大成研究 | 闫丽萍等：金盘科技数据资源入表初探

当下更多数据资产入表的企业是以国企、信息科技、互联网行业企业居多。制造业企业数据资产入表案例较少。在国家数据局等部门印发的《“数据要素X”三年行动计划（2024—2026年）》中，数据要素X12个行业和领域中，智能制造占据了一席之地。对制造业来说，数字化转换不仅仅是技术层面的提升，更涉及到企业在战略定位、思维模式、组织架构等方面的深层次改革。而谈及数据资产计入财务报表，这在许多制造业企业的眼中似乎还是一个遥不可及的梦想[1]。本次我们通过分析一家先进制造企业数据资产入表的案例，供读者参考和借鉴。

公司简介

一

海南金盘智能科技股份有限公司（以下简称“金盘科技”），成立于1997年，位于海南省海口市，是一家专注于新能源、高端装备和节能环保领域的公司。2017年完成股份制改革，并于2021年3月9日在上交所科创板公开发行A股上市，成为海南首家登陆科创板的上市公司[2]。股票简称金盘科技，股票代码688676。

2024年上半年实现营收29.16亿元，同比增长0.79%；实现归母净利润2.22亿元，同比增长16.43%；实现扣非净利润2.12亿元，同比增长13.28%。半年报数据资源入表金额为88.95万元。

金盘科技的主要业务涵盖变压器系列、开关柜系列、箱变系列、电力电子设备系列及储能系列产品的研发、生产和销售。公司产品广泛应用于新能源、高端装备、节能环保等领域，包括干式变压器、干式电抗器、箱式变电站、开关柜、电子电力设备等。此外，公司还涉足储能业务和数字化工厂解决方案业务[3]。

金盘科技的技术和业务发展聚焦于智能制造和智慧服务，积极拥抱互联网、物联网、大数据和人工智能技术。公司致力于提供传统的绿色能源、输配电系统产品及服务的同时，开拓智能制造系统解决方案、高端制造装备、智慧建筑管理、智慧能源管理等智能科技类产品和服务。

数据资源入表分析

二

2024年1月4日，国家数据局等部门印发《“数据要素X”三年行动计划（2024—2026年）》以提升数据要素应用水平为核心导向，着重发挥数据要素在协同优化、重复利用、创新融合方面的关键作用，加强场景需求的引领作用，促进数据要素的高品质供给与规范高效的流转，孵化新兴产业、新型模式及新动力，全面释放数据要素的价值，为推动高品质发展及中国式现代化进程提供坚实保障[4]。其中推进十二项行动中提出要聚焦工业制造、现代农业、商贸流通、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、绿色低碳等12个行业和领域，明确发挥数据要素价值的典型场景，推动激活数据要素潜能。

如本文所述，制造企业的数字化转型不仅仅是一个技术升级的过程，它要求企业在战略定位、思维模式、组织架构等多个方面进行深刻的变革。从金盘科技的报道中，我们可知金盘科技正是进行了全面而深入的改革[5]：

（一）战略规划

金盘科技制定中长期数字化转型战略规划，组建以董事长为总指挥的数字化转型团队，统筹安排数字化转型战略规划和部署。制定十四五数字化转型战略规划：金盘科技以实现自身全面数字化转型及对外输出数字化工厂整体解决方案为核心，布局储能、医药等多个行业数字化工厂，以“智能决策、数据驱动、数字智造、数字服务”四大战略路径，全面推动数字化转型战略实施。

（二）业务模式

金盘科技将新一代信息技术同传统制造技术深度融合，累计建成投产数座数字化工厂，截至今年4月已承接累计超9亿元数字化工厂整体解决方案业务订单，实现“智能制造”与“智慧服务”相融合，助推国家产业数字化战略广泛实施。国内设有58个营销点，在美国等地设有公司，依托公司现有客户群体及在行业内领先地位，对外推广并为制造企业提供在研发、采购、生产制造、销售等全价值链运营管理及数字化工厂整体解决方案。

（三）技术架构

1. 技术架构

通过生产系统核心流程数字化，应用新一代信息技术和自主研发关键技术实现生产过程信息流自动化、制造过程数字自动化、物流自动化。技术架构如下：

2. 关键技术

（1）企业系统集成标准协议

通过对数字化工厂产线设备，信息系统交互进一步分析提炼，形成了企业内标准数据体系，并推向数字化工厂相关企业。

（2）系统底层容器服务技术

自主研发JXV-server（Java XML View Server）高性能AIO框架。JXV-server 是高性能、异步事件驱动AIO框架，它提供了对TCP、UDP、HTTP和文件传输支持。

（3）多元数据存储层技术

一套存储规范JXV-SQL 技术，实现了数据存储层数据高效存储，数据源一键式配置，动态解析快速生成数据库执行脚本，实现数据毫秒级操作，适用于数据探索与挖掘分析场景。

