资源规模优势持续扩大，数据资源开发利用活跃度稳步提升，各类主体加快人工智能布局投入，数据要素市场化、价值化进程进一步提速。
报告显示，2024年全国数据生产总量达到41.06ZB，首次突破40ZB大关，人均数据生产量高达31.31TB，同比增长超25%。深圳市华雅科技成果转化研究院数据资产专委会副会长胡双对中国工业报解读道，这些数字表面上是信息的洪流，更深层则反映出国家数字化基础设施承载能力与算力水平的飞跃——全国总算力规模达280EFLOPS，其中智能算力占比已达32%。尤其中央企业和数据技术企业智能算力增速迅猛，表明数据从“存起来”走向“算起来”，正成为普遍共识。
“但更值得关注的是新增指标的设置与背后逻辑。报告在上年度数据规模、开发利用和应用情况等指标基础上，新增人工智能、大模型、低空经济等热点领域调查指标。这些指标是近年来爆发式增长的领域，不仅数据密度大、质量高，更对数据的实时性、精确性与结构化水平提出更高要求。将这些指标纳入调查体系，正是国家在战略层面对未来产业图谱的系统预判和布局调整，这标志着中国在数据要素化道路上迈入实质性阶段。”胡双说。
张钟文表示，人工智能算法依托算力与数据训练，能够反哺低空经济智能调度与优化；低空经济等新型数据场景又为人工智能应用与算法创新提供丰富土壤；同时，数据要素流通也在提升算力资源配置效率。在这样一个高度协同的产业生态下，优化统计指标体系、将人工智能、大模型、低空经济等纳入重点监测，既是对当前产业趋势的精准呼应，也是服务国家高质量发展、推动现代化产业体系建设的重要举措。
贵阳大数据交易所市场部总经理黄煜对中国工业报表示，新增指标的设置体现了国家在数据资源管理中的“战略前瞻性”与“发展导向性”。
一是“战略前瞻性”方面。聚焦新质生产力核心领域，引导资源向技术制高点倾斜。人工智能和大模型是智能化转型的引擎，报告指出，开发或应用人工智能的企业数量同比增长36%，利用大模型的数据技术企业和数据应用企业同比分别增长57.21%、37.14%。新增的上述指标将直接量化人工智能相关领域的数据产出效能，如高质量数据集数量同比增长27.4%，为具有战略意义的高科技产业提供数据监测指标。
二是“发展导向性”方面。抢占低空经济新赛道，为新蓝海产业的规范化和商业化提供指导。报告指出低空经济、机器人等领域数据产量增速超30%，但行业标准尚未完善。通过专项统计、新增指标可推动建立“空天地”一体化数据采集规范（如无人机物流测绘数据），为低空资源商业化铺路。
同时，通过新增指标来探索破解传统统计盲区，精准判断数据价值。原有统计体系侧重“规模”而忽略“价值密度”。例如，1TB自动驾驶高质量数据集的价值可能远超10TB普通监控数据。新增指标通过“数据-场景-价值”关联模型，如智能网联汽车数据复用率，更精准地反映了高质量数据的价值。
激活“沉睡数据” 迈向要素市场化
2023年，我国数据生产总量达32.85ZB，但仅有2.9%的数据被保存。存储数据中一年未使用的数据占比约四成。胡双指出，大量数据一直在“沉睡”，这些“沉睡数据”如同未被开采的资源，若不能被结构化、可计算、可复用，数据红利终将止步于“存量”。而在政策和市场双重驱动下，2024年存储数据中活跃数据总量同比增长22.73%，企业用数意愿明显提升，特别是数据技术企业在高质量数据集建设方面动作频频，增长率达27.4%。公共数据开放也迈出实质性步伐，授权运营机制逐步建立，为数据治理体系建设打下基础。
报告显示，利用数据获得直接收益的企业仅小幅提升。数据要素应用专家李可顺对中国工业报表示，这说明数据多数仍停留在基础分析阶段或者内部研究，目前阶段企业通过数据创收等深度变现能力偏弱。这在一定程度上反制数据交易流通市场的发展。
