亿邦智库：产业互联网如何实现数据价值共创？融合利用关键在哪？

【亿邦原创】近期，中央提出坚定实施扩大内需战略，旨在构建完整的内需体系，推动经济高质量发展。在这一战略框架下，数据要素的流通利用因其不仅能够创造新的收益，更能拉动新型、高质量的供给，且具资产化属性和可控可约束的特点，成为各方关注的重点领域。国家数据局党组书记、局长刘烈宏在2025年“数据要素×”大赛全国总决赛颁奖仪式的致辞中，也明确表示下一步，将支持产业互联网平台作为连接产业链各环节的重要载体，通过数据融合利用新模式，推动产业链整体效能提升，成为扩大内需的有力抓手。产业互联网如何实现数据价值共创？产业数据融合利用的关键在哪？成为业内关注的重点。

价值共创：产业互联网数据融合的核心机制

价值共创是产业互联网数据融合利用的核心机制，它强调平台企业、产业链上下游企业、技术提供商、金融机构及最终用户等多主体，通过资源共享、能力互补和协作创新，共同创造超越单一主体能力的新价值。这一机制打破了传统的数据孤岛困境，形成了可持续的数据流通生态。基于自2019年以来的产业互联网发展持续关注，我们可以总结一下实现基于数据要素的价值共创主要路径如下：

路径一：供应链协同优化

制造业的产业互联网平台通过整合上下游企业的订单、库存、物流、生产等数据，构建全链可视化的协同网络。基于数据分析实现精准需求预测、动态库存管理和智能排产调度，提升产业链整体响应效率。

譬如，某汽车零部件产业互联网平台项目，联合主机厂和15家核心供应商，构建了基于联邦学习的供应链数据协同空间。在不共享原始数据的前提下，各方通过加密参数交换，共同训练缺件预测模型和交付风险评估模型。实施后，全链平均库存周转率提升25%，订单准时交付率提高18%，因供应链中断造成的损失下降40%。平台通过“效能提升分成”模式，从节约的成本中按比例获得服务收益，供应商则获得了稳定的订单增量。

该案例体现了数据在“可用不可见”前提下实现全链条的成本降低与周转率提升，是数据价值释放的典型路径。主机厂获得了更稳定的供应链保障，供应商提升了运营效率并获得业务增长，平台方通过技术服务实现商业化闭环。多方基于明确的收益分配机制，形成了可持续的数据协作生态。

路径二：产业链金融服务创新

综合性产业互联网平台可以通过聚合企业经营数据、贸易数据、物流数据等多维信息，与金融机构合作构建产业链数字风控模型，将数据信用转化为金融信用，解决中小企业融资难题。譬如，某大宗商品贸易平台联合三家商业银行和二十余家贸易商，基于区块链技术构建了“可信贸易数据链”。平台将贸易商的合同、仓单、物流、结算等全流程数据上链存证，形成不可篡改的数据资产包。银行基于这些可信数据，开发了动态授信模型，实现“数据增信”。半年内，链上中小贸易商获得无抵押授信总额超5亿元，融资成本降低2-3个百分点，银行的不良率控制在0.5%以下。平台按融资服务规模收取技术服务费。

该模式将产业数据资源转化为金融服务数据资产，首先是帮助贸易商获得便捷低成本的融资渠道；其次，是帮助银行拓展了优质客群并降低了风控成本；最后，平台则构建了新的盈利模式。数据在此过程中发挥了“信用媒介”的关键作用。

路径三：产品与服务智能化升级

产业互联网组织融合产品运行数据、用户使用数据和售后服务数据，服务于生产企业数智化转型，驱动生产企业的产品迭代创新和服务模式升级，形成“制造+服务”的价值延伸。

譬如，某工程机械工业互联网平台，联合设备制造商、租赁商和终端施工企业，构建了设备全生命周期数据价值网络。通过采集设备运行参数、工况数据和维修记录，平台开发了预测性维护模型和能效优化模型。制造商基于数据分析改进产品设计，故障率下降30%；租赁商实现了设备利用率最大化，租金收入提升20%；施工企业通过能效优化节省燃油成本15%。平台通过数据产品订阅和增值服务分成的模式实现盈利。

这一模式突破了生产企业传统设备销售的单一商业模式，通过数据融合创造了持续的服务价值。制造商从产品销售转向持续的“产品+服务”，客户获得了更好的使用体验和经济效益，平台完成数字化创新转型，成为价值创造的枢纽。

路径四：产业生态知识共创

产业互联网企通过组织产业知识工程，将分散在不同企业的工艺知识、技术经验和解决方案数据化、模型化，形成可共享复用的产业知识库，推出产业知识图谱或产业知识数据训练集，提升整个生态的技术能力。

譬如，某化工行业产业互联网平台，联合行业龙头企业、科研院所和中小企业，共同构建了“化工工艺优化知识图谱”。各方贡献了数千个工艺参数优化案例、故障处理方案和安全操作规范（经脱敏处理），通过知识图谱技术形成结构化知识库。中小企业通过订阅服务，获得了以往只有大企业才掌握的工艺优化能力，平均能耗降低8%，产品合格率提升5%。贡献知识的龙头企业则通过知识授权获得收益分成。

