上海数据交易所首创RDA新范式
2025-07-16 22:14:24

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73日,上海数据交易所首次提出RDA(Real Data Assets)新范式,强调锚定实数融合的实体资产,数据对其他实体资产的真实性校验和价值提升等作用,以及RDA推动数据要素价值化和多种要素联动发展。RWA市场空间广阔,且RWA目前多聚焦于金融资产类,而RDA的通用性决定了其可以在供应链金融、碳资产、工业互联网、出行、文旅、知识产权等非标场景全面铺开,形成更广阔的数据资产资本化图景。624日,中国人民银行科技司副司长周祥昆介绍了中国人民银行在《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026)》发布以来所取得的成效以及未来规划。核心为促进数字技术、数据要素和多种应用场景的深度融合,培育数据资产资本化场景。

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RDA(真实数据资产,Real Data Assets)是由上海数据交易所(Shanghai Data Exchange)提出并推广的核心概念,旨在推动数据要素市场化流通,服务于实体经济。其核心在于“实数融合”,通过技术手段确保数据的真实性和价值可验证性、价值赋能,推动实体产业升级。其本质是数据资产化的具象化实践,将分散的行业数据转化为可交易、可校验的资产,服务于实体产业(如工业、民生、交通、金融等)。RDA的详细定义与关键要素解析。核心定义。RDA是指:基于真实经济活动或实体资产产生,通过严格的标准、技术和制度进行真实性核验、价值评估,并具备明确应用场景和产业赋能潜力的高质量、可流通、可交易的数据资源集合。

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核心特征(“实数融合”的具象化)。1.锚定实体(Reality-Anchored)。数据必须源于真实实体产业场景(如工业生产线、物流轨迹、金融交易链、医疗诊断记录等),而非模拟或脱敏过度的数据。数据需能映射到具体物理对象或经济活动(如设备运行数据锚定特定机器,供应链数据锚定具体商品)。2.真实性校验(Authenticity Verification)。通过区块链存证、多方安全计算(MPC)、可信执行环境(TEE)等技术,确保数据来源可溯、过程可信、未被篡改。建立数据质量评估标准(如完整性、时效性、一致性)和第三方审计机制。3.价值赋能(Value Enablement)。数据需具备明确的产业应用场景(如优化生产流程、降低供应链成本、精准风控等),能直接或间接带来经济效益。通过数据加工、建模、分析,将原始数据转化为可驱动决策的“数据产品”(如工业设备健康预测模型、商圈消费热度指数)。

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实现路径(数据资产化的关键步骤):

步骤

具体实践

数据资源化

将分散、异构的行业原始数据(工业、金融、交通等)按标准格式整合。

数据产品化

加工为可交易形态(如API、数据包、分析报告),明确使用权限与应用场景。

资产化确权

通过登记、存证明确数据权益归属(所有权、使用权、收益权)。

价值评估

结合成本法、收益法、市场法定价,量化数据对实体经济的贡献度。

合规流通

在交易所框架内完成交易,符合《数据安全法》《个人信息保护法》等监管要求。

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服务实体产业的方向。RDA聚焦解决产业痛点,典型场景包括:工业制造:设备预测性维护、能耗优化、供应链协同;金融服务:企业征信评估、反欺诈建模、动态风险管理;交通运输:物流路径优化、客流预测、智能调度;民生服务:医疗健康数据分析、城市治理决策支持(如疫情预警);商业消费:商圈活力监测、消费趋势洞察、精准营销。  

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与传统数据资产的差异:

维度

传统数据资产

RDA(真实数据资产)

