摘要：本文详细解读了国家数据局首批 20 个 “数据要素 ×” 典型案例，涵盖工业制造、现代农业、商贸流通等 12 个行业领域。这些案例呈现出数据融合治理突出数据效应、解决方案成熟、乘数效应显著等特征。案例背景涉及各行业的不同痛点，实现方式包括多源数据融合、构建协同平台、应用先进技术等，带来了诸如成本降低、效率提升、创新发展等数乘效果。同时探讨了数据要素 X 未来在应用领域拓展深化、技术融合创新、数据治理标准化加强、商业与社会效益并重以及政策与市场协同等方面的发展趋势。

数据局首批20个数据要素的典型案例‍‍‍‍‍‍‍
数据要素典型案例的特征‍‍‍‍‍‍‍‍‍
数据要素 X 在未来的发展趋势是什么？
‍‍‍‍‍‍‍

—

国数局首批的20个数据要素典型案例‍‍‍‍‍‍‍‍‍

以下是国家数据局首批 20 个 “数据要素 X” 典型案例的相关内容：

工业制造领域

案例 1：国家能源投资集团有限公司 - 数要素动适应多式联运需求的运输装备协同制造

背景：运输装备制造业存在精准设计、运输装备生产制造与数智化驱动运输体系建设供需不匹配等问题。
实现方式：采用 “一体两翼” 解决方案，构建多式联运协同平台，实现上下游数据应用需求与装备设计、生产环节的协同联动，并搭建数据资产交易平台，探索数据资产定价模型。
数乘效果：自动派生运输效能最高、成本最低的运输方案，推动装备制造业与运输业深度融合，运输成本降低，如 2 月 5 日多式联运运输成本降低 0.3 万，涉及数据条目 1450 条，涉及装备制造厂商 3 个，数据资产定价 0.41 元。

‍

案例 2：四川长虹电子控股集团有限公司 - 打造工业数据空间赋能产业上下游发展

背景：产业链上下游企业之间存在信息壁垒，中小微供应商授信困难。
实现方式：建立工业数据空间，打通测试、生产、库存、应付账款、供应商资信和历史交易记录等数据，构建数据一致性校验系统等。
数乘效果：向代工品牌商安全共享超 135 万台电视生产质量数据，赋能产值超 90 亿元，为产业链上下游中小微企业提供融资，授信服务覆盖 64 家大型企业和 1650 家中小企业，融资额超 40 亿元。

现代农业领域

案例 3：江苏省互联网农业发展中心 - 多源数据合提升稻麦重大病害测预能力

背景：需要提升稻麦重大病害监测预警能力。
实现方式：融合农情、植保、气象等多源数据，包括稻麦生育期观测数据、作物识别数据、气象数据、多光谱遥感数据等，构建病害发病概率模型。
数乘效果：小麦赤霉病风险预测准确率达 80%，可提前 7 天预测，减少直接损失，历史病害服务可监测分析和预警发布。

商贸流通领域

案例 4：浙江中国小商品城集团股份有限公司 - 数据要素赋能小商品数字贸易便利化

背景：企业出口存在货款回收难、金融机构授信难、监管部门结算账期长且缺乏管理手段等问题。
实现方式：以真实贸易数据为核心，提供轻贸易资产授信服务，开发货款宝应用，整合交易、仓储、物流等多源数据，建立企业信用评价模型，开发信用报告产品。
数乘效果：商户送货至指定仓库即可收到 50% 的货款，构建数据流通通道，为市场商户、采购商、银行机构提供企业信用评价和风险查询服务。

案例 5：上海钢联电子商务股份有限公司 - 产业链数据融合应用助力提升大宗商品流通效率

背景：需要提升大宗商品流通效率和国际定价影响力。
实现方式：融合多方数据资源，打造系列商品价格指数等产业数据产品。
数乘效果：有效提升大宗商品流通效率，打破英美商品价格指数在国际价格体系中的独占局面，被纳入定价机制，截至 2022 年，全球 30% 左右的铁矿石贸易采用该指数作为结算依据，服务业务收入 8 亿元。

交通运输领域

案例 6：浙江四港联动发展有限公司 - 多式联运数据贯通促进物流降本增效

背景：需要促进物流降本增效。
实现方式：构建四港联动智慧物流云平台，整合海运、空运、陆运、口岸等数据，提供一站式查询、全程可视等服务。
数乘效果：注册用户数 43，用户活跃度 24,360，当前在线用户数 573，实现物流降本增效。

