中国工业报  王珊珊  王棕宝

2026年10月20日，国家数据集团有限公司在河北雄安新区揭牌成立。国务院国资委同日发布公告，经国务院批准，国家数据集团由国务院国资委代表国务院履行出资人职责，列入央企名录。

央企数量由此重回百家。新央企位次排第28位，前一位是中国卫星网络集团（以下简称“中国星网”），后一位是中国电子信息产业集团（以下简称“中国电子”）。但比起“百家央企”这个标志性数字，新设集团位列名录第28位的排序，才是更值得细读的信号。

完整国家队梯队浮出水面

国务院国资委研究员胡迟接受中国工业报采访时指出，央企名录排序不是按资产规模或成立时间排列，核心依据是战略领域、产业定位、国家安全优先级和功能属性。国家数据集团被置于中国星网与中国电子之间，意味着数据基础设施被明确归入与空天信息网络、自主网信底座并列的国家级数字战略板块。

中国星网主攻空天通信与遥感数据底座，中国电子主攻底层软硬件与安全算力，国家数据集团补上的正是中间缺失的一环：跨行业、跨区域的数据要素流通与运营主体。三者合在一起，构成“空天信息—数据要素运营—网信软硬件底座”的完整国家队梯队。

中国海洋大学应用会计研究所副所长马新啸对中国工业报概括：国家数据集团既要做数据流通的“主干网”，也要做安全可控的“操作系统”。中国计算机行业协会数据流通利用专委会副秘书长朱晨君对中国工业报补充了三重含义：数据被正式抬升为关系国家安全、国民经济命脉的战略性行业；国家数据集团由中央直接管理、属国有重要骨干企业，填补了数据领域国资主体空白；国有资本正加速向数据这一关键领域集中。

七方股东的协同作用

国家数据集团由国务院、河北雄安新区管理委员会、中国电信、中国联通、中国移动、国家电网、南方电网共同出资组建。胡迟分析，这一出资结构不同于以往由单一部委或单一行业设立的央企，而是把国家信用、通信通道、能源数据与城市场景直接嵌入同一家公司的股东层，这样新央企既不是纯行政事业单位，也不是纯市场化商业公司，而是兼具公共受托责任与市场化运营能力的政策性功能央企。

马新啸进一步指出，国务院出顶层信用与统筹权限，雄安出规则试验场与城市级可信数据空间，三家运营商出云网、算力与通信数据能力，两家电网出电网运行、设备状态、企业用电等行为数据；国家数据集团居中做清洗、加工、调度与合规监管，使一份城市交通数据既能服务导航，也能训练智能驾驶、辅助商圈选址，形成国家底座接地方应用的双层格局。

五家产业类出资人的选择近乎“精确制导”。胡迟将这一选择的逻辑概括为：这五家主体是国内覆盖面最广、算力/网络/终端感知数据体量最大、基础设施全域触达、安全体系成熟、具备公共基础设施属性的主体，是数据要素供给、流通底座的“基础设施基座”。三大运营商掌握全国骨干通信网、算力网络、IDC数据中心、政务云、海量政企和网络侧数据，是数据流通的“高速公路”；两大电网拥有覆盖全国的能源感知、负荷、配用电、源网荷储海量时序数据。两类主体的共性在于：同属关系国计民生的公用基础设施央企，本身拥有合规、可确权、规模巨大的存量数据资源，具备全国统一的安全管控体系，并拥有大规模算力、网络、边缘节点，天然可以支撑数据流通、可信计算、隐私计算等业务。优先打通通信与能源两大基础领域的数据孤岛，再逐步向交通、金融、工业、政务拓展，是这一出资结构的战略意图。

但股东结构也内含一道需要正视的张力。让数据的持有方把数据交给自己参股、但并不完全控制的平台去运营，激励逻辑并不自动成立。华中伟业建设集团有限公司国际公司总经理胡双对中国工业报分析指出，如果集团在数据接入、定价和收益分配上对股东数据持有方缺乏实质性的规则约束力，整合就容易停留在“物理集中”而非“化学融合”。