数据来源

可能包含模拟数据或脱敏过度数据

必须源于真实实体场景,强锚定性

价值依据

以数据量或稀缺性定价

以赋能实体经济的实际效益为定价核心

流通要求

侧重数据合规性

叠加真实性核验、场景匹配性、价值可验证性

目标导向

数据资源化

数据要素化→资产化→资本化,闭环服务实体经济

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政策与生态支撑。上海数据交易所角色:提供登记、确权、评估、交易、清算全流程服务,制定RDA挂牌标准(如《数据产品登记指引》)。-配套机制:建立“数商生态”(数据提供商、服务商、第三方评估机构)、隐私计算平台、数据资产入表试点。总结RDA的本质是打通数据要素与实体经济的关键桥梁:通过真实性核验确保数据可信,价值挖掘释放数据潜力,场景落地驱动产业升级,最终实现“以数促实、以实育数”的循环生态。其不仅是技术概念,更是推动数据从资源到资产再到资本跃迁的制度创新。

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RDAReal Data Assets,真实数据资产)与RWAReal World Assets,真实世界资产)是数字经济时代资产数字化的两种重要范式,二者既有紧密关联又存在本质差异。以下是基于上海数据交易所提出的框架及行业实践的详细解析:核心定义与背景。1. RWA(真实世界资产)。本质:将实体资产(如房地产、债券、大宗商品、艺术品等)通过代币化(Tokenization)映射到区块链上,提升流动性和交易效率。全球现状:以金融资产为主(占91%),如美国国债(52亿美元)、私募信贷(120亿美元)。技术路径:实体资产 → 法律包装(SPV信托) → 评估定价 → 链上代币化 → 交易清算。2. RDA(真实数据资产)。本质:由上海数据交易所于2025年提出,核心是“实数融合”——通过区块链、物联网等技术,将实体资产的运营数据(如设备状态、交易流水)封装为可确权、可交易、可融资的标准化数字资产。定位:RDARWA的“灵魂”,为实体资产提供真实性校验与动态价值增益

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核心差异:从锚定对象到价值逻辑

维度

RWA

RDA

锚定对象

实体资产本身(如房产、黄金)

实体资产的运营数据(如物流轨迹、光伏发电量)

价值来源

资产物理价值(静态)  

数据赋能带来的信用提升与效率优化(动态)

技术重点

资产上链与合规包装  

数据真实性校验(区块链存证、多方验证)

核心场景

金融资产流动性提升(债券、信贷)   

实体产业升级(工业、农业、跨境贸易)

典型应用

美债代币化、房地产碎片化投资

钢材贸易稳定币(STEEL-CNY)、农业数据融资

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内在联系:互补协同的“孪生体系”。1. RDARWA提供信用基石。RWA仅完成资产的物理映射,而RDA通过动态数据(如仓库温湿度、设备运行状态)赋予资产实时信用,解决“链上资产无真实背书”问题。案例:香港绿色债券通证化需依赖上海数交所的区块链数据存证(RDA)确保底层资产可信。2. RWARDA创造金融出口。RDA封装的数据资产可通过RWA模式证券化,例如光伏电站收益权数据(RDA)作为抵押品发行稳定币(RWA),吸引境外资本。3.技术协同:双链绑定架构。确权链(RDA):零知识证明、同态加密保障数据来源可信;收益链(RWA):智能合约直连实体资产现金流,实现收益自动分配。

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应用场景对比:

领域

RWA典型模式

RDA典型模式

大宗商品

黄金、原油代币化交易

钢材贸易数据封装为RDA→发行稳定币“STEEL-CNY”,替代美元定价

农业

土地产权上链融资      

大棚传感器数据+种植记录→生成“数据身份证”,降低融资成本30%

跨境贸易

应收账款代币化

物流数据RDA(如中远船运轨迹)→发行“货运宝CNY”,实现东南亚实时结算

绿色能源

碳信用代币交易   

光伏电站发电量数据→动态估值→发行稳定币“碳元CNY

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发展路径差异:中西方范式分野。RWA:西方主导的金融化路径。聚焦金融资产(美债、私募信贷),服务于美元体系流动性需求。RDA:中国特色的“实数融合”创新。锚定制造业、农业等实体产业,通过数据赋能解决“中小企融资难”,推动人民币国际化(如离岸人民币稳定币挂钩RDA)。

