数据要素塑造区域产业竞争力需突破的“三重门”

作者：李泽智 华略智库华南区域高级研究经理

来源：上海华略智库（ID:HUALUETT）

数据要素作为第五大生产要素，是重塑区域产业竞争力的关键引擎。在政策红利的持续释放与资本的热捧之下，部分区域在数据经济赛道上一骑绝尘，而更多地区却面临重重困境。如何突破误区识别、路径探索与制度创新的三重门，构建产业数据双向赋能的生态系统，正成为区域抢占未来产业生态位的必答题。全文11901字，阅读约30分钟

机遇与困境：数据要素投入，何以转化为区域产业竞争力？

2022年后疫情时期，产业链中低端环节外迁、“房住不炒”及城投债务多因素导致固定资产投资放缓，经济循环发展亟需新的生产力及生产要素推动，以人工智能为代表的第四次产业革命蓄势待发，数据要素作为继劳动力、土地、资本、科技之后的第五大生产要素，被《“十四五”数字经济发展规划》列为数字经济核心引擎。数据要素培育成为区域主政者不约而同的战略重点。

2022年底，中共中央、国务院正式颁布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”），2023年10月25日国家数据局正式挂牌成立，掀开了区域数据要素规模化发展的序幕。国家及地方层面数据要素政策红利持续释放，数据要素和数据资产的投资持续加码，2023年7月，上海市人民政府办公厅印发《立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023—2025年）》，提出到2025年，数据产业规模达5000亿元。

截至目前，31个省（区、市）已基本完成数据管理部门挂牌组建，北上广深等34个主要城市累计成立55个数据交易平台，各地在数字资产登记评估、公共数据授权管理、可信数据空间构建、数据要素跨境流动方面积极探索。

数据经济的投资热度，可以从国资数商平台公司的组建中窥见一斑 —— 据笔者不完全统计，全国124家省市级数据平台公司，约57%的数据集团成立于2021年国家《“十四五”数字经济发展规划》颁布之后。其中23家省级公司，注册资本总和达276亿元，实缴资本超百亿，平均注册资本12亿元。省级公司以福建、上海为代表，多数承担了省一级政数平台开发运营、公共数据开放平台运营、数据资源整合、可信数据流通等业务；统计的101家市级公司，注册资本总和达544亿，平均注册资本为5.38亿元，市级公司以杭州、广州等地为代表，聚焦本地市政数据资源及数据资产的管理和运营。部分省份会针对特定领域成立数据运营的专项子公司，例如湖北将北斗产业数据单独以数商形式管理运营。

继2024年9月，国家发改委和国家数据局颁布《关于加快公共数据资源开发利用的意见》后，2025年开年，国家发改委和国家数据局接连颁布3大关于公共数据开发利用的重磅政策，各地公共数据开放平台的投资建设也迈入快车道，截至2024年底，公开资料显示，全国已有219个城市（含直辖市、副省级与地级市）上线了数据开放平台。

而与投资热度形成对比的，是各省市在数据产业成绩单上的“冰火两重天”：

得益于前十年互联网产业发达的杭州，在数字人才、信息化产学研生态上具备先天优势，精准地将人工智能产业和数据经济相结合，凭借“行业大模型+数据要素+密态算力中心”组合拳，催生出技术研发到AI场景落地的正向循环。杭州市政府某区关于数据要素应用场景分析服务的招标要求里，要求以AI模型和自动训练、自动获取的方式提供数据资源调查、数据要素应用场景构建、智能决策报告自动输出服务。这种“算法-数据-场景”的战略思维，使得杭州在AI时代一骑绝尘，DeepSeek的横空出世，也使人们注意到广东籍的“AI三杰”均在杭州名满天下，以创新为傲的深圳被与杭州摆在一起做瑜亮之谈。

而更多区域虽然在数据经济上投入很大，成立数据集团、搭建公共数据平台、设立地方数据交易所、展开企业填表式的数据资源普查、发动企业进行数据资产入表，组织数据要素大赛发展数据应用场景，或者沿袭“大投资、大项目、大招商”思路，耗资打造数创产业园及算力设施或者招商引入数据服务企业，但是面临的困难层出不穷：

