数据要素融合应用典型模式与价值路径白皮书（2025年）_22页_857kb

数据要素融合应用典型模式与价值路径白皮书总结

核心内容概述

本白皮书由中国移动通信研究院主编，分析了数据要素融合应用在数字经济背景下的重要性、实现路径及应用成效。白皮书基于国家数据局发布的“数据要素×”48个典型案例及“数据要素×”大赛119个获奖案例，总结出数据要素融合应用的三大路径：跨行业、跨区域、跨主体，并提出未来数据融合应用的发展趋势。

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主要观点与关键信息

数据要素融合应用的必要性

• 数据要素具有非竞争性和强协同性，能够通过复用和跨域整合产生“1+1>2”的乘数效应。
• 仅靠单一数据难以直接创造价值，必须通过多源异构数据融合形成完整的价值链。
• 数据融合应用是释放数据要素价值、推动数字技术与实体经济深度融合的关键路径。

数据要素融合应用的定义与特征

• 定义：通过技术工具与制度创新打破行业、区域和主体间的数据壁垒，将多源、异构、跨域的数据要素进行系统性整合与协同计算，并直接作用于具体业务场景，实现价值创造。
• 特征：
  1. 技术-制度协同创新：技术手段与制度设计共同保障数据融合应用。
  2. 场景驱动的价值创造：数据融合的最终目标是为具体业务场景赋能。
  3. 动态演化与自我增值：数据在融合过程中不断生成新价值，形成“数据→知识→新数据”的正向循环。

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融合应用保障体系

政策法规引导

• 通过“政策-法律-标准”制度体系，降低数据主体融合应用的“顾虑”。
• 《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律为数据安全和隐私保护提供规范。
• 《国家数据标准体系建设指南》提出“通用域-资产域-安全域”三维架构，推动数据跨行业应用。

市场机制驱动

• 通过供需匹配、价格形成、收益分配机制提升数据融合应用的“动力”。
• 数据产品定价模式包括：
  • 成本加成定价（如隐私计算服务按计算量收费）
  • 收益分成定价（如金融风控数据产品按信贷坏账减少额的10%收费）
  • 市场竞拍定价（如科研、医疗等高价值数据集流通交易）
• 典型案例：浙江小商品城通过公共数据授权运营，构建企业信用评价模型，解决小微企业融资难题。

基础设施赋能

• 数据流通利用基础设施集成隐私计算、区块链、数据沙箱等技术，构建覆盖数据全生命周期的可信流通网络。
• 提供标准化接口、数据交互链路、共性服务支撑，解决数据“找不到、看不懂、不敢用”的问题。
• AI技术广泛应用于数据融合应用，国家“数据要素×”典型案例中70%使用了AI相关技术。

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融合应用路径

跨行业融合应用

• 跨行业融合成为数据要素高水平应用的标配，占比88%。
• 两种典型模式：
  1. 产业链上下游业务联动：如中策橡胶联合知轮科技与移动，打造“智慧轮胎+里程租赁”商业模式。
  2. 行业典型应用场景牵引：如贵阳大数据交易所融合电力与产融数据，构建企业营销价值评价模型。

跨区域融合应用

• 跨区域融合占比67%，有助于破解数据价值“碎片化”问题。
• 三种贯通模式：
  1. 横向区域贯通：如江海联运数据联盟实现数据共享共治。
  2. 纵向层级贯通：如广东移动打造应急管理人口热力图，实现省、市、区、镇、街道级治理响应。
  3. 横纵结合贯通：如“天地图”整合房屋建筑数据，提升城市治理能力。

跨主体融合应用

• 跨主体融合占比79%，是应对“数据烟囱”难题的重要方式。
• 两种主要方式：
  1. 公共数据授权运营：如浙江小商品城通过公共数据建立信用评价模型。
  2. 政企数据双向共享：如大同市搭建智慧文旅监管服务平台，实现政企数据“双循环”。

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融合应用成效

驱动高效生产

• 数据融合推动研发范式变革、产业链协同创新、资源配置优化。
• 典型案例：
  • 合肥量子科技公司通过AI模型提升材料研发效率百倍。
  • 国家能源投资集团构建智能模型提升装备制造效率。
  • 企迈科技、山西全球蛙公司通过数据服务提升零售与餐饮运营效率。

赋能美好生活

• 数据融合优化消费体验、金融服务与公共服务。
• 典型案例：
  • 湖南省博物院推出云展览、动画视频等数字化项目，实现2300万元票房收入。
  • 福州数联网平台缩短游客找车位时间70%。
  • 无锡、诸暨等地政务数据共享提升服务便捷性与基层医疗能力。

优化社会治理

• 数据融合推动治理模式从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
• 典型案例：
  • 重庆渝北区实现人行道占用问题25分钟内处置。
  • 烟台市镇街数据平台实现基层治理效率提升。
  • 西藏高驰征信搭建普惠金融平台，破解中小微企业融资难题。
  • 广东、四川等地通过跨部门数据融合提升灾害预警与应急响应能力。

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趋势与展望

制度供给

• 未来制度供给将从“框架构建”向“精准施策”深化。
• 垂直行业（如医疗、交通、制造）将获得更具体的融合应用指引。
• 推动数据供给从“政府主导”向“多元主体协同”转型，个人数据托管试点有望推进。

技术支撑

• 技术将从“单点突破”向“集成创新”跃迁。
• 可信数据空间等基础设施将推动技术规模化应用。
• 隐私计算、区块链与AI大模型深度融合，构建“数据可用不可见+智能决策”的一体化解决方案。

融合机制

• 未来融合机制将从“线性协作”向“生态共治”演进。
• 建立数据产品开发—流通—应用的完整产业链。
• 推动收益分配从“中心化独占”向“贡献度量化共享”转型，保障各方权益。

合作范式

• 数据融合应用将从“单体主导”向“多元共生”转型。
• 构建覆盖政府、企业、科研机构、行业协会等的“跨行业—跨区域—跨主体”生态。
• 通过数据共享联盟、区域数据枢纽等建设，加速数据跨主体融合，形成互利互惠的数据开发利用生态。

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总结

数据要素融合应用已成为推动数字经济发展的重要引擎，其核心在于技术与制度协同创新、场景驱动价值创造及动态演化自我增值。通过政策法规、市场机制与基础设施的保障，数据要素融合应用在跨行业、跨区域、跨主体层面持续推进，显著提升了生产效率、消费体验与社会治理能力。未来，制度供给将更精准，技术支撑将更集成，融合机制将更生态化，合作范式将更多元共生，推动数据要素在更大程度、更广领域、更多主体中释放乘数效应。