2024-06-05-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

高价值数据要素场景创新发展报告总结

1. 报告意义与目的

• 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，培育发展新质生产力。
• 推动数据要素市场化配置、价值化转变，开展高价值数据要素场景的创新实践，探索行业发展路径。

2. 核心观点与框架

高价值数据要素场景的特征（四度）：

• 技术成熟度、组织统筹度、行业效益度、数据应用深度
• 构建五脉实施路径，包括：
  • 需求脉（行业需求采集）
  • 研发脉（场景协同开发）
  • 制度脉（制度与机制设计）
  • 系统脉（智能化运营优化）
  • 迭代脉（持续迭代完善）

高价值数据要素场景“八景”应用领域：

• 人工智能、金融服务、工业制造、社会治理、交通物流、低碳能源、惠民服务、农业发展

3. 典型实践案例（八重点行业）

1. 人工智能

• 腾讯广告应用AIGC，提升广告创意与投放效率。

2. 金融服务

• 腾讯云帮助银行构建分布式核心系统及智能风控系统。

3. 工业制造
   • 企业通过AI质检、数据一体化平台优化生产过程。
4. 社会治理
   • 建设“网约式”应急救援平台，提升社会治理效率。
5. 交通物流
   • 海关、港口企业利用区块链和大数据优化物流管理。
6. 能源与低碳
   • 运用多源数据提升能源监管能力，促进碳减排。
7. 惠民服务
   • 中中原股权交易中心利用数据联通助力中小企业融资。
8. 智慧农业
   • 腾讯云数字乡村解决方案推动农业数字化转型。

4. 发展趋势

1. 底座支撑：新型数字基础设施（高存力、高算力、高能效）协同发展。
2. 技术变革：隐私计算、区块链、人工智能等技术融合保障数据合规流通。
3. 行业赋能：数据要素渗透至千行百业，推动经济高质量与降本增效。
4. 生态优化：多层级数据市场形成，数据创新应用由点到链扩展。
5. 政策保障：国家数据局成立，推动制度协同、标准化与收益分配改革。

5. 推进建议

• 强化场景创新：推进多元新格局构建，开放数据资源，促进数据二次开发。
• 融合数据资源：推动高价值数据资源安全合规开放，建设行业数据流通平台。
• 提升数据安全与技术水平：加快通用型数据技术开发，优化敏感数据识别与安全管理。
• 政策与生态协同：完善数据产权、流通交易与收益分配制度，提升市场活力。

通过上述总结可看出，报告系统性地介绍了数据要素场景的现状、理论框架、典型实践及未来趋势，旨在推动高价值场景的创新应用与制度保障，为各行业数字化转型和新质生产力发展提供指导。