当今世界，正经历一场由数据要素驱动的深刻产业变革。随着数字技术迅猛发展，数据已成为与传统土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素，不仅重塑着社会资源配置方式，更成为培育新质生产力、推动经济高质量发展的关键力量。分析数据产业生态体系的构建路径，并展望未来发展趋势。新质生产力与数据要素的内在逻辑。新质生产力代表着高科技、高效能、高质量的生产力形态，其核心在于科技创新驱动的生产力跃迁。而数据要素作为新型生产要素，通过其独特的可复制、可共享、无限增长的特性，正成为新质生产力最活跃的组成部分。

数据要素的价值创造路径主要体现在三个方面：首先，数据通过优化生产流程实现效率提升。在工业领域，通过对生产设备运行数据的实时采集和分析，企业能够实现精准的故障诊断和预测性维护，大大降低设备停机时间，提高生产效率。以模具生产为例，过去给客户报价主要靠经验，如今借助工业互联网平台采集的历史数据，可以对加工费、图纸测算、管理成本等环节进行精细测算，使定价有了科学依据。数据要素推动产业融合与创新。大数据打破了传统产业界限，促进不同产业深度融合。在材料研发领域，中国钢研团队采用高通量实验和计算技术构建专用“材料数据工厂”，与人工智能技术融合，将传统方法需要10年以上的研发工作，压缩到1年甚至几个月内完成。这种创新模式正催生大量新兴产业和未来产业。

数据要素提升资源配置效率。数据能够实现对市场信息的快速收集和分析，帮助企业和政府更加准确地把握市场需求和供给情况，从而实现资源的精准配置。在农业领域，通过数据驱动的设施果蔬智能生产和精准服务技术，实现“代替人工经验、减少人工投入、管理标准高效”，减少人工超50%，节约水肥药超30%，亩净利润突破2万元。数据产业生态体系构建与发展现状。数据产业作为新兴产业形态，是利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的产业集合。据国家数据发展研究院测算，2024年全国数据产业规模已达5.86万亿元，成为数字经济发展的新增长点。

在产业架构上，数据产业已形成覆盖基础设施、技术研发、流通交易、融合应用、数据安全的全产业链体系。从数据“采存算管用”全链条看，包括数据采集、存储、计算、管理、应用及安全保障等环节。而随着“人工智能+”成为经济社会高质量发展新引擎，以大模型、数据标注、隐私计算、数据空间为代表的新兴业态正迅速崛起。江苏等先行地区已初步形成较为完善的数据产业生态。通过强化产业顶层设计，江苏省2024年10月印发《关于加快释放数据要素价值 培育壮大数据产业的意见》，提出数据供给、流通、开发、市场、生态、支撑等全链条产业发展思路。随后出台的全国首个数据企业培育行动方案和《江苏省数据条例》设立“数据产业”专章，在立法层面为数据产业发展提供了坚实保障。

在基础设施建设方面，我国算力总规模已达280EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），八大国家枢纽节点算力总规模达175EFLOPS。贵州作为大数据发展先行区，总算力规模达40Eflops，智算占比超90%，已成为全国智算能力最强的地区之一。这些数字基础设施为数据产业发展提供了强大支撑。数据交易市场也初具规模。南京市数据交易平台自2025年2月上线后，截至10月底已入驻数据企业970余家，上架产品260余款，撮合成交60多笔，金额6200多万元。江苏率先建成全省数据资源登记平台，登记数据资源1279类，居全国前列。

新质生产力赋能数据产业的实践路径。1.数字技术驱动产业创新。数字技术是培育壮大数据产业的有力手段。在全球新公开的4.5万件生成式人工智能专利中，中国占比达61.5%。这些技术正迅速转化为产业创新动能。南京江北新区生物医药公共服务平台打造的“基于多模态健康医疗数据和国产智能算力的AI+制药融合创新公共技术服务平台”，解决了健康医疗数据应用中存在的“不能用”“不会用”“不敢用”痛点，为区域基础科研与产业发展提供数据、算力及算法支撑。该项目已成为2024年“数据要素×”大赛医疗健康赛道唯一的一等奖，支持科研团队发现多个疾病新靶点和新活性分子。