部分地区的“用数”场景缺乏区域产业特色和产业结合度，数据要素发展规划同质化程度高，甚至机械罗列国家数据局《数据要素x三年行动计划》中的12大重点应用场景，一份规划多个地区可以套用……

数据产品的上市交易也遭遇叫好不叫座的尴尬，国家数据局《全国数据资源调查报告（2023年）》提及数据场内交易活跃度低，调查中的27家交易所上架数据产品中仅17.9%实现交易……

已上线的公共数据开放平台，很多还在成长阶段，开放的数据集、数据产品和应用场景数量不足，下载量不高，如东北某公共数据开发平台，目前仅有1个数据应用……

此外还有很多重资产打造的数创产业园，与常规产业园并无招商运营的区别，空置率高……

还有在原本制造业基础就薄弱的西部地区，缺乏场景、遍地开花的算力中心，据IDC数据显露，截至2024年上半年，国内算力规模达到246EFLOPS，但企业级通用算力中心的利用率仅为10%～15%，与西部算力过剩同时发生的却是东部地区急需的AI和高性能算力供给不足——在2025年政府工作报告提出“人工智能+”行动后，解决这种结构性失衡的迫切性愈发凸显……

最后，除了北上广深杭闽等一线梯队的数据集团之外，大部分地市数据集团还没有真正切入数据资源普查登记、可信数据空间开发、公共数据场景开发及授权运营等实质性业务，如何运营数据，让数据资源经由产品化应用、资产化运营、资本化运作转换为业务竞争力仍在探索阶段。

同样处在数据经济政策红利下和AI全行业爆发前夕，将数据经济与自身产业优势相结合的杭州及北上广深，与其他区域的数据经济发展差距却加速拉大，揭示了发展数据要素的深层逻辑——区域数据经济的竞争，本质上是区域未来生态位的竞争，能将数据经济与区域固有产业优势结合者，也将在人工智能时代占据优势生态位。唯有突破识别发展误区、探索转型路径、聚力制度创新的三重门，方能构筑起产业、数据互相赋能的生态系统。

塑造区域产业竞争力需突破的“三重门”

第一重门：误区识别——区域数字产业规划的陷阱

误区一：数据要素应用场景不明，脱离区域产业应用，孤立发展

生产要素服务于生产力，数据要素服务于全行业数智化生产力。数据作为第五大生产要素，并非新生事物，数据本身的积累不产生价值，唯有与全产业场景深度绑定，形成“数据供给-模型训练-产业赋能”的闭环，才能支撑全产业生产力向新迈进。

特别是AI行业模型，是数据最重要的应用场景之一。数据要素与AI的关系，就像石油与化工业的关系，数据在未来一段时间内最重要的应用场景就是AI服务。很多区域的数字经济发展规划，缺乏与本地优势产业及目标产业的智能化升级路径结合，对数据的理解浮于表面，甚至混淆数据与数字化、大数据中心、数据库、算力中心之间的概念差别。

2024年3月5日，李强总理在政府工作报告中提出，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。揭示了数据要素对“人工智能+”的“燃料”作用。理解了这一点，就能理解为什么数据要素应赋能千行百业的智能化升级，将数据要素规划孤立于实体经济之外不能带来收益；能深刻理解为什么国家数据局倡导“数据要素x”在特定行业场景的应用示范。

因此，数据经济规划，短期需要通过数据战略，充分研究数据要素与区域产业结合的应用场景，特别是与AI应用的结合点，在智能制造、智慧物流等通用场景上实现突破；中期要针对高价值数据要素应用场景提高规模化供给，为AI技术迭代提供持续动能；长期需要通过数据可信空间及数据交易、流通、定价平台等数据要素市场建设，深度重塑数智生产组织方式，并在制度层面，建立AI数字处理的动态响应机制，将数字水印、内容鉴别等技术工具与数据安全法规、就业结构调整政策形成治理闭环，确保技术创新与制度演进保持适配节奏。