在接受中国工业报采访时，北京聚邑智能创始人、新华社国家重点实验室AI可信语料库与GEO专家汤祚飞将央企身份的能与不能界定得更为具体：新央企优势在于国家级信用背书、跨部委协调配套机制和合规资质，更容易获得公共数据授权运营资质，推动分散公共数据标准化归集，解决地方、部门“不愿放、不敢放”；局限在于企业数据属于市场主体私域资产，没有强制归集权限，个人信息受《个人信息保护法》严格保护。中国企业联合会资委会委员、高级经济师董鹏对此的表述更为直接：央企身份能破行政孤岛，难破利益孤岛，关键要做公共底座，不做收租者。

从“企业自证”到“国家可核验”

数据资产入表的现实数据，从另一个侧面说明了国家数据集团为何必须入场。数据资产入表已推进两年，“入表”与“定价”之间的脱节始终未通：权属边界模糊、各地登记标准不一、评估参数不统一，金融机构看得到却不敢认。

马新啸指出，地方数据集团能做省内授权开发、单点登记和入表样例，但跨域互认、跨行业主干数据和全国性价格信号补不上。国家数据集团的制度性突破正在于此：把确权从企业“自证”抬升为国家“可核验身份”，将三家运营商、两张电网和雄安城市场景接入同一登记与可信流通底座，使持有权、加工使用权、经营权在全国尺度上被同一把尺子审查；定价则依靠标准化数据产品在场内连续流通，用场景收益反推、成本归集校准，逐步沉淀出可比交易记录。地方集团继续做场景运营，国家数据集团做规则中枢与跨域互认——这正是“省队”做不到的那一层。

汤祚飞将这一执行边界细化为三个环节：确权上，集团不制定规则，只按既定规则对授权范围内的数据开展资产登记、合规加工；定价上，集团在数据局搭建的定价指引和公共数据收益管理框架内，结合成本与市场供需形成具体定价方案并接受监督；收益分配上，集团按制度执行收益归集与分配，做到公共数据收益反哺公共治理、经营收益市场化核算。合力逻辑是“数据局管能不能做，集团管合规怎么做”，监管在前、运营在后，从源头规避职能交叉。

中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日晖则对中国工业报提醒，国家数据集团定位为基础设施运营商和数据服务商，不能排他性占用公共数据资源，不能用授权地位限制其他市场主体接入同类数据资源。公共数据授权运营的定价已框定在政府指导价管理之下，运营方可以拿到授权，但不能自由定价，这从制度上封住了靠垄断公共数据获取超额利润的空间；但政府指导价也带来新的平衡难题：定价过低，运营方缺乏持续投入的激励；机制僵化，又无法反映不同场景下数据价值的差异。

胡双对此补充，平衡的关键在于分层定价与用途隔离——公共治理和公益类数据坚持有条件无偿或成本补偿，经营性数据产品在政府指导价框架内引入场景化差别定价，同时营利性业务与政策性职能在财务和决策上保持可审计的隔离。对公共数据授权运营实行公平竞争审查，对衍生数据产品要求以非歧视条件向市场提供接入或批发，并明确集团不得利用枢纽地位在与其股东数据持有方相关的下游市场中实施排他性安排。

汤祚飞则将防垄断约束归纳为三重：制度约束上，国家数据局与市场监管部门双重监督，适用《反垄断法》；准入约束上，集团是国家队平台之一而非唯一流通渠道，全国保留地方数据交易所和合规数据服务商多元主体；行为约束上，公共数据授权运营权限是“有限授权、定期复核”。董鹏对中国工业报，将这一原则概括为“做公共底座，不做收租者”：数据不归集团独占，运营权可竞争、接入口开放、禁止排他协议，收益上缴再分配，公开审计。

国家队搭主干，省队跑应用

上海数据研究院发布的《全国数据集团发展蓝皮书（2025）》显示：截至2025年底，全国已形成“29家省级+187家地市级”的数据集团矩阵，总数突破200家。省队已经跑在前面，国家队此时入场，如果定位不清，很容易从“补位”变成“抢位”。

马新啸对两者关系的判断是：国家数据集团侧重跨行业跨域流通、数据登记互认、可信数据空间、共性技术与标准接口，把运营商、电网、雄安及公共数据接成全国主干网；地方数据集团贴近数源部门和本地应用，做公共数据编目登记、授权运营、产品开发和城市治理落地。协同的逻辑应当是“国标互通、地方接入”。朱晨君对此的表述是“能力共用、经验共享、业务共拓”：国家层面负责顶层标准、跨域基础设施及战略性长周期投入，地方层面负责属地数据运营、场景开发与基层创新。