金融服务领域

案例 7：浙江网商银行股份有限公司 - 融合农业农村大数和风数据助力普金融服务

背景：需要更好地为农业农村提供普惠金融服务。
实现方式：融合农业农村大数据和遥感风控数据，结合农户个人授信数据及全量地图数据匹配分析。
数乘效果：自 2023 年起，农户个人授信数据达 638.8 亿元，覆盖县级行政区，实时掌握农户种植农田的真实经营情况。

科技创新领域

案例 8：国家空间科学数据中心 - 高质量化学及材料科学数据加速材料研发范式变革

背景：材料研发存在传统 “试错” 模式痛点，如研发周期长、成本高、不确定性大等。
实现方式：建设机器人试验系统，利用高质量化学及材料科学数据集，包括基础化合物、催化剂、化学反应等数据。
数乘效果：将材料研发过程缩短至 300 次以下实验，降低成本，提高研发效率。

‍

案例 9：合肥机数量子科技公司 - 多元数融合支撑空间与天文科技创新发现

背景：推动空间与天文科技创新发现。
实现方式：联合研发 20 余项专用数据分析挖掘工具与模型，融合多元数据，推出在线数据分析应用。
数乘效果：取得数十项国际领先科学发现，多项成果入选当年 “中国科学十大进展”。

文化旅游领域

案例 10：湖南省博物院 - 数据资源融合应用助力文物传承保护和价值值

背景：需要更好地传承保护文物并提升其价值。
实现方式：融合 103 万条文物、11 万张图片、2000 余个三维模型等数据，开展 200 余项数字化项目。
数乘效果：实现 2300 万元票房收入，举办 2 个大型线下数字展览，吸引 60 余万观众。

‍

案例 11：武汉理工数字传播工程有限公司 - 图书出版数据融合创新应用推动产业转型升级

背景：推动图书出版产业转型升级。
实现方式：为 300 多家出版单位提供覆盖全链条的 1300 多款应用与产品，融合书数据、销售数据等。
数乘效果：帮助出版单位提高选题、策划等效率和准确性，累计为出版行业创造近 150 亿元实际收入。

医疗健康领域

案例 12：讯飞医疗科技股份有限公司 - 医疗数据智能化分析助提升基层诊疗水平

背景：提升基层诊疗水平。
实现方式：汇聚高质量数据资源，在医生问诊、诊断过程中进行智能化分析和提示，结合权威医疗机构数据。
数乘效果：全国 506 个县区的近 5.3 万个基层医疗机构应用，累计提供 7.7 亿次 AI 辅诊建议，规范病历 2.9 亿次，识别不合理处方数 6200 万，AI 辅助诊断合理率提升至 95%（重点地区 97%），覆盖疾病数量超 1680 种。

‍

案例 13：北京市计算中心有限公司 - 高质量药物数据集提高新药研发质效

背景：提高新药研发质效。
实现方式：提供高质量药物研发数据集，包括小分子、多肽数据、蛋白靶点数据等，进行智能分析。
数乘效果：为科研人员提供数据支持，提高药物研发的准确性、可靠性和实用性。

应急管理领域

案例 14：广东省应急管理厅 - “一网管” 风险防控与应急指挥体系 - 以高质量数据要素动应急管理能力提升

背景：提升应急管理能力。
实现方式：接入 1180 类数据，包括救灾和物资保障处、应急支援和预案、传感器倾角数据等，构建内部处室 14 个，厅外接入外厅局单位 27 个。
数乘效果：有效应对 30 轮强降雨和 6 次台风，未发生群死群伤和重要工程损毁事件。

案例 15：福建省电子政务建设运营有限公司 - 强化大数据应用构建数字应急体系

背景：构建数字应急体系。
实现方式：汇聚 59.8 亿条应急基层数据，横向链接 39 个关联业务系统。
数乘效果：处置各类安全事故 550 余起，事故死亡人数下降 11%。

气象服务领域

案例 16：四川省国土空间生态修复与地质灾防治研究院 - 跨部门气象数据共享助力地质灾害级预体系建设

背景：提升地质灾害预警能力。
实现方式：采集地灾专业监测雨量站点数据、全省 4000 余处气象站点气象数据等跨部门数据，融合降水实况、逐小时天气预报、雷达卫星多源融合资料。
数乘效果：2022 年以来，短临预测信息有效性显著提升，精准性高达 55.6%。

