2024年数据要素场景创新发展报告：数据要素赋能新质生产力

报告意义：发挥数据场景驱动作用，促进数据要素价值释放，赋能新型工业化，培育和发展新质生产力 报告内容：站在加快数据要素市场化配置、价值化转变视角，以建设高价值数据要素场景为导向，共同研究了数据要素场景的创新实践、行业态势和发展路径。 报告观点：发挥“高价值”数据要素场景的创新引领作用，按照高价值数据要素场景的“四度”特征、“五脉”实施路径开展建设和评价，聚力推动“行业八景”在高价值数据要素场景建设的先行突破。 报告实践：按照”技术成熟度高、组织统筹力度大、数据应用程度深、切中行业发展关切“的原则，联合腾讯研究院等合作单位，开展案例征集，形成20个典型实践，与行业共享。 2 第一章节 国内外数据要素场景发展实践 （一）数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识 美国：推动政府数据开发利用，鼓励市场主体开展数据应用创新 美国数据要素发展场景丰富以数据经纪方式实现数据应用 金融领域 •德温特资本市场公司利用账户留言数据决定买卖股票 政务领域 •智慧建筑管理 •在线投票平台 数据要素发展场景 农业领域 •纽瓦克垂直农场利用大数据进行智能决策 能源领域 •提出绿色按钮倡议，使客户能够轻松安全访问能源使用数据 现有数据经纪商公司3500-4000家 专业的地理信息数据经纪商Factual，其平台上已累积横跨200多个国家的超过１亿个地理位置信息，数据更新频次达每月240万次，数据访问频次达每月90亿次。 1数据收集政府、商业以及其他公开数据来源，而非用户 除上述领域外，医疗卫生、交通物流、商业服务等领域的机构和企业，逐渐认识到数据要素价值，数据应用创新积极性高涨，应用场景日益丰富。 2数据加工整理、分析、共享 3数据应用产品营销、个人身份验证、欺诈行为监测等 4 （一）数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识 欧盟：深化数据空间战略，加快布局一体化数据开发利用基础设施 严格保护数据产权 相继颁布《通用数据保护条例》 《数据法案》 《数据治理法案》等数据保护法规 提高数据共享程度 推动金融、气象、法律等多个领域公共数据的开放利用 提出数据利他倡议，鼓励居民自愿贡献数据 创设数据中介制度，由数据中介服务提供者促成交易双方的数据共享 提升数据全球流通话语权 已吸引世界主要经济体加入欧盟的《通用数据保护条例》充分性认定，迫使美国等全球主要数字经济体在个人数据保护方面作出妥协 已成为全球数据区域合作的参考范本 建立“共同数据空间” 确立了欧盟范围内数据安全开放共享，打造了数据要素共享交换的“共同数据空间”平台，涵盖金融、农业、交通、能源、健康等十个领域，推动欧盟内部数据的自由流通 加大资金布局数字基础设施 投资共同欧洲数据空间和互联云基础设施，围绕公共数据集、数据中心、开放平台、算力中心等基础设施构建强大的数据生态系统 5 （一）数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识 日本：倡导可信数据自由流动，高度重视公共数据集建设 日本倡导可信数据自由流动，即在严格保护个人信息、网络安全和知识产权的基础上，推动非个人、匿名、有用信息的自由流动。 日本与欧盟达成《欧盟日本数据共享协议》，创造了全球最大的数据自由流通区域。 以东京都市圈为例，数据中心建设扎堆集聚，已成为Meta和谷歌等 美国IT巨头实现数据流动的中转站。 倡导可信数据自由流动，推动数据跨境流通 以“数据银行”为核心建立数据要素市场体系，释放个人数据价值 医疗健康 金融数据个人偏好 个人数据 契约签订 数据银行 资产提供 数据要素交易市场 基础数据业务个人信用评分 日本使行政机构成为全国最大的数据平台，在国民经济、司法安全、人口环境等17个领域开放了公共数据集。 设立多级政府数据公开网站，并针对专业领域设立特色数据开放网站。 庞大的开放数据集在应急管理、环境卫生、农业生产管理等领域均实现了有效利用。 