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当前，通过整合多源动态数据，多个省份的充电桩布局规划实现了精准优化，公共资源利用率显著提升。这一数据要素赋能实体经济的生动实践，成为近期在上海举办的2025全球数商大会上的焦点案例。国家数据局局长刘烈宏在大会致辞中指出，数据作为新型生产要素，正通过与其他要素的深度融合，成为技术突破与产业升级的强劲动力。而推动其与人工智能深度融合，需要重点把握好数据基础设施、高质量数据集和人才队伍三大关键。
从顶层设计到落地实践，数据要素的价值释放正从“盆景”走向“风景”。中国城市报记者了解到，在数据基础设施方面，多地正加快建设城市级数据存力中心，为AI模型训练提供丰富“养料”；在高质量数据集培育上，通过政企合作共建行业数据集实验室，有效提升了中文语料占比；在人才队伍建设中，通过“政产学研用”协同机制，加快培养复合型数据人才。这些系统性布局、创新性施策，为数据要素与AI的深度融合奠定了坚实基础，推动数据要素从“资源化”向“价值化”加速跃迁。
然而，要从试点示范走向规模化产业应用，仍需破解更深层次的难题：如何让数据要素真正渗透到产业的核心生产环节，而不仅仅是辅助决策？如何构建多方协同的可持续发展生态，确保数据要素能够持续创造价值？
制度破局：
构建可信流通的“规则底座”
中国工程院院士、国际工程与技术科学院理事会(CAETS)交流与合作委员会副主席吴志强在2025全球数商大会上表示，数据要素的流通必须建立在国际协作与共识之上。“我们通过CAETS这一平台，连接了全球31个工程院、超过2.2万名院士，核心工作就是共同制定数据合作的技术标准与政策建议。”吴志强说，这种全球性的工程共识是构建可信数据空间的基石，能让数据在跨国、跨域的流通中有规可循。
这一理念也正在上海等地的具体实践中被体现出来。中国城市报记者了解到，上海数据集团打造的城市可信数据空间，以区块链和隐私计算为底层技术，构建了“目录上链、场景上链、授权上链、身份信息上链、产品调用存证上链”五位一体的安全体系。该空间目前已汇聚了超800万个数据资源，开发300多个数据产品，累计调用量超3亿次。上海数据集团首席数据官沈可表示：“数据可信不仅仅是一种技术状态，更是一种制度能力。通过规则定义数据的可用不可见，才能让供给方放心供数，让使用方安心用数。”
企业的实践进一步印证了规则的重要性。联通数据智能有限公司在数据运营中发现，明确数据“三权”（所有权、经营权、使用权）是激活数据交易的前提。该公司副总经理李振军向中国城市报记者分享了一个案例：“我们利用手机信令数据，通过技术建模加工识别出‘两司两员’（货车司机、网约车司机、快递员、网约配送员）群体，形成‘外出农村劳动力’等衍生数据产品。这个过程的核心是将原始数据通过规则，转化为权属清晰、可定价交易的数据商品。”
中国工程院外籍院士、德国国家科学与工程院院士奥赛因·赫尔佐格从治理角度强调了规则的重要性。“城市数据包含移动性、能源、环境、人口、治理等众多类别，它们与城市功能之间存在着复杂的多对多关系。”赫尔佐格说，“必须为数据和城市功能建立高水平的模型，定义清楚结构和交互规则。基于AI的模型能够代表城市结构和功能的相关方面及其相互依赖性，这是实现智慧治理的基础。”
技术融合：
打造“数据+AI”的驱动双擎
打通数据要素产业化应用的“最后一公里”，需要强大的技术引擎将数据转化为生产力。而“数据+AI”的融合，正成为其核心驱动力。华为数据存储存力中心首席科学家万耀华在2025全球数商大会上介绍了“数据体”的概念，认为数据需要长期、系统化的治理和演进。“AI大模型需要的是海量的、多维度、跨时空的历史全量数据。例如，气象模型用了45年数据，慢性病研究需要数十万人的基因和表型数据。”在万耀华看来，当前有效数据留存率不足3%，中文语料占比仅2%，高质量数据集短缺是最大瓶颈。“华为的解决方案是构建‘数据存力中心’，不仅存数据，更通过AI工具进行持续治理，形成可持续供给的‘数据供应链’。其与上海交通大学医学院附属瑞金医院的合作已将数据准备时间降低了80%。”他说。
上海仪电（集团）有限公司总裁张建明则以“仪电智算云”的实践为例，表示通过异构池化与弹性调度，算力利用率得到提升，并通过联合建设高质量数据集实验室，推动数据与AI深度融合。“我们目前已拥有7座数据中心，总算力超过6万P，并通过算力券等方式帮助中小企业降低AI应用门槛。”张建明说，仪电智算云提供从算力调度、数据治理到模型开发的全栈服务，已支撑开发了40多个行业大模型。
上海数据集团正通过其自主研发的“天机智算”平台，为“数据+AI”融合提供关键的基础设施支撑。该平台深度集成数据开发治理和模型训练能力，构建了覆盖数据采集、标注、清洗到模型训练、推理、部署的全链路AI开发体系。其分布式架构支持多源异构数据的实时接入与处理，并内置数据质量评估、特征工程、模型优化等工具，大幅降低了AI应用开发门槛。
场景深耕：
从示范应用到产业生态优化
“数据要素的价值，最终要体现在对实体经济的赋能上。我们已在金融、医疗、交通等七大领域开发超300个数据产品，就是希望让数据在不同场景中涌流。”上海数据集团董事长吴建雄在2025全球数商大会上表示。
不久前，中国汽车工业协会、德国汽车工业协会和Catena-X（欧洲开放协作式数据生态系统）已围绕汽车行业数据可信应用场景的建设开展了多轮深入交流和探索。中国城市报记者了解到，该试点聚焦供应链协同、碳足迹核算、电池护照等高价值场景，构建了基于国际共识的数据交换标准与合规框架。
在垂直领域，场景深耕同样取得显著成效。在智慧交通领域，通过数据要素的深度融合驱动整体效能提升，已成为关键路径。以深圳市与百度Apollo合作共建的“车城网”一体化平台为例，据悉，该平台通过路侧感知设备、车载终端、交通信号系统等多源数据接入，实现了对全市人、车、路、环境信息的全面汇聚与实时处理；基于百度飞桨平台构建的交通大模型，对海量历史与实时数据进行融合分析、仿真推演与智能决策，实现了信号灯自适应优化、交通事件自动识别与快速处置等功能。应用以来，平台成效显著，试点区域高峰时段道路平均车速提升约12.5%，主干道通行效率提升约15%，路口车辆排队长度平均减少约20%，有效推动了城市交通运行效率与管理精细化的双提升。
此外，在工业制造领域，数据要素的应用正推动传统产业深度变革。以陶瓷行业为例，通过建设垂直领域数据平台，整合产业链上下游超过22亿条经营数据，创新开发的数字化信用凭证有效解决了供应链交易中的信任问题，累计为260余家中小企业提供融资支持超16亿元，显著改善了行业融资环境。在能源化工行业，企业通过构建覆盖勘探、生产、储运、销售全链条的数据资产体系，依托工业智能算法优化生产调度与设备管理，实现关键设备故障预测准确率大幅提升，油品调和一次合格率提高近60%，推动全产业链运营效率与安全水平的整体跃迁提升。
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