10月20日,国家数据集团有限公司在河北雄安新区成立。这家新央企,以数据资源开发利用为主责主业。
这家新央企的出资阵容,颇具分量:中国电信、中国联通、中国移动,以及国家电网、南方电网共同参与。通信与电力领域的骨干央企,在数据产业这一新战场上走到了一起。
官方披露的成立目标,包括推进数据资源开发利用、释放数据要素价值、服务人工智能发展、繁荣数据产业生态。这些目标指向同一道产业命题:怎样让不断产生的数据,转化为能够持续创造价值的产品和服务。
2025年,我国数据产业规模已达6.78万亿元,同比增长15.7%。从资源积累到价值释放,数据产业还有哪些关口需要打通?

答案,要从数据进入生产经营的那一刻找起。数据放在服务器里,是一份记录;进入研发、生产和运营,才可能成为一种能力。从记录到能力,数据产业还有一场硬仗要打。
01 数据越来越多,为什么还会缺?
中国企业每天都在产生数据。工厂的设备参数、物流企业的车辆轨迹、能源企业的运行记录,伴随业务不断积累。《全国数据资源调查报告(2025年)》显示,企业贡献了约九成的数据生产增量。
而人工智能的迅猛发展,又为这些记录增加了新的用途:让模型从中学习行业知识、辅助业务判断。但原有记录未必适合模型学习,企业积累的数据与模型可用的样本之间,仍存在差距。
随着AI向行业深入,正在把这道差距放大。回答一般知识问题,可以使用广泛的公开语料;判断一道焊缝是否合格,则需要理解材料、工艺和缺陷之间的关系。越接近生产现场,对数据的专业性要求越高。
2025年,用于人工智能训练和推理的数据量同比增长42.86%,比全国数据生产总量27.28%的增速高出15.58个百分点。AI用数需求快速扩张,数据供给既要跟上用量增长,也要适应行业场景对质量和专业性的要求。

以焊缝质检为例,现场照片可以大量采集,但图像要成为训练样本,还需要与质量判断对应起来。泰安市工信局公布的一个项目,将超过50万张焊缝图像按质量等级标注,再关联焊接电流、电压、速度和材料信息,用于模型训练。原本分散在质检与工艺环节中的判断依据,被整理进同一批样本,模型才有条件学习图像特征与质量结果的关系。生产经验由此成为数据产品的一部分。
更难的是,完成一项任务所需的数据,可能掌握在不同企业手中。设备厂商了解设计参数,工厂掌握实际工况,维修服务商积累故障经验。各自的数据拼接起来,才有机会形成更完整的判断。
合作由此进入另一笔账:谁可以调用,允许用于什么任务,产品产生收益后如何分配?这些安排直接影响资源方的参与意愿,也决定开发方是否敢于持续投入。
数据的供需矛盾,已经深入到质量、适配和合作机制。市场需要有人把一道道分散工序组织起来,交付能够使用、能够验证效果的数据产品。
02 新央企的作用,落在这些堵点上
这家新央企要推动的,是让数据更顺畅地进入生产经营。
先看资源组织。一家企业可以治理内部数据,但跨行业产品需要寻找不同资源方,协调使用方式,组织后续更新。参与者越多,单个开发商逐家谈合作的成本就越高。
国家数据集团提出加强央地联动、深化产业协同,其价值可以落在组织这种合作上:围绕明确需求,连接央企、地方与专业企业,形成能够持续运转的开发关系。一个行业形成的合作经验,还可以用于更多同类业务,减少每次开发都重新磨合的投入。
行业企业熟悉生产现场,地方企业接近本地资源,专业开发商擅长具体任务。国家层面的企业主体,可以在这些参与者之间搭建更广泛的协作关系,将各方已有能力连接到跨地区、跨行业的需求中。这也是央企组织优势可以发挥作用的环节。