在智能制造领域，南京钢铁股份有限公司牵头构建的“基于数据要素驱动的钢铁产业链协同智慧运营平台”，用“智慧大脑”破解传统钢铁生产的两大痛点：生产不可视和多环节难协同。通过组建智慧运营中心，实现远程化生产，并且从原料进厂到产品交付全流程可视可控。该公司还在行业内率先启动数据治理，成为全国首批数字资产入表的上市企业之一。2.数据要素市场化配置改革。数据要素市场化配置改革是释放数据价值的关键。我国已印发实施“数据二十条”，确立数据基础制度框架，公共数据资源开发利用、数字经济高质量发展等政策陆续出台。实施“数据要素×”行动，各类数据商和第三方专业服务机构加快涌现。

在数据要素流通方面，可信数据空间作为基于共识规则、联接多方主体、实现数据资源共享共用的数据流通利用基础设施，正成为推动数据要素价值共创的重要载体。国家数据局计划到2028年建成100个以上可信数据空间，到2029年实现数据产业规模年均复合增长率超过15%。针对中小企业用数创新，政策层面也有专门部署。一方面从数据供给方面降低中小企业用数成本，鼓励各地面向中小企业提供公益性数据服务；另一方面从技术工具方面提升中小企业治数能力，引导行业龙头企业提供普惠性数据产品和技术工具。一些地方还采用数据券、算法券和算力券等方式，助力中小企业数字化转型。

3.区域差异化发展模式。数据产业发展呈现明显区域特色，各地因地制宜探索差异化路径。苏南地区依托良好发展基础，在模型算法、可信流通等高价值产业环节引领布局；苏中、苏北等地结合自身优势，围绕数据加工、标注、算力等方面加快发展。从南京的“大模型工场”到苏州的工业大数据特色基地，从宿迁的京东数据标注产业园到连云港的“悟空智算”，各地差异化发展亮点频现。贵州则充分发挥其算力优势，在全国较早推出一揽子算力券政策，拓展算力资源市场。清华—贵州大数据研究生实践教育基地采用“2＋1＋N”的人才培养模式，培养具有较强实践性的大数据人才。盐城市大数据产业园打造长三角（盐城）数字视听产业基地，重点瞄准“短视频+”细分赛道，为国内外5000家视听企业、300个影视基地、10万名数字视听行业从业者搭建全链条生产公共服务平台。园区新型算力应用中心搭载的第三代神威超级计算机，峰值算力达每秒1.4亿亿次，是国内技术最先进、运算速度最快的超级计算机之一。

面临的挑战与应对策略。1.制度创新挑战。数据产业作为新兴产业，面临诸多制度性障碍。其中，数据确权、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度尚不完善，制约数据要素价值释放。针对这一问题，需加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护等基础制度。建立健全数据安全管理制度，推进数据分类分级管理。建立高效便利安全的数据跨境流动机制，支持自由贸易试验区实施数据出境管理清单制度。南京等地的实践表明，通过出台《数据资产登记暂行办法》、《公共数据授权运营管理暂行办法》等地方法规，建设登记平台，能有效促进数据资产化进程。

2.技术创新瓶颈。在技术层面，数据产业面临数据采集、存储、计算、管理、应用全链条技术挑战。尤其是数据清洗、标注、融合、分析等关键技术环节，仍存在诸多技术瓶颈。对此，需加强关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新和成果转化。持续加大重点领域关键核心技术自主创新力度，推进集成电路全产业链发展。加强自动驾驶、脑机接口等原创性、颠覆性科技创新，开辟新领域新赛道。要加快人工智能创新发展，推动行业大模型应用落地。

