“資源化”轉向“價值化”，打通數據要素產業化應用的“最后一公里”

當前，通過整合多源動態數據，多個省份的充電樁布局規劃實現了精準優化，公共資源利用率顯著提升。這一數據要素賦能實體經濟的生動實踐，成為近期在上海舉辦的2025全球數商大會上的焦點案例。國家數據局局長劉烈宏在大會致辭中指出，數據作為新型生產要素，正通過與其他要素的深度融合，成為技術突破與產業升級的強勁動力。而推動其與人工智能深度融合，需要重點把握好數據基礎設施、高質量數據集和人才隊伍三大關鍵。

　　從頂層設計到落地實踐，數據要素的價值釋放正從“盆景”走向“風景”。中國城市報記者了解到，在數據基礎設施方面，多地正加快建設城市級數據存力中心，為AI模型訓練提供豐富“養料”；在高質量數據集培育上，通過政企合作共建行業數據集實驗室，有效提升了中文語料占比；在人才隊伍建設中，通過“政產學研用”協同機制，加快培養復合型數據人才。這些系統性布局、創新性施策，為數據要素與AI的深度融合奠定了堅實基礎，推動數據要素從“資源化”向“價值化”加速躍遷。

　　然而，要從試點示范走向規模化產業應用，仍需破解更深層次的難題：如何讓數據要素真正滲透到產業的核心生產環節，而不僅僅是輔助決策？如何構建多方協同的可持續發展生態，確保數據要素能夠持續創造價值？

　　制度破局：

　　構建可信流通的“規則底座”

　　中國工程院院士、國際工程與技術科學院理事會(CAETS)交流與合作委員會副主席吳志強在2025全球數商大會上表示，數據要素的流通必須建立在國際協作與共識之上。“我們通過CAETS這一平臺，連接了全球31個工程院、超過2.2萬名院士，核心工作就是共同制定數據合作的技術標準與政策建議。”吳志強說，這種全球性的工程共識是構建可信數據空間的基石，能讓數據在跨國、跨域的流通中有規可循。

　　這一理念也正在上海等地的具體實踐中被體現出來。中國城市報記者了解到，上海數據集團打造的城市可信數據空間，以區塊鏈和隱私計算為底層技術，構建了“目錄上鏈、場景上鏈、授權上鏈、身份信息上鏈、產品調用存證上鏈”五位一體的安全體系。該空間目前已匯聚了超800萬個數據資源，開發300多個數據產品，累計調用量超3億次。上海數據集團首席數據官沈可表示：“數據可信不僅僅是一種技術狀態，更是一種制度能力。通過規則定義數據的可用不可見，才能讓供給方放心供數，讓使用方安心用數。”

　　企業的實踐進一步印證了規則的重要性。聯通數據智能有限公司在數據運營中發現，明確數據“三權”（所有權、經營權、使用權）是激活數據交易的前提。該公司副總經理李振軍向中國城市報記者分享了一個案例：“我們利用手機信令數據，通過技術建模加工識別出‘兩司兩員’（貨車司機、網約車司機、快遞員、網約配送員）群體，形成‘外出農村勞動力’等衍生數據產品。這個過程的核心是將原始數據通過規則，轉化為權屬清晰、可定價交易的數據商品。”

　　中國工程院外籍院士、德國國家科學與工程院院士奧賽因·赫爾佐格從治理角度強調了規則的重要性。“城市數據包含移動性、能源、環境、人口、治理等眾多類別，它們與城市功能之間存在著復雜的多對多關系。”赫爾佐格說，“必須為數據和城市功能建立高水平的模型，定義清楚結構和交互規則。基于AI的模型能夠代表城市結構和功能的相關方面及其相互依賴性，這是實現智慧治理的基礎。”

