【赛迪_讯研究院】2024数据要素赋能新质生产力-数据要素场景创新发展报告_36页_5mb

数据要素赋能新质生产力

核心内容

本报告由中国电子信息产业发展研究院联合腾讯研究院等机构共同发布，聚焦数据要素场景创新对新质生产力的赋能作用。报告系统分析了国内外数据要素场景发展实践、高价值数据要素场景的理论框架、典型实践案例以及未来发展趋势，提出了推动数据要素场景创新发展的建议。

主要观点

• 数据要素已成为全球共识：数据不仅是基础资源，更是创新引擎，各国纷纷推动其在金融、政务、农业、能源等领域的应用。
• 高价值数据要素场景的“四度”特征：包括技术成熟度、行业效益度、组织统筹度和数据应用度，是评估和建设高价值数据场景的重要标准。
• “五脉”实施路径：涵盖需求采集、协同研发、制度设计、流程优化和系统迭代，构建体系化的数据场景创新机制。
• “行业八景”引领方向：包括人工智能、金融服务、工业制造、惠民服务、社会治理、交通运输、双碳管理、农业生产等八大领域，成为推动数据要素应用的重点方向。
• 技术融合与合规监管：隐私计算、区块链、人工智能等技术加速落地，推动数据合规、安全、高效流通。

关键信息

国内外数据要素场景发展实践

• 美国：推动政府数据开发利用，鼓励市场主体创新应用。典型场景包括金融、政务、农业、能源等。
• 欧盟：深化数据空间战略，建立“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，提升数据全球流动话语权。
• 日本：倡导可信数据自由流动，与欧盟达成数据共享协议，建立“数据银行”推动个人数据价值释放。
• 韩国：通过“数字大坝”计划完善数字基础设施，推动人工智能等新兴技术在数据应用中的作用。

我国数据要素应用场景实践

• 顶层设计：数据基础制度和管理体制不断完善，如《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》等政策出台。
• 技术变革：人工智能大模型推动产业向数据驱动模式转型，如腾讯AI质检模型、京东言犀平台等。
• 可信流通：通过隐私计算、区块链等技术实现数据安全流通，如“数据可用不可见、可控可溯源”机制。
• 行业赋能：重点行业领域如制造、金融、医疗、农业等加速数字化转型，提升效率和智能化水平。
• 机制突破：数据资产制度探索和创新实践持续落地，如数据入表、数据知识产权登记、数据定价机制等。

典型实践案例

• 腾讯广告妙思：基于AI和大数据，提升广告创意和投放效率，实现精准推荐和用户体验优化。
• 腾讯云金融风控系统：利用隐私计算技术，构建智能风控体系，支持金融机构业务全流程闭环管理。
• 智能制造场景：如人工智能质检平台、数字业务管控平台、透明工厂等，提升制造效率与质量。
• 智慧文旅与智慧农业：通过数据共享、区块链和AI技术，实现文旅资源整合与农业数字化转型。
• 城市医疗应急与反诈系统：构建“5分钟社会救援圈”，利用AI分析和区块链技术提升应急响应和反诈能力。
• 能源与低碳场景：基于多源能源数据，推动碳减排服务和能源管理智能化。
• 数据元件交易市场：如贵阳大数据交易所，探索“报价—估价—议价”模式，促进数据流通与复用。

发展趋势

1. 底座支撑：新型数字基础设施向绿色协同发展，强化算力需求支撑。
2. 技术变革：数字技术跨领域多元融合，推动数据合规利用。
3. 行业赋能：数据要素应用向千行百业加速渗透，数实融合持续深化。
4. 多层级市场体系：数据要素创新应用由“点”至“链”再到“群”发展，形成多层次市场体系。
5. 政策保障：数据基础制度加快总结推广，政策协同效应增强，形成多元数据治理新体系。

推进建议

1. 强合作重协同：探索包容审慎的场景创新制度，加强政策一致性评估，搭建公共创新平台。
2. 强融合重质量：重视数据资源二次开发，推动数据融合应用，建设行业性数据流通平台。
3. 强创新育新能：加快通用型数据利用技术创新，开展重点行业数据技术创新试点。
4. 强场景重实效：聚焦重点行业，开展数据要素场景创新试点，强化企业场景创新主体作用。
5. 强安全促发展：完善数据全生命周期安全规范，提升数据安全产品服务能力，建立重要数据目录与识别机制。

结语

本报告系统梳理了数据要素场景创新的发展现状与未来方向，强调通过技术、制度、场景和生态的协同，推动数据要素价值释放，赋能新质生产力发展。