误区二：将数据资产入表和数据资产融资、数交所上市交易作为数据要素发展的目的

2023年9月8日，在财政部指导下，中国资产评估协会制定了《数据资产评估指导意见》，明确以成本法、收益法、市场法三类估值方法对数据资产进行评估。2024年1月，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，首次明确数据可作为“无形资产”或“存货”入表。由此，数据从成本项转为资产——既提升企业估值，又盘活存量资源——无疑给重资产投资大、处在化债压力下的地方平台型企业开拓了新的思路。在政策推动、市场预期、化债需求多重因素共振下，众多地方平台型企业通过数据资产获得银行融资的新闻见诸报端，掀起大规模数据资产入表风潮。依据《证券日报》报道，截至2024年三季度，A股市场有56家企业完成数据资产入表，2024年更被称为数据资产入表元年。

但热潮下，数据资产入表估值泡沫频发，原因包括：

价值挖掘不足：当前入表多由会计师、律师主导，缺乏深度数据处理与价值挖掘意识，懂数据的不懂财务和法律，懂财务和法律的不懂数据，将缺乏应用场景的低价值数据产品进行会计处理与估值后包装入表，大部分以无形资产入表，创造外部价值的场景很少。

短期套利导向：将数据入表当作短期融资跳板，而非培育长期可持续、可交易的数据产品。

上市目的异化：将数据产品在数交所上市作为目的，登陆数交所作为完成业绩指标或者宣传目的，缺乏真实交易需求。

例如，不少地方为地域性农产品“造数据”，批量开发功能类似、买方不明、应用场景局限、通用性低、没有稀缺性的数据产品，以成本法估值作价入表。

面对数据资产入表三大病灶：数据资产价值评估体系缺失、收益评定机制不健全、应用场景验证缺位，2024年底，数据资产监管政策收紧趋严，财政部发布《关于加强数据资产管理的指导意见的通知》，证监会也加强了上市公司的数据资产估值的审计。

从价值兑现角度看，大量数据资产价值变现仍以银行贷款融资为主。入表企业通过数字资产质押融资、无质押数据资产增信等实现数据价值转换。但缺乏真实收益支撑的资产终将反噬。基于数据本身流动性和时效性的特点，市场和银行授信融资也快速地对没有应用场景的数据资产做出了反馈——应用场景缺乏、买方市场不具备、估值泡沫严重的数据资产终究是镜花水月。而真正打通“数据-场景-收益”闭环的企业开始显现价值，数据资产的价值锚点还是数据产品的真实市场需求。

监管趋严和市场理性回归双重作用下，数据资产的入表、银行融资热度迅速降温。

对于区域产业发展而言，2025年，标杆型企业数据资产入表将进入“质量优先、价值回归”阶段，虚高估值企业面临出清，而具备真实场景的企业价值将进一步凸显。值得注意的是，从计入科目上看，具备真实应用场景及明确目标客群的数据产品，多以“存货”的方式计入数据资产，因为相比于无形资产，计入存货的数据资产作为可出售商品，其标准化程度更高、通用性更强、能广泛应用于多个场景。而计入无形资产的数据资产大多是企业的内部经营数据，资产变现价值较为间接。

误区三：数据相关基建盲目投入

数据基建是数据产品应用的先决条件和基础设施，数据要素的功能实现和应用提升需要网络支撑、算力底座和数据流通设施。但需要引起注意的是，目前不少地区数据相关的投入向数据要素产业园和算力中心倾斜。

首先，数据基础设施的目的是数据流通的便利化、合规化、安全化，并不是依靠对土地的重资产投资，通过去化物业获得盈利的逻辑。

其次，并非所有地区都适合投资数据要素产业园。在一些产业数字化程度不高、数据交易流通条件尚不具备，数据服务并不健全的地区，重资产投入数据要素产业园，将给后续的招商带来巨大压力。目前已投运的数据要素产业园，都是在数据要素发达区域，数据要素企业因数据交易、流通、法律及资金服务需求推动，自然形成聚集和数据产业氛围，这些园区都是充分利用现有园区和现有设施，并围绕数据交易机构展开规划的。

例如上海张江数据要素产业聚集区，依据《张江数据要素产业集聚区建设三年行动方案（2023—2025年）》，聚集区以上海数据交易所为核心抓手，统筹联动张江科学城范围内数据要素功能平台和产业园区，打造“一核三园两港”空间布局，构建数据要素产业发展闭环，加速构建国际数商新生态。