（4）数据集成技术

基于私有协议研发一套集成技术，支持异构协议交互。UPD和TCP交互，TCP长连接和HTTP协议交互等。

（5）高效可逆加密数据传输技术

使用独立可逆数据加密算法，实现系统间数据安全传输，可逆加密算法主要根据传输编码，进行分析，转变及运算形成加密数据。

（6）产线设备调度技术

自主研发智能终端，实现设备电气控制、采集指令下发，对上支持TCP，UDP，HTTP协议传输，下层支持modbus，S7等工业协议。

（7）5G通信技术

制定了基于数字化工厂企业心跳连接协议，研制相应开发语言SDK，实现了AGV设备通过5G通讯云端接入，自动网络中断重连及5G网卡变动无缝对接，实现应用跨越多层级网络传输。

（8）边缘计算技术

研制边缘网关，实现数据采集、数据处理、网络交互和协议转换等功能。搭载轻量级嵌入式数据库，为边端提供算力，实现敏捷、智能和可靠存储支持，执行数据清洗、智能算法任务。

3. 建设内容

实施RCS机器人控制系统通过中间件Vportal与PLM、MES、IMS系统及打通系统间数据互联互通，实现生产资源信息管理数字化及使用自动化；开发实施APS 高级计划排程系统及打通与EPR、MES、计划仿真系统间数据交互，提高计划效率及准确性，实现生产及设计负荷均衡化、能力最大化；自主开发实施MES 系统，实现生产过程信息采集、计件奖金核算数字化；5G视觉识别技术和人工智能卷积神经网络深度学习技术应用，达到物料配送自动化。

4. 主要功能

实现了产线自动化、物流自动化、信息流自动化。采用5G广连接、低延时特性和视觉识别等技术，实现对工厂各工位物料实时监控和管理。卷积神经网络技术进行深度学习，将视觉识别技术与机器学习算法相结合，为企业优化物料存储位置，提高物料存储效率和空间利用率，降低企业物流成本。

（四）数据资源开发

在进行上述数字化转型的基础上，金盘科技对积累的现有及未来可能产生的数据进行开发。根据金盘科技2024年半年度报告可知，在开发支出中可以看到本年度资本化研发支出全部为数据资源。该数据资源包含两个子项目：1. 新能源集控数据资产开发，金额为47.33万元；2. 虚拟电厂数据资产开发，金额为41.62万元。

半年报中，关于资本化的项目的描述如下：1. 新能源集控数据资产开发：项目预计金额为200万元，已经投入47.33万元。拟达成目标：完成光伏、储能及风电监测平台及APP开发，并形成数据资产。具体应用场景：用于新能源发电及储能领域、数据资产。2. 虚拟电厂数据资产开发：项目预计金额400万元，已经投入190.67万元。拟达成目标：完成虚拟电厂聚合平台及预测算法开发，并形成数据资产。具体应用场景：用于虚拟电厂、数据资产。

数据资源入表的意义

三

金盘科技在数字化转型的道路上取得了显著成就，不仅在内部实现了质的飞跃，更通过商业化推广数字化工厂整体解决方案，为全球市场提供了高效、可靠的服务。这一过程中，公司积累的数据资源已被转化为具有经济价值的资产。金盘科技与外聘专业机构共同对公司数据资源进行全面核查和精准识别，形成了包括数字化工厂数据产品、综合能源管理数据与算法、分布式光伏智能运维数据与算法等在内的五大核心数据资产。这些资产经过严格的数据质量评价、合规性审查以及科学的价值评估，数据资产评估价值超3亿元。2024年公司依据财政部相关规定，进行部分数据资产入表工作，进一步巩固了公司在数据驱动型经济中的优势地位。

这一举措不仅提升了企业数据资产的管理水平，而且有助于企业更清晰地认识到新增数据资源的经济价值，优化资源配置，为数据流通与交易提供法律基础，促进数据要素的高效利用：

（1）改善企业资产负债结构及整体估值，数据资产入表工作将会提升企业会计信息质量和真实性，同时促进企业更好地优化数据治理，推动数字化转型，将企业数据的价值科学、量化地在财务报告中进行反映。这有助于外界更全面地了解企业的财务状况和真实价值，从而提升企业的信誉度和市场竞争力。系统性量化数据资源为企业带来的收益和未来预期收益，长期来看，可有效提高企业的韧性及整体估值[6]。

（2）利用数据资产开展相关金融服务。对数据资产进行评估后，可开展股权债权融资、数据信托、质押融资、数据资产保险、数据资产担保、数据资产证券化等活动。这将为企业提供更广阔的融资渠道和更低的融资成本，有助于企业实现快速发展和壮大[7]。

●注释：

[1]选自公众号智光科技，作者罗铭宇，《金盘科技数据入表——半年报剖析》。

[2]选自公众号趋势龙头逻辑，作者趋势龙头逻辑，《每天看懂一家公司——金盘科技(688676)》。

[3]选自公众号趋势龙头逻辑，作者趋势龙头逻辑，《每天看懂一家公司——金盘科技(688676)》。

[4]选自公众号商祺资讯，作者商祺资讯，《全面解析：<“数据要素X”三年行动计划>12个行业和领域数据应用场景》。

[5]选自公众号中国上市公司协会，作者海南金盘智能科技股份有限公司，《2024年度上市公司数字化转型最佳实践丨金盘科技：基于5G人工智能在制造调度的应用》。

[6]陈福：《数据资产入表与资本化》，第1版，知识产权出版社，2024: 158页。

[7]陈福：《数据资产入表与资本化》，第1版，知识产权出版社，2024: 159页。

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