推动政府数据开放，促进公共数据社会应用 6 （一）数据要素的基础资源和创新引擎作用成为全球共识 韩国：发挥人工智能等新兴技术作用，促进数据要素开发利用 完善数据底座和数字基础设施 Mydata-聚焦个人数据流通应用 结合新兴技术实现数据应用落地 “数字大坝” K-Cloud计划 大数据(Data) D 数字基础设施 5G网络N （Network） 公共数据开放利用 A人工智能 （AI） 通过Mydata服务，个人可以一次性地查询分散在不同机构的个人数据，并主动、有选择性地向某些企业提供个人数据来获得商品或服务的推荐。 Mydata服务最初主要应用于金融领域，用户可基于Mydata实现个人财富管理和商品推荐。 MyData应用场景不仅涵盖存款、贷款、信用卡、通讯和保险以及支付等金融场景，也涵盖公共行政和医疗等领域。 工业01基于物联网、云平台、人工智能、数字孪生等技术实现智能工厂建设 ESG03 通过ESG门户网站查看ESG披露数据和投资统计数据 02医疗基于数据分析的医疗保健服务 04农业 将大数据和人工智能融入农业领域的系统和平台 7 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 顶层设计：数据基础制度和管理体制建设加快 政策体系和管理体制不断完善 政策体系 十九届四中全会将数据首次列为第五大生产要素 地方数据要素市场建设加快探索 数据要素创新发展作为重要抓手 北京推动工业、金融、商贸物流、自动驾驶、医疗、文化等领域数据应用场景示范 政策文件 《“十四五”数字经济发展规划》 《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 《数字中国建设整体布局规划》 《“十四五”大数据产业发展规划》 《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》 管理体制 广东探索粤港澳大湾区在数据交易、普惠金融、供应链等领域开展业务场景试点上海全球供应链数据流通与信息共享、文化与数字内容出海、跨境电商直播等场景创新试点江苏构建交通水利、城乡建设、自然资源、文化旅游等领域数据开发利用场景 围绕数据流通交易开展实践探索 地方数据局 国家数据局 加挂牌子6 独立设置机构26 注：31个省市、自治区和新疆兵团设立机构数量 北京市 依托北京国际大数据交易所，对全市公共数据进行托管运营，依托统一平台开展公共数据场内交易 贵州省 将算力资源与算法模型、数据产品集成打造多元化数据产品体系 海南省 打造数据产品超市，开展数据产品供需对接、产品定价服务、贡献激励和安全监管 8 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 技术变革：人工智能引领产业向数据驱动模式转型 人工智能大模型场景应用和产业发展迅速 地方政府积极推动 人工智能大模型引发产业效率革命 通过结合多模态数据和智能算法，大模型赋能众多行业向数据驱动模式转型，助力行业提质增效 《北京市促进通用人工智能创新发展 的若干措施》 政务 《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施 （2023-2025年）》 智能制造 工业领域 腾讯建设了AI质检模型从研发到最终部署上线的中转协同系统，将AI质检模型部署至产线的速度提升10 金融领域 “RPA+AI”技术应用不断深入，实现数据的自动抓取、清洗和更新，加快了小微金融信贷服 医疗生物医药 倍以上 商贸领域 务业务场景的拓展 科学研究金融 自动驾驶城市治理 集成电路 智能化教育教学科技金融 设计创意自动驾驶 京东言犀人工智能平台推动采购自动化率至85%，库存周转降至31.2天 医疗领域 云知声山海大模型助力北京友谊医院实现门诊病历生成系统 交通领域 商汤日日新大模型体系已为郑州、哈尔滨等地城轨30条线路、640个车站提供智能化升级 9 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 可信流通：合规监管和安全可信技术加速落地 