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未来趋势:从分立到融合。1. RDA驱动RWA价值深挖。实体资产需叠加数据维度才能释放乘数效应(如仓库RWA+物流数据RDA=动态估值模型)。2.监管协同挑战。RWA面临多国合规壁垒(如SEC备案),RDA需解决数据跨境流动与主权归属问题(如沪港“境内确权、境外流通”机制)。3.技术融合加速。基于ERC-3643协议的RWA平台(如RWA.ltd)已支持人民币稳定币结算,与RDA的跨境通道形成互补。

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总结:异同的本质与战略意义

对比维度

RWA

RDA

协同点

核心目标

提升资产流动性

赋能实体产业升级

打通“数据-资产-资本”闭环

中国优势

非金融资产探索(如机械臂代币化)

全球首创范式,主导定价权争夺

人民币稳定币替代美元结算

终极意义

资产交易效率革命  

实体经济可信数字化基座

构建数字经济时代“双循环”基础设施

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RDA不是RWA的替代品,而是其“进化体”——通过数据将静态资产转化为动态价值系统。正如上海钢联的实践所示:RDA赋予钢材贸易数据货币化能力,而RWA将其转化为跨境稳定币,最终实现“中国数据定义全球定价”。

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RDA(真实数据资产)的标准化建设是推动“实数融合”规模化落地的核心支撑,需构建覆盖数据锚定、价值评估、流通合规、技术互操作的全链条标准体系。以下是未来标准化建设的关键方向与框架建议

一、标准化建设的核心目标

目标维度

关键挑战

标准化作用

可信锚定实体

数据与实体资产映射关系模糊

建立统一的数据-实体关联标识与验证标准

价值量化

缺乏可复用的数据资产定价模型   

制定行业级价值评估指标体系

安全合规流通

跨域数据融合与隐私保护的矛盾

明确隐私计算、数据脱敏的技术与合规边界

生态互操作

各行业数据格式、接口互不兼容

定义跨行业数据产品接口规范与元数据标准

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标准化建设四大核心领域。1.数据锚定与真实性校验标准。实体资产数字化标识规范。定义工业设备、商品、物流单元等实体资产的唯一数字身份编码规则(如兼容GS1OID等国际标准)。要求数据生产方提供锚定证明(如物联网设备ID+时空戳区块链存证)。真实性核验技术标准。制定多方数据交叉验证流程(如供应链金融中订单、物流、支付数据的匹配规则)。规范区块链存证格式(数据哈希上链结构、节点准入机制)。2.数据资产价值评估标准。

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分层评估指标体系:

评估维度

具体指标

经济价值

成本节约率、收入增长率、风险降低度(量化模型)

质量价值

数据时效性、完整性、一致性(ISO 8000扩展)

场景价值

行业适配度、决策支持贡献度(专家评分卡)

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动态定价参考模型。基础定价:成本法(数据采集/处理成本)+收益法(预期经济收益折现)。 浮动因子:数据稀缺性、场景覆盖率、时效衰减系数。3.流通合规与安全标准。数据分级分类规范。按敏感度划分RDA等级(如公开级、受限级、密级),明确可交易范围(例如:工业能耗数据可交易,个人医疗数据需聚合脱敏)。隐私计算互操作标准。统一多方安全计算(MPC/联邦学习(FL)框架接口,确保跨平台数据“可用不可见”。制定数据脱敏效果评测标准(如k-匿名性、l-多样性量化阈值)。

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4.技术互操作与产品化标准。数据产品封装规范。统一RDA产品描述元数据(必含字段:数据来源、锚定实体、更新频率、应用场景案例)。标准化交付形态(API调用协议、数据包结构、沙箱环境配置)。跨行业数据融合标准。建立领域本体映射规则(如工业术语“设备停机”=交通术语“运载工具故障”)。开发行业间数据转换中间件(适配制造业MES系统与金融风控系统的数据格式)。

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支撑体系:制度与生态协同:

层面

标准化配套措施

制度保障

出台《RDA挂牌交易标准指引》,明确交易所审核流程

技术设施

建设国家级RDA验证平台(提供区块链存证+隐私计算服务)