案例 17：台州市气象局 - “气保险值服务” 能风设施建设营减损效

背景：为风电设施建设运营减损增效。
实现方式：与人保台州分公司、浙能集团三方合作，提供气象数据服务，实现气象产品与项目运营管理有机融合。
数乘效果：2023 年某海上风电项目未出现灾害理赔情况，额外增加 45 天作业窗口期，工期提前 1 个月完成，形成多方共赢局面。

城市治理领域

案例 18：烟台市大数据中心 - 跨层级数据通提升基治理现代化水平

背景：提升基层治理现代化水平。
实现方式：建设镇街综合数据平台，打造全量汇聚四级联动上下贯通的数据应用体系，实现基层基础数据 “应归尽归”，基层所需数据 “应返尽返”。
数乘效果：推进 256 个基层业务上网运行，基层表格缩减率达 34%、填报缩减率超过 50%，赋能 3 大类、13 小类补贴认证，提高补贴发放精准性和高效性。

绿色低碳领域

案例 19：国网新电力有限公司 - 推动数据要素创新应用助力新能源发展及消纳

背景：新能源发电受自然条件影响，存在发电量随机、波动，系统运行稳定性和弃风弃光问题。
实现方式：推动新能源数据汇聚融合，获取多源监测分析数据指标 260 项，汇聚光伏、风电运行数据以及气象环境数据等，开展建模分析应用和共享定制服务。
数乘效果：风电短期预测精度提高 4.3%，光伏短期预测精度提高 2.2%，明显减少弃风弃电现象，增加新能源上网电量 31.9 亿千瓦时，节约新能源发电项目建设和运营成本，加速新能源项目落地发展。

‍

案例 20：合肥市生态环境局 - 贯通多层级多行业生态环境数据提升藻治水平

背景：提升蓝藻治理水平。
实现方式：打通数据壁垒，汇聚巢湖流域水文水质、湖体水质、藻类、气象、光照、水温等多元数据，构建模型库。
数乘效果：实现以 “数” 治藻，大幅降低蓝藻治理成本，巢湖水质由劣 V 类转变为稳定保持 IV 类，蓝藻无聚集、无异味，巢湖流域生态得到系统性改善。

国家数据局首批 20 个 “数据要素 ×” 典型案例的主要特征如下：

02

—

数据要素典型案例的特征

1. 数据融合治理重点突出数据效应

强调汇聚数据的跨度、类别、数量、模型等

涵盖了多个行业领域的数据融合，如工业制造领域融合了运输服务业与装备制造业的数据，现代农业领域融合了农情、植保、气象等多源数据。

数据类别丰富多样，包括生产数据、交易数据、监测数据、气象数据、图像数据、文本数据等。

数据数量庞大，例如广东省应急管理厅接入了 36.2 亿条数据，国网新疆电力有限公司汇聚了 8497 万条光伏运行数据和 5.7 亿条风电运行数据等。

构建了多种数据模型，如病害发病概率模型、商品价格指数模型、新能源多维分析框架和全景可视化场景模型、巢湖流域水文水质模型等。

2. 解决方案成熟

所有案例都是已商用的，不是 POC（概念验证）

这些案例都已经在实际商业环境中得到应用和验证，具有实际的业务价值和经济效益。例如浙江中国小商品城集团股份有限公司的数据要素应用已经为市场商户提供了实际的贸易便利化服务，上海钢联电子商务股份有限公司的数据产品已经在大宗商品市场中产生了实际的定价影响力和业务收入。

先进技术是方案的手段运用其中，不是方案的目标

广泛运用了人工智能、大数据、隐私计算等先进技术作为实现数据要素应用的手段。比如讯飞医疗科技股份有限公司利用人工智能技术对医疗数据进行智能化分析辅助基层诊疗，北京市计算中心有限公司运用大数据和智能分析技术提高新药研发质效。

3. 乘数效应显著

有可靠的成效数据支撑，不是预估，不是猜测

各个案例都有明确的成效数据体现数据要素的乘数效应。在工业制造领域，国家能源投资集团有限公司实现了运输成本降低，四川长虹电子控股集团有限公司实现了产值提升和融资额增加；在金融服务领域，浙江网商银行股份有限公司实现了农户授信数据的增长；在气象服务领域，四川省国土空间生态修复与地质灾防治研究院实现了地质灾害预测精准性的提高等。