针对如何提高“沉睡数据”的开采率，黄煜建议，引入智能化的数据资源管理盘点工具。企业数据因结构化、加工治理水平不足等问题不能释放其价值的根本原因是对于传统、中小型企业来说，数据加工、清洗、治理的成本高，需投入的资源大，通过引入智能化的数据资源盘点工具，可以很大程度上缓解上述问题。比如通过私有化部署的方式接入企业业务系统数据库，实现自动化扫库扫表、数据资源分级分类、脱敏、语义抽取和数据产品生成，将“沉睡”在企业本地的原始数据，低成本，低投入地结构化和产品化，为数据的价值释放奠定基础。此外，以贵阳大数据交易所为例，数据交易所可以作为数据要素流通产业的枢纽和孵化器，有效链接数据供需双方，并借助AI大模型支撑的智能撮合算法等方式实现高效供需撮合，为企业“沉睡数据”匹配落地场景。
张钟文则认为，破解“沉睡数据”困局，关键在于推动数据从“资源”向“要素”并进一步向“资产”转化，真正嵌入生产过程、创造经济价值。首先要推动数据价值链的优化升级，加强数据的整理、治理与结构化处理，提升其可用性和可计算性，使其具备参与生产的能力。同时，要加快建设统一的数据流通规则和可信的数据交易体系，降低数据跨主体、跨行业流通和复用的成本，打破“数据孤岛”，释放“沉睡数据”的外部价值。另一方面，政策端应鼓励企业自身建立完善的数据资产管理体系，将有长期复用价值的数据纳入企业的资产管理和会计核算，推动数据要素向数据资产沉淀。根据联合国统计委员会的界定，被反复使用超过一年的数据可计为数据资产，这一视角对于引导企业重视“沉睡数据”的治理和盘活具有重要启示意义。通过制度化推动数据资产入表，能有效激励企业主动挖掘、开发存量数据资源，提升数据资产化率。
数据资源供给和企业用数需求的双向拉动
国家公共数据资源开发利用“1+3”政策文件发布后，超六成省（自治区、直辖市）、计划单列市启动授权运营工作，公共数据授权运营逐步规范化、有序化。其中，市级政府部门公共数据授权运营数据量为省级政府部门的2.53倍，公共数据资源供给不断扩大。
李可顺分析认为可能存在以下几种情况：一是市级数据颗粒度更丰富，说明前期的数据采集及治理工作已经有一定成果。二是地方政府在数据开放和市场化应用上更为激进，可能源于地方经济压力下的“数据变现”冲动。三是市级政府数据开放速度快，可能存在对标省级或更高级标准时，标准化程度可能较低，易导致数据碎片化，企业整合成本高，给全国统一市场也会造成卡点。四是谨防部分城市可能为追求政绩盲目开放数据，而非真正匹配市场需求，需警惕“数据囤积效果”而非“数据流通效果”。
发布会上披露，中央企业成立数字科技类公司近500家。报告显示，约66%的行业龙头企业和30%的数据技术企业购买过数据。对此，张钟文认为这一趋势充分说明，企业主体对于数据“可交易”“可流通”带来的潜在价值已有明确共识，数据市场活跃度正在逐步提升。数据与传统要素相比，具有低成本复用、边际报酬递增等特点，理论上具备更强的赋能效应和乘数效应，但如果数据仍局限在企业内部封闭使用，或长期沉淀为“沉睡数据”，其价值就难以外溢，跨主体协同创新的空间也难以打开。中央企业之所以愿意成立数字科技公司，开展数据交易，本质上是看重了通过交易行为释放数据价值、拓展新业务场景、提升竞争优势的空间。