第三方服务

认证“合规数商”(负责数据清洗、锚定验证、价值评估)

国际对接

参与ISO/TC 307区块链标准组,推动RDA标准“中国方案”出海

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优先落地场景建议:1.工业制造领域。制定《工业设备数据资产锚定规范》:强制要求设备ID+传感器数据哈希绑定上链。开发《预测性维护数据产品接口标准》:统一设备状态数据接入格式。2.供应链金融领域。建立《贸易真实性交叉验证标准》:融合订单、物流、海关、税务四源数据验证规则。发布《企业征信RDA脱敏指南》:定义企业经营数据聚合粒度(如区域行业统计值)。关键挑战与应对。挑战1:实体资产数字化程度不均 → 分行业推进:先覆盖高数字化基础产业(如汽车制造、智慧物流),再辐射农业、能源等。挑战2:国际标准话语权不足 → 联合东盟/金砖国家共建“实数融合”标准联盟,输出工业互联网标识解析等中国优势标准。挑战3:法律权属争议  → 推动《数据资产登记条例》立法,明确RDA“三权分置”(所有权/使用权/收益权)。  

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总结:标准化建设路径图。流程图 A[基础层] -->|实体锚定标准| B(数据可信)  A -->|元数据规范| C(资产可描述)  B --> D[流通层]  C --> D  D -->|价值评估标准| E(资产可定价)  D -->|隐私计算标准| F(流通可合规)  E & F --> G[应用层]  G -->|接口/交付标准| H(跨行业可互操作)  G -->|场景适配标准| I(产业可赋能) ```RDA标准化本质是“制度+技术”的双轨创新:通过刚性标准解决数据锚定与定价难题,通过柔性标准促进跨域融合,最终构建“来源可信、价值可测、流通可控、场景可证”的实数融合生态体系。上海数据交易所可牵头成立RDA标准工作组,优先在长三角工业互联网、跨境贸易等领域试点贯标。

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中国企业要借助上海数据交易所提出的RDA(真实数据资产)工具提升企业价值,需系统性完成四大核心工作,覆盖数据治理、技术验证、价值量化及金融化路径设计。以下是具体实施要求及操作路径。数据确权与合规治理:奠定资产化法律基础1.明确数据权益归属。建立“三权分置”架构(所有权、使用权、收益权),通过上海数交所的登记系统完成数据资产确权,获取唯一数字身份标识。例如:无锡数据集团通过数据交易所登记“算力认证通”产品,明确权属后实现融资租赁。2.构建合规框架。遵循《数据安全法》《个人信息保护法》,对数据分级分类(公开级、受限级、密级),确保可交易范围符合监管要求。敏感数据需经聚合脱敏(如k-匿名性处理),确保隐私保护达标。

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真实性核验技术体系:构建可信数据锚点1.实体资产数字化映射。为实体资产(如工业设备、商品)赋予唯一数字标识(兼容GS1/OID标准),通过物联网传感器实时采集运行数据,并与区块链哈希绑定存证。案例:航天宏图卫星数据挂牌时,将遥感影像与地理坐标、时间戳绑定上链,确保数据来源可溯。2.多源交叉验证机制。采用多方安全计算(MPC)或联邦学习(FL)技术,融合第三方数据验证真实性。例如:供应链金融需匹配订单、物流、支付数据。数据价值量化与标准化封装:实现“真数据→金资产”转化1.价值评估模型构建。采用分层评估体系,结合经济价值(成本节约率、收入增长率)、质量价值(时效性、完整性)、场景价值(行业适配度)三大维度。动态定价参考公式:基础成本(采集/处理成本)+ 预期收益折现 × 稀缺性系数。

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2.标准化资产封装(DAS数据资产壳)。按上海数交所规范封装为可交易单元,包含:元数据组件:权属证明、数据更新频率、应用场景案例;技术模块:审计追踪日志、智能合约接口。案例:江苏数据知识产权证券化产品以专利+数据知识产权为底层资产,标准化封装后获AAA评级。