胡双则提示，如果国家层面不事先厘清国家级运营与地方级运营的层级边界和接口规则，所谓“政企分立”就可能演变为“央地博弈”，数据孤岛非但拆不掉，反而会在央地之间形成新的壁垒。

国家数据集团的“主干”功能

国家数据集团落户雄安，不只是央企总部疏解的常规安排，而是把运营主体直接放进一座“长在数据上”的城市。据人民日报报道，被誉为“雄安之眼”的雄安城市计算中心汇聚各类数据超400亿条，全域感知终端超百万个，数字道路500余公里，数据底座已然成形。雄安新区工信科技数据局副局长梁智昊表示，雄安的数字化始于全域数据的高质量汇聚，以统一标准搭建数字底座，从源头和机制上破解数据孤岛难题，“海量数据覆盖城市规划、建设、治理、民生等数字化场景，为数据要素改革和数据治理探索提供了一个开放的‘超级试验场’。”

在人工智能的语境下，国家数据集团的“主干”功能具有更紧迫的含义。大模型和智能体的能力上限越来越取决于数据集的规模与质量，而国内AI企业长期面临一个结构性矛盾：自主采集数据受制于《个人信息保护法》《数据安全法》的合规红线，大量高价值公共数据又因缺乏商业化闭环而处于沉睡状态。

胡迟将国家数据集团的角色细化为：搭建国家级可信数据供给池、数据训练集市、隐私计算/联邦学习平台，在不转移原始数据的前提下向国内AI产业供给合规高质量行业数据；建立国家级数据质量、标注、安全评估体系，解决AI企业“找数据难、用数据怕合规风险”的痛点；统筹国内行业数据供给，降低对境外训练数据依赖，保障大模型数据供应链自主可控。

国家数据专家咨询委员会委员张向宏则将这一路径概括为“普惠化供给”：国家数据集团的入场不是简单地“多一个数据卖家”，而是通过降低制度性交易成本和技术接入成本，让高质量数据从少数头部企业可及变为更广泛市场主体可及。朱晨君从产业促进角度补充了四层作用：填补央企空白、推动跨域互联互通；承担战略性长周期投入、牵头建设数据基础设施与跨区域可信数据空间；为人工智能产业提供高质量数据集和语料库；提供普惠安全的数据服务和行业数据治理服务，降低市场主体接入高价值数据资源的门槛。

优先顺序的三层排序与标准分层路径

有关数据确权，当前大量讨论集中在隐私计算的性能和效率上，但真正卡住跨域流通的第一道关口，是数据在进入计算之前就已经无法被有效组织：标识不统一、语义不互认、权属不可验证。

胡双将优先级排为三层：第一优先是数据标识与语义互操作，这是确权、定价和撮合的前提；第二优先是轻量化、可审计的可信接入层，即定义“数据来源可追溯、授权链可验证、使用行为可审计”的最小合规集；第三优先才是面向高频场景的隐私计算工程化。欧阳日晖同样将“可信流通基础设施的通用技术底座”而非单一算力或存储视为核心堵点，并强调如果技术使用成本不降下来，全国一体化数据市场的建设节奏就会受到影响。

朱晨君指出，最需优先突破的是“跨域互联互通与互认”，缺乏全国统一的技术标准与跨域流通互认机制，导致跨域流通协调成本高、优质数据集供给不足。汤祚飞将技术堵点进一步拆解为四项：数据要素可信存证与权属溯源技术体系、隐私计算与联邦学习的工程化落地能力、自动化数据分级分类与动态权限管控引擎、跨主体统一的数据元与计量核算技术底座。董鹏概括表示，最优先的不是单点技术，而是先立“统一身份证、可信快递箱、全程运单”的最小标准集，先用小标准跑通小场景，再复制成全国规则。

汤祚飞则将标准分层为“基础共性标准—场景化技术规范—安全沙箱与全链路审计—标准迭代机制”：统一数据分级分类、安全标记、可信存证格式、隐私计算互通协议和审计规范；区分政务、工业、金融、医疗等场景制定差异化流通白名单和脱敏规则；所有跨主体融合计算在可控沙箱内执行、全程留痕、审计日志不可篡改；标准由国家数据局牵头、联合国标委和产学研共同推进，先在试点地区和国家级数据基础设施验证，成熟后推广。合规不是用更重的技术把数据锁得更紧，而是用可验证的轻量机制让合规成为流通的默认配置。