12家央企下场 破冰数据市场发展

“数据要素市场开发，国央企发挥中坚力量

“油气输送到哪里，数据和服务就跟到哪里”。这是近年来国家管网集团持续努力的方向。正如石油是工业的血液，数据已成为新质生产力赖以发展的核心资源。它如同流动的“黑色黄金”，在提升生产效率、优化运营决策中发挥着不可替代的价值。

依托覆盖全国的油气主干管网，国家管网系统汇集了压力、流量、温度等实时传感数据，以及设备状态、维修记录、市场交易、管容信息等多维数据。通过大数据分析预测设备故障，推动运维模式从“计划检修”向“预测性维护”转变。同时，细化“数据开放服务清单”，面向上下游合作伙伴提供管容动态、供需分析、负荷预测等服务，助力资源方与客户优化交易决策。此外，与地方政府、应急部门共享关键管段安全数据，也为公共安全与应急响应提供了有力支撑。

国家管网的数据实践，生动诠释了拥有核心基础设施的央企如何将数据优势转化为服务国家战略和产业发展的能力。其成果不仅体现在内部运营的智能化提升上，更彰显于对全产业链的赋能之中。这一探索表明，对于关乎国计民生的基础行业，数据建设的核心使命在于通过安全、可控的数据价值释放，提升国家关键基础设施的运行韧性、效率与协同水平——其社会价值与战略意义，与经济效益同等重要。

12家央企下场

引领数据资源开发利用

国企数据具有天然优势：规模庞大，价值密度高、质量优良。得益于严格的工业标准与运营规范，国企数据准确性高、连续性强。例如，国机集团的农机作业数据每日回传超10亿条，精准反映农业生产动态。中国移动研发的“梧桐大数据平台”，所沉淀的核心数据资产高达2000PB（约合200亿GB）。试想，若数十家央企在能源、交通、通信、工业制造等关键领域共同发力，其日常运营、供应链、客户服务等环节产生的数据总量将呈天文数字，构成国家最核心的数据资源池。

此外，在电网、油气管网、主干通信网络等领域，央企数据具有天然的稀缺性与不可替代性，堪称数字经济发展的“基座数据”。这些数据，如国家管网的油气管道实时运行信息、南方电网的区域负荷数据，直接关系国家能源安全与经济命脉。

正是认识到央企数据的巨大价值与战略意义，一场在国家层面主导的数据资源开发利用行动已迅速展开。2025年11月25日，国家数据局与国务院国资委联合启动“国有企业数据资源开发利用试点工作”，国家管网、中国移动、国机集团、中国汽车技术研究中心、南方电网等12家央企成为首批试点单位。它们将联合民营企业、科研院所等组建“合作阵营”，共同探索数据从资源到资产、再到资本的转化路径。

根据规划，“国有企业数据效能提升行动”将与新一轮国企改革深化提升行动有机结合，共同推动公司治理与经营模式的深度变革，进一步释放数据要素价值，赋能更多应用场景，让数据“跑起来、活起来、用起来”，并由点及面带动更多企业深化数据挖掘与应用。

政策层面亦不断释放利好。日前，中国人民银行征信中心动产融资统一登记公示系统正式将“数据资产质押”列为可登记业务类型，为数据资产质押提供了全国统一的官方登记通道。这标志着数据作为融资担保物的合法性在制度层面得以确立，打通了数据从资源到资产、再到资本跃迁的“最后一公里”，推动数据价值化进程步入标准化、规范化发展的新阶段。

推动数据市场发展

央企具有独特优势

央企在我国经济体系中的地位举足轻重。数据显示，2025年1—11月，中央企业实现增加值9.5万亿元，同比增长1.4%，年化全员劳动生产率达81.1万元/人。研发方面，同期研发投入8901.6亿元，强度达2.62%，累计建设国家级研发平台474个。“十四五”以来，央企研发经费累计超5万亿元，新兴产业投资年均增速超过20%，科技人才规模增长近50%。这组数字印证了央企在资源集聚与产能释放方面的独特作用，也从底层逻辑上说明了数据改革从央企起步的合理性：规模大、资源集中、执行力强。

首批12家试点央企依据行业特点与数据资源禀赋，形成了多元化、专业化的布局：

基础设施类：中国电信、中国移动、中国联通、中国星网，构建天地一体化的数据传输网络与算力基础设施，承担可信数据空间与算力设施的建设运营。

能源资源类：南方电网、中国矿产、国家管网、中国石化，聚焦能源资源数据跨域融合，推动“电力+算力”协同、油气运输与物流数据联动等创新应用。

制造与交通类：中国中车、东风汽车、南方航空、中国数联物流，探索可信数据空间在供应链协同、生产优化、物流提效等场景的应用。

技术与服务类：中国电子、中检集团，分别从安全可控技术底座与第三方认证评估角度，为数据流通提供规则背书与信任保障。

国企的示范带动作用难以轻视。国家数据局为试点工作制定了清晰的时间表与路线图：聚焦四大方向，部署十项重点任务，目标到2027年显著提升数据开发利用水平，并服务带动10万家以上中小企业。截至2025年9月，全国中小企业数量达6348.7万户，其中民营中小企业占比98.2%。推动10万家企业享受国企数据服务，虽只是冰山一角，但撬动与示范意义显著。12家试点央企产业链生态成熟，仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业，围绕其场景需求提供数据服务，将带动海量中小企业参与其中。