数据交易行为合规监管加速落地数据安全流通设施和技术路径不断创新 数据交易各环节加强监管数据流通技术加快突破 限制交易类别 区块链隐私计算加密算法 明确数据流通交易制度规则数据交易平台探索细则指引 完善市场服务对数据合规的支撑作用 发挥数据服务商和第三方服务机构在审查评估方面的作用 •数商企业已经超过200万家 •近十年年均复合增长率30%以上 “数据可用不可见、可控可溯源” 数据流通新型基础设施加快创新 可信数据空间 已发布15家应用解决方案供应商和首个标准 智能制造领域已落地 制造业等泛工业行业逐步扩展 10 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 转型牵引：重点行业领域数字化转型步伐加快 制造业等行业领域数字化转型深入发展平台在产业数字化转型中发挥重要作用 工业数字化转型更加深入，数字化水平加快提升 •5G、千兆光纤网融入71个国民经济应用 •应用案例超过9.4万个 •建设5G工厂300家 •关键工序数控化率普及率达到62.2% •数字化研发设计工具普及率达到79.6% 金融等多领域数字化转型不断深化 平台在数字化改造中扮演助推器和加速器 供需精准匹配、产业链协同互补 资源共享、生产要素高效配置 平台数据 产业链参与者 具备行业、区域影响力工业互联网平台超过340个 传统产业高端化智能化 发展 平台通过投资和数字化转型业务，持续加大在数据要素领域投入 大数据基础软件与服务 金融领域全面推进银行业和保险业数字化转型，以数据赋能完善金融信用体系，提升风险防控能力 投资 工业互联网促进 自动驾驶 2024年第一季度，腾讯金融科技及企业服务板块收入占比达到33%，连续七个季度占比第一。 11 （二）我国数据要素应用场景实践深入推进 机制突破：数据价值化制度探索路径逐步清晰 数据资产制度探索和创新实践持续落地 数据要素登记等制度多元化探索 数据资产入表制度探索并实践落地 政策发布 《企业数据资源相关会计处理暂行规定》 《关于加强数据资产管理的指导意见》 《数据资产评估指导意见》 原则 无场景不评估 全国开展数据资源情况调查 国家数据局调查生产存储交易流通数 开发利用数据安全据 据不完全统计，截至2024年3月，全国已有13家企业推动公交、供暖、供水等公共数据资产入表甚至完成融资 多地探索构建数据要素登记、管理、定价等制度 数据纳入知识产权体系，实现数据确权 登记山东、贵州等省份发布了数据要素登记管理办法或制度标准 北京上海 江苏浙江上线 福建山东广东深圳 数据知识产权登记平台 超过11亿元 数据知识产权质押融资总额 超过2000份 颁发数据知识产权登记证书 管理山东在健康医疗、地理空间等领域开展公共数据资产管理试点 定价贵阳大数据交易所探索建立“报价—估价—议价”的数据要素定价模式 12 第二章节 高价值数据要素场景的理论透视 （一）高价值数据要素场景“四度”特征 高价值数据要素场景起源于“数据要素×”需求，从行业发展关切入手，打通数据流通各环节，构建全流程数据管理体系，推动数据深层次开发利用，并实现向行业价值的持续转化，从而建立有收益、可持续、能扩展的数据场景应用良性循环。 技术成熟度 技术具有先进性 技术具有互通性 技术具有稳定性1 42 3 行业效益度 价值倍增 资源优化 投入替代 组织统筹度 战略统筹 管理统筹 人才统筹 数据应用度 数据资源洞察 数据资产管理 数据金融创新 （二）高价值数据要素场景实施路径 高价值数据要素场景的建设实践，从需求采集、协同研发、机制设计、管理流程、商业模式等多维度视角，构建体系化的“五脉”实施路径。 ③变革“制度脉” •以数据为中心，建立软框架 •制定制度框架；明确制度内容：数据共享、资产化、开放、AI伦理；执行优化数据制度 �摸清“需求脉” •从行业用户来，到场景中去 •实现需求从无到有、需求从有到优、需求从优到精 ②协同“研发脉” •共建共享环境，走向大模型 •融合算力设施；场景工程化开发环境；一站式模型服务 ⑤迭代“系统脉” •以体验促通达，先立而后破 •注重应用指导、体验评估、场景运营 ④优化