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表:数据资产价值评估指标体系

评估维度

核心指标  

量化方法

经济价值

成本节约率、风险降低度

历史数据对比+收益法折现

质量价值

时效性(小时级)、完整性(%

ISO 8000扩展标准  

场景价值

行业适配度、决策贡献度  

专家评分卡+A/B测试效果验证

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金融化路径设计:打通资金通道1.匹配多元融资渠道。信贷融资:申请“数易贷”等产品(2024年授信超7亿元),以数据资产质押获取低息贷款;证券化:参照江苏模式,以数据知识产权未来收益权发行ABS(如苏州5亿元专项计划);全球募资:通过跨境通道(如新加坡市场)发行锚定RDA的稳定币(如“STEEL-CNY”)。2.参与交易所生态。成为认证“数商”,在发行环节设计金融标的物。例如:航天宏图作为数商参与稳定币发行设计,将卫星数据映射实体资产。全流程实施建议:从资源到资本

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表:RDA发行全流程实施路径

阶段

关键任务

输出成果

资产准备

数据确权登记+区块链存证

数据资产凭证(如无锡算力认证通)

资产发行

价值评估+DAS封装

标准化数据产品(如航天宏图DEM

资产交易

匹配融资渠道+跨境合规设计

证券化产品/稳定币/股权融资协议

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1.分行业优先级落地。工业/能源:优先布局设备预测性维护、碳足迹追踪等高数字化场景;  农业:参照“马陆葡萄产业链”项目,整合种植环境数据形成资产包。2.技术生态协同。接入国家级验证平台(如上海数交所区块链存证系统),降低自建成本;合作第三方数商完成数据清洗、锚定验证等专业化服务。企业行动清单。要实现RDA对企业价值的提振,企业需:1.法律层面:完成数据确权登记,构建合规框架;2.技术层面:部署实体锚定+区块链核验,确保数据全生命周期可信;3.价值层面:采用多维评估模型,封装为标准DAS资产;4.金融层面:选择适配渠道(信贷/证券化/跨境募资),融入数商生态。正如江苏数据证券化和无锡融资租赁的实践所示RDA的本质是“制度创新×技术赋能”——只有将数据的真实性转化为资本的共识性,才能最终释放实体经济的价值潜能。未来三年,率先完成RDA全链条布局的企业,将在数据资本化浪潮中占据估值重构的先机。

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“真数据”变“金资产”,RDA推动数据要素价值化,数据资产资本化迎来爆发点RDARWA的灵魂,其本质是通过区块链技术将真实实体资产所产生的数据资源,确权并价值化、资本化,打通从资产登记到交易流通的完整路径。相比传统RWA更侧重金融资产通证化,RDA更注重以“真数据”为核心的资产信用生成和金融工具构建能力,具有更强的通用性与可复制性。RDA通过“资产准备—资产发行—资产交易”三阶段体系,构建实体资产数据化、数据资产金融化的完整链条;依托信贷、股权、证券化、全球募资四大资金通道,实现数据资产价值变现的多元化路径;其“实数融合、真实透明、收益可信、价值重构、生态协同”五大特性,强化数据要素与资本市场深度互动,为实体经济注入数据驱动的新质生产力,将真实数据转化为具备稳定收益预期和融资能力的“金资产”。

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RWA市场空间广阔,一旦RWA成为主流资产类型,市场将迫切需要可信、标准化的数据资产,RDA将迎来指数级增长的应用需求,从幕后走向台前,成为支撑数据资本时代的新基建。且RWA目前多聚焦于金融资产类,而RDA的通用性决定了其可以在供应链金融、碳资产、工业互联网、出行、文旅、知识产权等非标场景全面铺开,形成更广阔的数据资产资本化图景。RDARWA的结合更加强调数据与实物资产的绑定,而非纯粹单一的数据,有实物数据的支撑,能够更好的让实体资产在数字世界投射,且可以进行追踪+验证,因此为后续的应用端展开系列的支撑。

 

 

 

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