03

—

数据要素X 未来发展趋势

1. 应用领域持续拓展与深化

多行业渗透

从首批案例涉及的 12 个行业领域（现代农业、商贸流通、工业制造、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳）来看，数据要素 X 将继续向更多行业渗透。例如，随着数字化转型的推进，教育、养老、建筑等行业对数据要素的应用需求也将逐渐增加，通过数据要素与各行业业务的深度融合，创造更多的应用场景和价值。

行业内部深化应用

在已应用的行业中，数据要素的应用将不断深化。以医疗健康领域为例，目前已经有医疗数据智能化分析辅助基层诊疗和提高新药研发质效等应用，未来可能会进一步拓展到疾病预防、医疗资源优化配置、远程医疗服务质量提升等方面，通过对大量医疗数据的挖掘和分析，实现更精准的医疗决策和服务。

2. 技术融合与创新驱动

与新兴技术融合

数据要素 X 的发展将与人工智能、大数据、隐私计算、区块链等新兴技术进一步融合。如人工智能技术将助力数据的智能分析和决策，隐私计算技术保障数据在融合应用过程中的安全性和隐私性，区块链技术可用于数据的确权和追溯。通过这些技术的融合，提升数据要素应用的效率和质量。

创新应用模式和解决方案

随着技术的发展和应用场景的拓展，将不断创新数据要素的应用模式和解决方案。例如，可能会出现基于数据要素的共享经济模式在更多行业的应用，或者是通过数据要素驱动的产业协同创新模式，打破行业壁垒，实现跨行业的资源整合和创新发展。

3. 数据治理与标准化加强

数据治理体系完善

未来将更加注重数据治理体系的建设和完善，包括数据的采集、存储、处理、共享、安全等方面的规范和管理。确保数据的质量、一致性和可靠性，以更好地支持数据要素的应用。例如，建立统一的数据标准和规范，加强数据质量管理，提高数据的可用性和价值。

标准化建设推进

数据要素相关的标准制定将加速推进，涵盖数据格式、数据接口、数据质量评估、数据安全标准等多个方面。标准化建设有助于提高数据要素应用的互操作性和兼容性，促进数据在不同系统和平台之间的流通和共享，降低数据应用的成本和风险。

4. 商业价值与社会效益并重

商业价值挖掘

企业将更加注重挖掘数据要素的商业价值，通过数据要素驱动业务创新和增长。例如，利用数据要素优化生产流程、提高产品质量、精准营销、提升客户满意度等，从而增加企业的竞争力和盈利能力。

社会效益凸显

同时，数据要素的应用也将带来显著的社会效益。如在医疗健康领域提高基层诊疗水平，改善民生福祉；在应急管理领域提升应急响应能力，保障人民生命财产安全；在绿色低碳领域推动新能源发展和环境治理，促进可持续发展。

5. 政策引导与市场机制协同

政策支持与规范

政府将继续出台相关政策支持数据要素的发展，包括数据开放政策、数据产权保护政策、数据产业扶持政策等。同时，加强对数据要素市场的规范和监管，防止数据滥用和不正当竞争行为，营造良好的市场环境。
市场机制作用发挥
市场机制在数据要素的配置和定价中将发挥越来越重要的作用。随着数据要素市场的逐渐成熟，数据的交易、流通和定价将更加市场化，通过市场供需关系和价格机制，实现数据要素的合理配置和高效利用。
‍

通过对国家数据局首批 20 个 “数据要素 ×” 典型案例的呈现与分析，旨在加深读者对数据要素提升生产力的理解，并带来多方面的启发。这些案例展示了数据要素在不同行业的广泛应用以及所产生的显著成效，无论是工业制造领域的协同创新、现代农业的精准预测，还是商贸流通的效率提升等，都彰显了数据要素作为一种新型生产要素的巨大潜力。希望读者能够从这些案例中认识到数据流通融合治理的重要性，了解如何通过有效的数据应用方案实现生产力的乘数效应，进而启发各行业在自身业务中积极探索数据要素的应用，挖掘其潜在价值，以适应数字化时代的发展潮流，提升自身的竞争力和创新能力，共同推动经济社会向更高质量、更高效益的方向发展。

欢迎加入【数据行业交流群】社群，长按以下二维码加入专业微信群，商务合作加微信备注商务合作，AIGC应用开发交流入群备注AIGC应用