再看加工成本。资源方手中有数据,未必拥有完整的清洗、标注和评测能力。开发团队如果每接一个客户都重建工具,前期投入就只能由有限的项目承担,产品价格也难降下来。
新央企布局行业数据治理服务、推进数据科技创新,正与这道难题相对应。将共性工具、技术方法和服务能力用于更多开发任务,能够减少重复投入。专业企业则围绕细分工艺和业务需求继续加工,让共用能力与行业知识结合。
还有一道关,是跨区域流通。数据产品在一个平台上架后,要到其他地区使用,仍需要解决身份识别、接口适配和使用控制等问题。各平台之间能否衔接,直接影响产品的服务半径。
国家数据集团将基础设施互联互通作为重要方向,产业意义也在这里。对接成本降低,资源方才更容易触达外地客户,开发商也能在更大范围寻找适配数据。同一套产品服务更多客户,前期开发成本才有机会被逐步摊薄。
这些工作已有基础。2025年国家数据局公布的互联互通成果中,已有130余个系统参与对接,部分城市进一步验证了跨域多源数据联合加工等业务。新央企入场,将为相关能力的建设与运营增加企业主体。
把资源、加工与流通衔接起来,数据产品才能更顺畅地从一个项目走向更多客户。新的产业机会,也会沿着这条链路展开。
03 机会沿着产业链,向更多企业打开
首先获得新空间的,是掌握专业数据的行业企业。
制造、能源和交通企业长期经营形成的记录,包含大量外部团队难以独立获取的行业信息。借助专业加工与合作网络,资源持有者可以参与产品开发,将自身经验转化为更多主体能够使用的能力。
青岛港的实践展示了这种变化。国家数据局2025年公布的典型案例显示,青岛港围绕船舶作业调度、安全生产和智能理货等业务建设高质量数据集,支撑排泊、作业调度等5个大模型,并组织数据提供方、需求方和运营方共同参与。
在这里,港口既提供业务数据,也提出任务、验证效果。其行业经验进入数据产品,成为与技术企业合作的重要筹码。资源持有企业因而有机会从单纯采购系统,走向联合开发和收益共享。

需求继续向上游传导,数据加工与技术工具企业也会面对新市场。
专业标注需要工程师等行业人员参与,自动化工具则可以完成预处理、辅助标注和质量检查。2026年6月印发的行业高质量数据集建设实施方案,明确推动人机协同、专家深度参与。加工企业的门槛,会更多体现在知识积累与质量控制上。
随着合作主体增多,安全流通、身份认证、使用控制等工具,也要进入数据开发与交付流程。能适配不同平台、服务多类客户的技术企业,可以随合作网络拓展业务;持续运维和产品升级,则为一次性交付之外的服务收入创造需求。
产业链另一端,模型和行业应用企业同样受益。
对这类企业而言,进入一个新场景,常常要先寻找数据、协调授权,再做整理和验证。专业数据供给扩大,可以减少它们从头积累的投入,让团队把更多精力放在模型适配和业务应用上。
例如,一家工业视觉企业获得经过质量验证的缺陷数据集后,可以更快开展模型训练,再结合客户产线补充样本。数据供给方与应用企业协同更新,产品才更容易从一家工厂向同类客户推广。
不同环节的机会,由此相互牵引:行业企业提供专业资源,加工和工具企业将其转为可用产品,应用企业通过业务效果获得客户。能够在合作中形成可复用能力的企业,更容易把新增需求留成长期业务。
04 地方怎么抓机会,要先看产业需求
数据供给走向规模化,地方政府也需要重新审视自己的产业基础:哪些企业拥有有价值的数据,哪些客户存在迫切需求,两者之间还缺什么能力?
制造业集聚地区,可以围绕优势工艺寻找质量检测、设备维护等数据需求;港口和物流枢纽,可以从作业调度、货物流转中寻找开发方向。产业现场越扎实,地方越容易发现有专业深度、能够持续更新的资源。
苏州的做法提供了一个切入点。2026年9月,苏州发布制造业领域高质量数据集建设清单,遴选100个数据集,聚焦电子信息、装备制造、生物医药和新能源四大优势产业。数据开发方向,由当地已有产业的需求来牵引。
选定方向之后,地方还要推动首批业务形成。
数据开发的投入,往往发生在客户确认效果之前。资源方担心付出之后没有订单,开发方担心完成产品却找不到买家。地方组织供需双方共同参与,可以让任务和交付要求更早明确,减少各方独自试错的成本。
链主企业和有条件的国企可以提出真实任务,专业企业参与开发,客户在实际生产中验证效果。地方政府在其中协调跨企业合作、推动供需对接,并将支持与应用成效衔接,帮助产品走过从开发到使用的阶段。
一个项目的价值,还在于能否向同类企业推广。首批客户验证过的产品,通过更广泛的数据合作网络寻找外地市场,才有条件扩大订单,带动团队持续投入。地方培育数据产业,需要把这样的市场连接考虑进去。
招商方向也应随业务缺口明确下来。资源丰富、加工薄弱,就重点寻找懂行业的治理与标注企业;产品已有基础、应用不足,就引入能够连接客户的模型和解决方案企业。根据具体需求补齐能力,比宽泛招引“数据企业”更容易形成协作。
随着供数企业、技术团队和应用客户在本地建立稳定合作,产品研发、持续运营与专业人才就有了集聚的理由。已有产业为数据业务提供市场,数据业务又帮助产业积累新的竞争力。
国家数据集团成立带来的更深一层变化,正在于产业经验有机会跨越企业和地域反复使用。地方能够向更大市场输出多少这样的专业能力,将影响它在新一轮数据产业分工中的位置。
前瞻产业研究院 产业观察组
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《2026-2031年全球及中国数据要素市场发展前景与投资战略规划分析报告》
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