　　技術融合：

　　打造“數據+AI”的驅動雙擎

　　打通數據要素產業化應用的“最后一公里”，需要強大的技術引擎將數據轉化為生產力。而“數據+AI”的融合，正成為其核心驅動力。華為數據存儲存力中心首席科學家萬耀華在2025全球數商大會上介紹了“數據體”的概念，認為數據需要長期、系統化的治理和演進。“AI大模型需要的是海量的、多維度、跨時空的歷史全量數據。例如，氣象模型用了45年數據，慢性病研究需要數十萬人的基因和表型數據。”在萬耀華看來，當前有效數據留存率不足3%，中文語料占比僅2%，高質量數據集短缺是最大瓶頸。“華為的解決方案是構建‘數據存力中心’，不僅存數據，更通過AI工具進行持續治理，形成可持續供給的‘數據供應鏈’。其與上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院的合作已將數據準備時間降低了80%。”他說。

　　上海儀電（集團）有限公司總裁張建明則以“儀電智算云”的實踐為例，表示通過異構池化與彈性調度，算力利用率得到提升，并通過聯合建設高質量數據集實驗室，推動數據與AI深度融合。“我們目前已擁有7座數據中心，總算力超過6萬P，并通過算力券等方式幫助中小企業降低AI應用門檻。”張建明說，儀電智算云提供從算力調度、數據治理到模型開發的全棧服務，已支撐開發了40多個行業大模型。

　　上海數據集團正通過其自主研發的“天機智算”平臺，為“數據+AI”融合提供關鍵的基礎設施支撐。該平臺深度集成數據開發治理和模型訓練能力，構建了覆蓋數據采集、標注、清洗到模型訓練、推理、部署的全鏈路AI開發體系。其分布式架構支持多源異構數據的實時接入與處理，并內置數據質量評估、特征工程、模型優化等工具，大幅降低了AI應用開發門檻。

　　場景深耕：

　　從示范應用到產業生態優化

　　“數據要素的價值，最終要體現在對實體經濟的賦能上。我們已在金融、醫療、交通等七大領域開發超300個數據產品，就是希望讓數據在不同場景中涌流。”上海數據集團董事長吳建雄在2025全球數商大會上表示。

　　不久前，中國汽車工業協會、德國汽車工業協會和Catena-X（歐洲開放協作式數據生態系統）已圍繞汽車行業數據可信應用場景的建設開展了多輪深入交流和探索。中國城市報記者了解到，該試點聚焦供應鏈協同、碳足跡核算、電池護照等高價值場景，構建了基于國際共識的數據交換標準與合規框架。

　　在垂直領域，場景深耕同樣取得顯著成效。在智慧交通領域，通過數據要素的深度融合驅動整體效能提升，已成為關鍵路徑。以深圳市與百度Apollo合作共建的“車城網”一體化平臺為例，據悉，該平臺通過路側感知設備、車載終端、交通信號系統等多源數據接入，實現了對全市人、車、路、環境信息的全面匯聚與實時處理；基于百度飛槳平臺構建的交通大模型，對海量歷史與實時數據進行融合分析、仿真推演與智能決策，實現了信號燈自適應優化、交通事件自動識別與快速處置等功能。應用以來，平臺成效顯著，試點區域高峰時段道路平均車速提升約12.5%，主干道通行效率提升約15%，路口車輛排隊長度平均減少約20%，有效推動了城市交通運行效率與管理精細化的雙提升。

　　此外，在工業制造領域，數據要素的應用正推動傳統產業深度變革。以陶瓷行業為例，通過建設垂直領域數據平臺，整合產業鏈上下游超過22億條經營數據，創新開發的數字化信用憑證有效解決了供應鏈交易中的信任問題，累計為260余家中小企業提供融資支持超16億元，顯著改善了行業融資環境。在能源化工行業，企業通過構建覆蓋勘探、生產、儲運、銷售全鏈條的數據資產體系，依托工業智能算法優化生產調度與設備管理，實現關鍵設備故障預測準確率大幅提升，油品調和一次合格率提高近60%，推動全產業鏈運營效率與安全水平的整體躍遷提升。

■中國城市報記者 王 迪