这一模式实现了产业知识数据的价值化流通，打破了知识壁垒。中小企业以可承受的成本获得了先进技术能力，龙头企业将隐性知识转化为显性收益，整个行业的整体技术水平得到提升。

路径五：市场与资源配置优化

产业互联网升级发展为“产业大脑”。即通过汇聚产业链宏观数据、市场数据和产能数据，形成产业洞察数据产品，为政府决策、企业投资和资源配置提供数据支持。

譬如，某产业带的纺织产业互联网平台，整合了区域内2000余家企业的产能数据、能源消耗数据、订单数据和市场趋势数据，形成了“纺织产业运行监测指数”和“产能智能匹配系统”。地方政府基于指数数据制定精准的产业政策；企业利用产能匹配系统找到最优合作伙伴，产能利用率平均提升12%；金融机构参考产业指数进行信贷决策。平台通过数据产品授权和政府购买服务实现可持续发展。

这一模式比较直接地创造了产业数据的公共价值与产业服务价值，企业获得了经营决策支撑。政府获得了精准的产业治理工具，企业提升了资源配置效率，平台成为区域产业数智化发展的基础设施提供者。

新模式的技术与制度支撑体系

好的模式需要好的技术体系作为支撑。在这些数据要素价值共创新模式中，需要保障数据的安全与权益分配，构建可信数据流通基础设施，就成为最重要的模式创新基础设施建设。譬如，隐私计算技术领域，信托计算、联邦学习、加密安全多方计算等技术的成熟应用，实现了“数据可用不可见”，解决了数据共享的安全顾虑。而区块链技术通过分布式账本确保数据流通全过程可追溯、不可篡改，建立了数据交易的信任基础。

而在这些基础设施之上开拓的制度创新，重点就在于建立多方激励相容的治理机制。譬如落实数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”，明确各方权责利；基于数据贡献度、数据质量和价值创造效果设计分层分类的收益分配方案；建立覆盖数据全生命周期的合规管理体系，包括数据分类分级、安全审计和风险评估。

无论是技术创新还是制度创新，在实际操作都面临着不少困难与挑战。譬如隐私计算虽然保证了数据安全，但性能的瓶颈也很明显，跨平台互操作标准类型较多，中小企业技术应用门槛高。开展隐私计算、区块链等关键技术体系的应用新研发，推动相关开源生态建设，是完善技术支撑的好办法。

当然，对于产业互联网数据价值共创而言，更重要的是，主体间的信任建立困难。虽然有各类技术支撑，但这种信任是需要时间与实际行为的。好在，我国当前头部的互联网产业平台，要么拥有国央企背景，要么是在业内深耕多年，虽然数据价值共创是新领域，但做好规则设计，前途仍然是明确的。

另外，数据资源的质量参差不齐，对高质量数据集的标准把握与评价也不尽相同。并不是数据高精度标注就是高质量数据，也不是数据表述统一性越强，数据质量就越高。许多隐性知识并不能简单表达，行业专家在数据质量提升中的作用要超过人数优势。当然，这些就是行业与企业的积累了，没有太多的捷径与“超车”道的可言。

最后，既懂产业又懂数据技术的复合型人才在任何时候都是稀缺的。对于产业互联网价值共创而言，人才问题更是较突出的困难。因此，有必要推动产教融合，建立多层次数据人才培育体系。

数据要素驱动产业变革新图景

总的来看，随着新的政策不断深入实施和技术的不断成熟，产业互联网的数据融合利用将出现新的快速发展。从目前来看，主要呈现四个变化，即：一是从单点应用到生态协同。数据流通将从单一大型企业集团或单一场景，扩展至整个产业生态的协同创新；二是从技术驱动转向技术-制度双驱动，在技术体系逐步成熟的同时，制度创新将成为推动数据要素市场发展的关键力量；三是从数据联通到知识共创，重点将逐渐从基础的数据交换共享，转向基于数据的联合建模和知识发现。四是从成本中心到价值中心，数据部门将从企业的成本中心转变为直接创造价值的利润中心。

产业互联网的数据融合利用新模式，通过价值共创机制将分散的数据要素转化为产业链整体竞争力。它不仅是释放数据价值的技术创新，更是生产关系的深刻变革。通过构建多方参与、激励相容、安全可信的数据流通生态，这一模式能够有效创造新需求、拉动新供给，为扩大内需战略提供数字化解决方案。是促进前述四个变化的关键性推手。

从产业互联网发展实践案例表明，无论是供应链协同、产业金融创新，还是产品服务升级，只要设计好权责利对等的治理机制，并依托可信技术保障安全流通，数据要素就能在流动中实现价值倍增。推动这一模式的广泛落地，需要政府、平台企业、产业链参与方和技术提供商共同努力，不断完善制度环境、技术体系和市场生态。

作为长期深耕数字经济领域的新型智库，亿邦智库将持续关注各地方的产业联网、数据产业发展，为地方开展产业图谱编制与数创企业培育工作提供支撑，开展政策解读，报道相关进展。

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