3.人才短缺问题。数据产业作为知识密集型产业，专业人才短缺成为制约发展的重要因素。特别是既懂数据技术又懂业务场景的复合型人才严重不足。解决人才问题需多管齐下。一方面，加大对大数据人才培养的力度，优化高校大数据相关专业设置，加强实践教学环节。另一方面，制定具有吸引力的人才政策，积极引进国内外优秀的大数据人才。贵州通过“大数据融合创新发展工程重点人才倍增任务”，与高校、科研机构合作，设立大数据相关专业和课程，培养了一批批高素质的大数据专业人才。

未来展望与发展建议。随着“人工智能+”成为经济社会高质量发展的新引擎，数据要素赋能千行百业的作用将更加突出。数字技术和实体经济深度融合，将催生新产业新业态新模式。为进一步推动新质生产力赋能数据产业高质量发展，提出以下建议：强化数据供给质量。建立健全公共数据、企业数据、个人数据分类分级授权运营制度，推动公共企事业单位开放高价值数据资源。鼓励企业和个人参与数据供给，形成多元化的数据供给体系。加强高质量数据集建设，强化“人工智能+”与高质量数据集建设联动对接。完善数字基础设施。推进建设5G网络、物联网、工业互联网、卫星互联网等通信网络基础设施，人工智能、区块链、云计算等新技术基础设施，大数据中心、智能计算中心等算力基础设施。加快构建“边缘计算+智算+超算”多元协同、数智融合的算力体系，提供更为充足、更低成本的算力资源。

培育多元化数据产业主体。实施培育壮大数据企业行动，开展数据企业认定，建设重点数据企业培育库，培育一批具有生态引领力的数据龙头企业、骨干企业。同时发挥中小数据企业创新活力强的优势，积极参与公共数据授权运营、数据基础设施建设和运营等工作。深化区域协同与国际合作。提升长三角区域、粤港澳大湾区等区域数据产业合作能级，推进基础制度、流通交易等互认互联、数据基础设施互联互通。探索建立数据跨境双向流通机制，支持有条件的地方建设国际数据港。积极参与国际大数据交流与合作，引进国外先进的大数据技术和经验。

推动数据领域立法保障。在已有实践基础上，加快数据领域立法进程，明确数据权益、流通交易、安全管理等法律制度，为数据产业发展提供法治保障。支持地方先行先试，鼓励有条件地区探索数据要素市场化配置改革的新路径、新模式。新质生产力为数据产业高质量发展提供了强大引擎，数据产业则为新质生产力发展提供了丰富应用场景和动能支撑。二者相互促进、深度融合，正共同谱写数字经济时代高质量发展的新篇章。随着数据要素市场化配置改革深入推进，以及数字技术与实体经济深度融合，数据产业必将在推动经济高质量发展、构建现代化产业体系中发挥更加重要的作用。

可信数据空间是数据产业发展的关键基础设施，它通过构建安全、可信的数据流通环境，解决了数据要素市场化配置中的核心难题。表格把握其核心特征与价值。

破解数据流通的核心难题。可信数据空间的兴起，直接针对数据要素流通中的三大痛点：解决“不敢共享”的信任问题：通过技术手段（如隐私计算、区块链）和共识规则，确保数据在流通过程中主权明晰、使用可控、过程可溯。数据提供方可以精确控制数据的用途、用量和时效，无需再担心数据被复制或滥用，从而敢于将数据拿出来共享。解决“不愿共享”的激励问题：可信数据空间旨在构建一个可持续的价值分配和商业模式。当数据使用能够带来明确的经济回报或业务协同价值时，各方参与的意愿会大大增强。健康的商业模式被认为是可信数据空间生态持续发展的关键。解决“不能流通”的效率问题：它如同为数据流通修建了标准化的“高速公路”，提供了统一的技术接口和业务流程，极大降低了点对点对接的复杂度和成本，实现了数据的高效、规模化流通。