《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》中明确提出，要推动数据市场规则完善、交易机制健全、流通环境优化。张钟文表示，这些工作的核心逻辑就在于，数据可交易，才能让更多市场主体参与到数据要素价值创造的链条中去，实现数据价值的广泛扩散和倍增效应。上述数据反映出，头部企业已率先迈出市场化探索步伐，下一步更需要通过完善数据确权、定价、合规流通等制度保障，降低中小企业参与门槛，推动更多行业主体形成数据交易的良性生态。
李可顺则指出，当前数据交易生态仍不成熟，行业龙头应用场景明确，采购资金充足，数据应用试错成本可接受。而中间服务商（如数据中介、清洗、标注公司）盈利模式尚未跑通。部分企业购数仅为合规或跟风，而非真正驱动业务，需警惕数据采购沦为“数字化面子工程”。此外，李可顺认为，AI方面，高质量数据供给不足是常态，前期是行业发展导致，现在可能是AI生成的低质数据泛滥可能拖累AI模型效果。封闭的行业数据（如车企）更可能延缓技术商业化进程。
未来已来 重构数据价值链
展望2025，报告预测全国数据生产总量将突破50ZB。伴随无人驾驶、具身智能、低空经济等战略性新兴产业加速发展，数据资源在生产力体系中的战略地位将持续提升。值得一提的是，数据运营服务商、数据治理企业正成为新的关键角色，信息技术服务正由“系统集成”向“数据运营”转型，这为传统IT企业和新兴数智服务商提供了全新增长空间。
我国是全球首个将数据纳入生产要素的国家。截至目前，全国数据领域相关企业超19万家，数据产业规模超2万亿元。随着相关法律制度、交易机制和确权体系逐步完善，数据市场化、价值化进程将加速推进，未来的数据资源不再只是技术资产，更将成为引领国家高质量发展的战略资产。
常信科技CEO葛林波对中国工业报表示，报告显示出中国在数据资源规模和技术基建上的优势，但也揭示了数据孤岛的深层次矛盾。数据孤岛效应是制约中国数据要素价值释放的核心障碍，其根源在于行政分割、行业壁垒与技术标准不统一。国家将数据定位为关键生产要素，破除孤岛是推动新质生产力发展、实现数字经济与实体经济融合的战略任务。
葛林波认为，从国家战略角度看，需以制度创新、技术赋能、市场培育“三管齐下”，将数据从“分散的孤岛”升级为“联动的网络”，加速释放数据要素在高质量发展中的乘数效应。制度层面，通过《数据安全法》等法规明确数据确权与流通规则，分类分级推进公共数据开放。技术层面，依托“东数西算”优化算力布局，统一技术标准促进跨域互联。行业层面，聚焦制造、金融等领域，以AI大模型激活场景化应用（如智能制造、金融风控），并培育低空经济等新业态。市场化层面，建设数据交易所试点，探索定价与交易机制，推动政企协同生态。
胡双表示，站在数据要素化的转型节点，我们不仅需要把数据“用起来”，更要“用得好”，将其嵌入到产业链、价值链和创新链的深处。报告不仅是一份统计清单，更是一份未来发展导航图。它昭示着，谁掌握了数据的采集、治理、建模与应用主动权，谁就掌握了未来产业竞争的“算法锚”。葛林波建议，未来应重点关注数据资产入表、数据跨境流动试点、区域合作机制等政策落地，通过政策引导资源均衡（如“东数西算”）、完善收益分配规则、强化隐私计算等技术保障，平衡安全与开放，全面释放数据对国家竞争力的战略价值，以实现国家竞争力的全面提升。张钟文总结道，从更高层次看，数据要素市场化配置的推进，不仅是市场建设本身的需要，更是激发数据要素跨主体协同复用、跨场景价值倍增的关键抓手。唯有打通流通环节，才能让不同产业、不同企业之间的数据要素高效互动，推动知识扩散、价值倍增、创新涌现，不断拓展经济增长新空间，真正释放数据要素在新质生产力培育中的乘数效应。
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