再例如深圳福田数据要素全生态产业园，也是围绕全国数据交易量和交易额均排名第一的深圳数据交易所，构建“1+5+6”产业发展体系，即：打造数据要素产业标杆园区“1”个目标，落户数据交易所、数据登记结算中心、数据要素产业科研机构等“5”个重点机构，集聚数据采集、加工、存储、流通、分析、配套服务“6”类优质数据优势企业，形成“资—供—产—销—用”良好生态闭环。截至目前，落地机构和企业约有五十余家意向入驻。

在新能源和生成式人工智能的推动下，不少能源富集地区，将算力当作加入新兴产业生态的重要手段，但忽视了应用场景和市场需求的规划和判断，造成智算占比低、算力利用率低、重复建设等问题。

一方面，通用算力规模占比达74%，而智能算力规模占比仅25%，但随着AI应用的逐渐普及，智能算力的需求正在快速增加，未来对智能算力的需求可能会是目前的四倍。另一方面，中西部地区算力过剩，但应用需求不足，而东部地区由于数字化程度高，算力需求旺盛，但供给相对不足。这种区域间的供需不平衡，进一步加剧了算力的结构性过剩与短缺问题。（数据来源：21世纪经济报道《供需错配、重复建设，国内算力中心探路智能化升级丨算力网风云②》）

国家发展改革委于2023年底发布关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网络的实施意见，明确表示国家枢纽节点外原则上不得新建各类大型或超大型数据中心，进一步推动各类新增算力向国家枢纽节点集聚，避免低效、非绿色的算力中心脱离产业需求盲目扩张。科学推进全国一体化算力体系建设的关键，是防止“重建设轻需求、重设施轻应用”，做到设施与应用精准对接。

第二重门：转型路径——全力营造特色产业+数智生态环境

1. 繁荣供给：运用公共数据政策杠杆，加大优质数据供给

依托国家数据局公共数据资源开发“1+3”政策体系及国家公共数据资源登记平台，强化区域公共数据开放，带动区域高质量数据资源供给：开年国家数据局公开印发了《公共数据资源登记管理暂行办法》《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》和《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，公共数据资源开发利用“1+3”政策体系初步形成。3月，国家公共数据资源登记平台正式上线，为区域鼓励和加大公共数据供给提供了政策锚点。

地方政府建立数据开放清单，特别是交通、医疗、教育、能源、电信等数据富集行业的公共数据，有利于企业通过开发各类AI+应用，有效利用和放大数据资产价值。

图：各大城市公共数据平台下载量最高的十类数据集，图片及资料来源：复旦大学数字与移动治理实验室，中国地方公共数据开放利用报告——城市（2024年度）

目前，杭州、深圳、济南等城市对部分数据接口和数据集，做到了实时或每天更新。

从运营方式上看，目前各地方的公共数据开放授权及运营的模式不尽相同，大体上分为运营公司主导和政府部门主导两种模式。

以运营公司为主导的公共数据授权模式，由运营公司作为公共数据授权的国资载体，获得政府公共数据的集中运营授权，承担数据治理、加工，形成数据产品和服务。其优势是运管分离，且数据运营公司和平台并不唯一，地方支柱产业如果公共数据比较丰富，都可以建立分行业的数据平台公司。但公共数据的运营公司往往对数据应用场景并没有用数单位熟悉和深入，需要二次甚至多次开发，所以，最终数据产品的所有权和收益往往属于应用单位。

目前以运营公司为主导的公共数据授权模式应用城市包括青岛、成都、包头等。

以政府部门为主导的公共数据授权模式，由政府部门完成数据治理、加工，和按照数据应用场景需求做数据预处理，数据应用开发单位开发数据产品时并不接触到真实的数据集，数据安全性更有保障。但政府无法对公共数据治理和场景规划进行收费，也不具备数据场景的运营能力。目前以政府管理部门为主导的公共数据授权模式应用城市包括浙江、济南等。