多领域应用案例。可信数据空间的价值已在多个行业和场景中得到验证。智能制造与供应链协同。长虹集团：其“虹雁”可信数据空间实现了供应链数据的实时共享，将物料信息同步时间从隔天对账压缩至秒级，累计赋能超135万台电视生产。在供应链金融场景，平台整合了64家核心企业及1650家上下游企业数据，形成“龙头企业信用+数据增信”模式，累计融资超40亿元，助力一家电子元件供应商在3天内获得2000万元无抵押贷款。徐工集团：作为链主企业，徐工构建了“3+4+N”的可信数据空间框架，旨在解决上下游数据共享问题，从而实现供应稳定性增强，采研供应、物流体系高效协同。

赋能新材料研发创新。中国钢研：通过构建新材料产业链可信数据空间，打通了50多家产业链企业数据，使得26万种材料产品信息可一键筛选。这一平台助力中国石化与中国钢研联合团队成功攻克石化氢能储运核心材料“卡脖子”难题，将传统需要2年的选材周期缩短至4个月，研发效率提升一倍以上。推动产业带转型升级南通家纺行业：南通携手华为打造家纺行业可信数据空间，覆盖研发、生产、销售等全链路业务场景。通过数据空间与AI双轮驱动，企业实现设计周期缩短90%、成本降低超85%、瑕疵检出率提高80%，试运营成效显著。

释放公共数据价值。上海：正在加快落地超大城市级可信数据空间，已有300家企业入驻，汇聚上万个数据资源，开发形成三百多个数据产品，累计数据调用量达数亿次，服务金融、医药、城市治理等多个领域。贵州：与华为云联合探索，通过公共数据授权运营赋能旅游服务智能体，使政府端“黄小西”智能体在文旅政策问答上的准确率提升30%，响应时间从秒级优化至毫秒级。发展展望。可信数据空间的发展仍面临可持续商业模式探索、标准统一与互联互通、复合型人才缺口等挑战。未来，随着国家行动计划推进、技术标准成熟和市场实践深化，可信数据空间有望从点状试点走向规模化普及，最终编织成一张广泛互联、安全可信的数据流通网络，成为支撑数字中国建设的核心基础设施。

数据产业的高质量发展，与多元化、深层次的应用场景建设密不可分。场景是数据价值实现的试金石和催化剂，两者相互促进，共同构成了驱动数字经济发展的核心循环。理解场景与数据产业的关系。数据要素的价值在于应用，而应用的关键在于场景。通过具体的应用场景，数据的潜在价值才能被度量、验证并转化为实际的生产力提升、商业模式创新或治理效能优化。场景建设能够有效牵引数据资源的汇聚、治理与开发。当一个高价值场景被明确，如精准医疗、智能交通管理等，便会自然产生对特定数据（如医疗影像数据、实时交通流数据）的需求，从而推动相关数据资源的采集、清洗、标注和整合工作。例如，南通家纺行业可信数据空间的建设，就围绕研发、生产、销售等具体业务场景，促进了全链路数据的流通与利用。

同时丰富的数据供给又能催生新的应用场景。随着数据规模的扩大、质量的提升和类型的丰富，特别是与AI等技术结合，往往会孕育出此前难以想象的应用场景。例如，基于海量文物数据构建的“云冈云”平台，不仅服务于文物保护，还衍生出文旅融合的新场景，为游戏开发提供了精准的数字资源。推进场景建设的主要路径。各地正在通过多种方式积极探索和推进数据应用场景的建设。开展“数据要素×”行动：国家数据局牵头推动“数据要素×”行动计划，旨在挖掘和推广数据要素在关键行业的典型应用案例。通过举办大赛等形式，已在工业制造、文化旅游、医疗健康、交通运输、现代农业等多个领域涌现出一批成功实践。建设可信数据空间：可信数据空间是基于共识规则构建的数据流通利用基础设施，旨在确保数据主权和安全的前提下，促进数据在特定生态内“供得出、流得动、用得好”。国家目标是在2028年前建成100个以上的可信数据空间。例如，南通正携手华为打造家纺行业可信数据空间，徐工集团也构建了旨在解决上下游数据协同问题的可信数据空间框架。

发挥公共数据价值：政府通过推动公共数据开放共享和授权运营，向社会提供高质量的基准数据资源，可以有效降低中小企业用数门槛，激发市场创新活力。贵州省在推动公共数据价值释放方面进行了积极探索。鼓励龙头企业引领：行业龙头企业可以带动产业链上下游企业协同挖掘数据价值。国家鼓励在能源电力、交通物流等重点行业领域，由龙头企业联合上下游建立开放互联的行业可信数据空间，促进数据资源的高效流通和协同利用。中国电信、中国节能等央企在数据资源开发利用方面已起到带头作用。

区域实践与典型案例。不同地区结合自身产业基础和资源禀赋，探索出各具特色的数据产业与场景建设融合发展路径。江苏：强化制度供给与生态培育。江苏省提出到2027年数据产业年均增速超过20%的目标，并注重加强公共数据高水平供给，全面推行首席数据官制度，构建统一的公共数据授权运营体系。同时，江苏致力于培优育强数据资源企业，鼓励数据富集企业转型，支持数据业务剥离设立专门公司，形成大中小企业融通发展的数据产业生态。贵州：抢抓“东数西算”机遇，发展数据服务产业。贵州省积极发挥其在算力基础设施方面的优势，抢抓“东数西算”工程先机，推动“东视西渲”等新型应用场景落地。同时，贵州积极争取国家数据训练基地试点，探索数据资源的开发利用，并鼓励发展数据标注等产业。在数博会上，贵州联合华为云发布的AI可信数据空间联合创新成果，展示了公共数据赋能旅游服务智能体效能提升的应用案例。

行业案例启示。智能制造：卡奥斯工业互联网平台通过“基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案”，利用工业大数据和工业大模型等技术，支撑工业企业数字化智能化转型。例如，在注塑机生产领域，助力解决工艺参数依赖人工等难题，已在百余家工厂落地。文化旅游：云冈研究院通过“云冈云”数字资源管理平台，对石窟进行高精度数字化采集，形成的毫米级三维档案数据不仅用于文物保护研究和监测，还通过授权等方式用于文化创意产品开发，如支持游戏场景还原，拓展了文旅融合新路径。节能环保：中国节能环保集团通过采集分析企业在能源、资源、环境等方面的数据，为工业企业建立“绿色账户”，并将评价结果应用于绿色金融、环保管控等领域，探索数据赋能绿色发展的新模式。

未来发展方向。推动数据产业与场景建设深度融合，未来还需在以下几个方面持续努力：持续深化场景挖掘与推广：需要围绕经济社会发展中的热点、难点、痛点问题，不断发现和创造新的数据应用场景。积极推广成熟场景的成功经验，通过案例集、示范项目等方式以点带面。强化技术支撑与标准建设：不断完善数据采集、存储、计算、管理、应用及安全等全链条技术能力。加快推进数据资源、数据技术、数据流通利用等相关标准的研制，为数据的互联互通和场景的互联互认奠定基础。

优化制度环境与要素供给：继续完善数据基础制度，在数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面取得更大突破。加强高质量数据集建设，提升数据供给质量。鼓励数据交易平台发展，促进数据产品和服务流通。激发各类主体创新活力：特别是要助力中小企业提升数据治理能力和用数创新水平，可以通过提供公益性数据服务、普惠性技术工具以及探索发放数据券、算法券等方式予以支持。数据产业与场景建设如同车之两轮、鸟之双翼。场景是数据价值实现的土壤，数据是场景创新迭代的养分。未来随着“数据要素×”行动的持续深化、可信数据空间等新型基础设施的不断完善，以及更多高质量数据资源的供给，数据产业必将迎来更加广阔的发展空间，为经济社会高质量发展注入更强劲的动力。