2. 推动开发：推动结合区域产业特点的千行百业数据可信空间建设

国家数据局于2024年11月颁布的《可信数据空间发展行动计划（2024-2028）》（以下简称《行动计划》）为各省市推动数字主体利用产业数据资源，开发高质量数据产品和数据要素的市场化配置提供基础。《行动计划》提出到2028年，可信数据空间运营、技术、生态、标准、安全等体系取得突破，建成100个以上可信数据空间。区域数据要素规划，应依据区域产业特点、产业链结构、企业经营数据要素需求，规划设计重点产业方向与领域的智能化升级可信数据空间、生态主体、规划机制、数据资源供需等等，例如企业可信数据空间、行业可信数据空间、城市可信数据空间、跨境可信数据空间、个人可信数据空间等，为AI行业模型训练提供真实、可靠的数据环境、模拟应用场景及中试基地。

数据可信空间通过数据沙箱、隐私计算等方式，实现数据可用不可见，“阅后即焚”的模式，为公共数据的开发提供了数据可控、环境可控、数据可控的可信环境。目前各地正在加速建设可信数据空间。

在北京市经济和信息化局、北京市政务和数据局、北京经济技术开发区的指导下，由国恒数据与开运集团联合建设运营的全国首个空天数据运营中心和全国首个空天可信数据空间在2024在京启动。通过空天产业数据规模化聚集、深度加工，并辅之以资产运营、供需匹配、交易流通、金融创新、国际化布局，助力空天产业数据实现金融价值转化。目前，已入驻数据供应企业50余家、数据服务生态企业20余家、金融类企业17家。

观察总结目前的可信数据空间建设运营有以下共性：

首先，可信数据空间是否能“用起来”，是否“好用”，取决于数据要素的汇集是否足够丰富、用数的需求是否旺盛。目前大部分可信数据空间采取的都是“一空间两平台的”架构，一空间即可信数据要素加工空间（或数据要素实验室），配合各地的数据要素登记注册平台和数据要素流通平台形成公共数据、企业数据和个人数据的汇集、开发、流通。

其次，可信数据空间不难在“建设”，难在“运营”。 从技术实现角度，可信数据空间的开发并无技术“卡点”，但可信数据空间的“爆发”难点依旧在于一是数据合规和安全问题，有的领域合规数据不足或者供给不畅，行业访谈中，有专家表示目前在试运营的数据空间，上面跑的也是模拟数据。二是企业、个人即公共数据对数据空间的理解度不够、参与度不足的问题。很多企业对可信数据空间“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”的理解不足，仍有商业秘密泄露的担忧。

最后，可信数据空间依旧是要由场景来牵引，例如在广东、湖北等制造业发达区域，就比较多的制造业牵引的场景需要用到可信真实环境，北京则紧抓空天、医疗等“大国重器”的可信数据空间建设运营，更多的区域，还需要加快推进节奏，将可信数据空间的使用与区域产业特点和数据要素的汇集、流通结合起来做规划和融合。

3. AI+跨界用数场景融合：以数据推动AI+垂直领域的跨界应用，AI自进化再反哺高质量数据集提升

3月24日国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2025年年会上表示，积极推动高质量数据集建设，持续增加数据供给，推动“人工智能+”行动赋能千行百业，“‘人工智能+’行动到哪里，高质量数据集的建设和推广就要到哪里”。

聚焦面向AI+、具身智能的高质量数据集开发，提升垂直行业的AI模型能力。服务区域重点产业领域的大模型行业应用开发。探索企业间数据流通机制。特别是具身智能领域真实交互数据采集不足，主要原因在于智能机器人与环境的交互数据获取困难且成本高昂。企业间采集数据也缺乏统一的参照标准。其次，利用深度学习生成高精度，多样化合成数据的技术也急需突破。针对结构化、半结构化和非结构化数据的处理技术需要迭代优化。

值得注意的是，杭州构筑AI“软实力”的同时，深圳已经悄然构建起为具身智能这一未来“硬实力”AI算力、数据、精密制造到场景落地的完整生态链。智能制造头部企业正在打破分工壁垒，共享工业应用数据，共建工业智能应用场景。优必选人形机器人、华为昇腾AI芯片、比亚迪智能工厂、腾讯云平台通过数据为桥梁形成奇特的产业协同场景。通过这些真实产线数据，深圳成为全球首个机器人交互实训基地。

4月2日，人工智能与机器人数据聚合服务中心在深圳龙岗落地，并与智平方、深信服等5家企业签订合作意向书。该中心是在龙岗区政府、深圳政数局指导下，由龙岗区政数局、龙岗区数据公司携手深圳数据交易所、深圳市人工智能与机器人研究院共建。前期该中心将聚焦具身智能行业数据标准不一、采集效率低下、共享机制缺失等痛点，通过搭建数据要素流通枢纽，整合算力、数据标注、语料数据等核心资源，全力打造高质量数据集，赋能具身智能机器人产业高质量发展。后续该中心将锚定人工智能与机器人行业，全方位拓展服务广度和深度，充分发挥数据聚合优势，赋能龙岗人工智能和机器人产业创新与生态繁荣。

同样的数据产业协同，将越来越多发生在低空、生物医药等未来产业的垂直领域，值得区域产业顶层设计者们借鉴。

4. 多元化盈利：数据要素市场要从资源走向产品和服务

长期看，数据资产入表不能仅仅着眼于资产结构的改变，而是利用数据驱动数据要素企业技术及商业模式提升，以数据资产创造数智收益的撬板，需要在数据资产合规性、技术先进性、财务策略（融资模式）上做好平衡。

当传统企业还在纠结“数据资产入表”，先行者已探索出“以市场需求为导向”的路径：某物流集团将货运数据封装为“供应链风控服务”，向金融机构收费；某制造企业开放20%生产场景供AI企业试验，换取技术分红。“数据即服务”（DaaS）和“模型即服务”（MaaS），正在重塑区域产业价值分配格局。

5. 文化IP数据：数据资产化蓝海

很多制造业不发达的区域却拥有丰富的文化IP资源，例如非遗文化IP等，这些“非典型”的文化资产，包括文化经营分析类数据资源、人工智能类数据资源、图像创作类数据资源等。是可以通过确权、治理，成为“二次创作”产品产权所属机构的数据资产，并加工可交易的数据产品。

今年1月24日，四川首笔文化数据资产交易正式完成。某游戏公司通过四川省文化数据交易平台，购买了资阳市安岳石窟文化的 “安岳石窟・毗卢幻境”3D模型作品。此次交易的文化数据，是四川石窟文化旅游开发有限公司在获得安岳石窟研究院授权后，对毗卢洞进行数字化采集并创作的 3D模型。模型数据经三级文化数据服务平台关联汇入中华文化数据库，并由四川省文化大数据公司进行代理运营。

四川省文化数据交易平台由四川省文化数据服务有限公司负责建设，为文化资源数据和文化数字内容的确权、评估、匹配、交易、分发提供专业服务。

第三重门：制度创新——产业链导向的全链条数据赋能，跨区域布局数字产业集群

1. 遵循产业链发展逻辑，鼓励链主企业主导全链条产业数据赋能

数据具备全链条产业赋能的能力，“人工智能+”时代，数据产业集群需要遵循产业链发展逻辑，需要数据从研发（如千亿参数大模型）到场景（如智能终端）的全周期渗透‌。

在垂直领域，通过“链主企业+场景开放”的模式，头部以主导产业的产业链发展上下游AI智能化应用场景，形成技术扩散效应，未布局的企业将面临供应链排挤风险。通过链主企业的高质量数据集及可信数据空间驱动全产业链数字化及价值化转型。

值得一提的是，北京、杭州、芜湖等城市，通过发放“模型券”“算力券”“数据券”的方式，鼓励企业为数据资产化“无人区”提供实践样本。

2. 遵循产业集群发展基础，构建跨区域协同的数据产业体系

全国开展区域一体化城市群产业集群打造已经进入深水区，完成区域产业上下游衔接和一体化规划的城市群，为数据要素共享和数据产业一体化提供了发展底座。

例如长三角数据专题合作机制，三省一市共同推进数据安全可信流通，算力资源合作发展、长三角“一网通办”、数据市场一体化、数字经济统筹协同、城市全域数字化转型，长三角政务数据资源共享及公共数据开发利用等八大重点任务。上海市人民政府副秘书长、上海市数据局局长徐惠丽称：“一方面，我们要加快建设区域内互联互通的可信数据基础设施，率先打造长三角一体化数据市场；另一方面，我们要一起谋划区域内的数字化重点项目，培育具有国际竞争力的数字产业集群。”

3. 遵循数据产业特点，规划战略动态校准

由于数据的时效性、流动性、可变性等特点，时时刻刻在自进化AI又是数据要素最主要的应用场景之一， 所以数据要素相关的规划和行动方案要格外关注动态校准和对行业动态的持续追踪，否则容易导致规划项目滞后于技术发展。例如数据相关规划和战略，除了中期评估，宜根据各地产业特点，加大规划战略的评估频率，实现战略动态校准。

4. 扩大跨境数据流动，在有条件的自贸试验区先行先试

长期以来，跨境数据流动面临的主要难题在于安全考虑，数据出境事实逐单核准制为主，数据出境评估审批周期长、安全审核严苛，合规成本大，导致市场预期不稳定，截至2023年12月，数据出境申报通过率仅为1%。（来源：人民数据2024年3月31日文章《数据流动的难点和人民数据“数据要素公共服务平台”的实践》）

为扩大高水平对外开放，激发数据要素价值，2024年3月22日，国家网信办出台实施《促进和规范数据跨境流动规定》（简称《规定》），促进数据依法有序自由流动。《规定》特别鼓励自贸试验区在市场化、便利化数据跨境流动方面先行先试。《规定》颁布后，多地发布自贸试验区数据出境负面清单，按照“一地制定、多地适用”原则，同一领域，如果已有自贸试验区发布的负面清单，其他自贸试验区可参照执行。

目前，天津、北京、海南、上海、浙江等地自贸试验区（港）数据出境负面清单已完成备案，对汽车、医药、零售、民航、再保险、深海业、种业等17个领域数据跨境流动发挥促进作用。粤港澳大湾区在数据跨境流动探索上，发挥了“一国两制三法域”的试验田优势，以中国《澳门个人资料保护法》和欧盟《通用数据保护条例》的最大公约数作为规则，采用IPv6、隐私增强、区块链技术，提供了从网络层面直接管理数据文件的路径。

2024年11月，深圳（前海）国际数据产业园启动，探索‘数据特区’先行先试。

2025年3 月29日，海南自贸港在博鳌亚洲论坛迎来了RWA首秀，海南省大数据发展中心在大会上展示基于跨境数据的RWA项目，并对“数据跨境+资产上链”政策细则进行解读。在制度层面，创新性地采用负面清单管理模式，2025年2月发布的《海南自由贸易港数据出境管理清单（负面清单）》成为关键指引，清晰界定了14类数据出境场景。在海洋勘探领域，允许相关企业将勘探过程中产生的地质数据、海洋环境数据等供应链票据数据上链，实现跨境传输和共享，为全球海洋资源开发合作提供数据支持。

图：海南自贸港联合香港区块链技术应用协会等机构，在博鳌召开“全球RWA数据产业大会”，展开基于数据的跨境RWA首秀，图片来源：公众号RWA实验室

结语：跨越数据要素三重门，占领未来产业生态位

一重门：破除迷障，看清本质。摒弃“为数据而数据”的思维，深度绑定区域特色产业，在智能制造、智能服务场景中打通“数据供给-模型训练-产业赋能”闭环，释放数据要素的真实价值，数据与AI+应用的深度融合，是点燃产业升级星火的燧石。

二重门：瞄准场景，找准路径。公共数据开放不是终点，而是起点。数据要素的生命力在于“用起来”，推动数据在交通、医疗、制造等垂直领域的安全流动与跨界融合。深圳的机器人实训基地、北京的空天数据运营中心，印证了“场景牵引、需求驱动”的底层逻辑，也印证了数据价值藏在产业一线的需求里。

三重门：先立链条，后破边界。数字时代没有孤岛，产业链上下游的数据协同、跨区域的数据产品及服务共享，才是构建竞争力的关键。长三角的“数据一体化”战略揭示了“集群作战”的必要性。通过链主企业引领、政策动态校准、自贸区先行先试，方能实现数据要素在更大范围内的优化配置，形成“产业-数据”双向赋能的生态系统。

这不是选择题，而是一张必须作答的考卷。

*题图来源：pixabay