以12家名单中的中化集团为例，其业务涵盖农业、化工、能源等，产业链长且复杂，数据应用在这里有了广泛之地。中化通过卫星遥感、无人机、田间传感器、农户APP，收集地块信息、作物长势、土壤墒情、气象数据、农事操作记录等。 MAP智慧农业平台，为农户提供精准的“种、肥、药、险”决策建议。根据作物长势图和病虫害模型，生成变量施肥、施药处方图，指导无人机执行，减少投入、保护环境。这些数据还可用于连接金融机构和保险公司，提供贷款和产量保险。这不仅会给中化的业务带来驱动力，同时，对于其上下游相关产业链条来说，数据驱动创新，塑造新的商业模式。

将引导市场重塑数据生态

当前，各大行业正从“X+AI（人工智能）”走向“AI+X”。这看似简单的顺序调整，实则蕴含着深刻变革。“AI+X”，以AI为核心驱动力重新定义行业本身，是一种系统性、颠覆性的重塑。AI不再是简单的赋能，而是深度融入从原材料采购、生产制造、质量控制、物流配送到销售服务、产品研发的全生命周期。它将催生全新的商业模式、产业生态与竞争格局。

央企的下半场，将引导市场重塑数据生态。在发展过程中，央企必将不断寻求锻造统一数据标准与口径，提升数据质量，为跨业务、跨区域的数据分析与应用奠定基础。

同时，聚焦探索更多场景驱动和应用，开发高价值数据产品与服务，深化数据服务，推动产业链协同。探索数据资产化，创新合作与商业模式，为数据资源确权、评估、入表积累前期经验与案例，进而推动数据资产化”路径。

国企数据丰富但未得到充分挖掘利用，大模型的出现为释放数据价值提供了强大工具。随着大模型技术不断成熟与应用场景拓展，行业竞争版图有望重塑，为行业高质量发展注入新动能。

以钢铁行业为例，在生产优化方面，大模型可通过分析海量生产数据，实现对高炉、转炉、冷轧等关键设备运行状态的精准预测与智能控制，降低能耗、提高产量与质量稳定性。如宝钢股份与宝信软件联合研发的冷轧AI主操，实现工业界“特斯拉FSD（完全自动驾驶）”，已稳定使用超过1.5年，生产钢卷超4万卷，投用率超过90%，吨钢成本下降3.79%，单产线年提升利润1497.6万元。

在研发创新领域，大模型能够加速新材料研发进程，通过模拟不同成分、工艺组合对钢材性能的影响，减少实验次数，缩短研发周期。在管理决策层面，大模型可以整合企业内外部多源数据，为企业的战略制定、市场研判提供更全面、更精准的洞察，辅助企业快速响应市场变化。此外，大模型还能赋能供应链协同，优化库存管理、物流配送等环节，提升整体运营效率。

数据转化三步走战略

国企数据资源，是一座蕴含无限可能的富矿，总体呈现“总量庞大、价值密度高、开发潜力巨大但当前转化率有待提升”的特点。正如国家管网思考如何将运营五年来积累的超过100亿条核心数据更安全、高效地“用起来”乃至“交易出去”，包括国企在内的众多企业，正试图打破数据沉睡的桎梏。

无论国企还是民企，数据资源开发利用均遵循三个关键环节：

资源化阶段：将分散在不同系统、格式各异的数据进行采集、清洗、整合，形成高质量、可用的“数据矿产”。

产品化/服务化阶段：将数据加工成可直接赋能业务的数据产品或服务。例如，南方电网已研发数据产品400余个；中国移动“梧桐大数据平台”沉淀了2000PB核心数据资产。

资产化/资本化阶段：通过确权、评估、登记，将数据纳入企业资产负债表。中国电信、中国联通等已在数据资产入表方面取得进展。2025年三季度末，中国电信计入无形资产和开发支出科目的数据资源金额合计5.05亿元；中国联通同类数据资源金额合计3.9亿元。

试点面临的三大核心难题

毋庸置疑，相对于庞大的数据存量，央企数据价值释放仍处于早期阶段，从“拥有数据”到“释放价值”仍有诸多堵点。“数据烟囱”现象依然存在，跨企业、跨行业的数据协同规模与数据总量不成比例。“不敢享、不愿享、不会享”的“三不”难题尚未根本解决。资产化比例极低，目前入表资产金额（数亿元级别）与企业数据潜在价值（可能达千亿甚至万亿级别）相比，转化率微乎其微。确权难、定价难、计量难是主要障碍。生态带动仍处起步期，虽然设立了到2027年“带动10万家以上中小企业”的目标，但目前主要通过个别场景（如征信、供应链）进行赋能，规模化、体系化的共生生态仍在构建之中。

安全与价值释放的平衡，是试点推进的核心底线。关键在于结合具体应用场景评估安全需求，既保障安全底线，也避免过度投入。央国企应构建数据全生命周期安全管理体系，遵循“分类分级、最小必要、动态调整”原则，在具体场景中匹配相应的安全措施。

确权之难：数据所有权归属模糊仍是最大障碍。例如，国家管网的管道压力数据涉及能源安全，权属界定复杂；用户历史用气数据则关联个人隐私。历史积累的数据往往缺乏权属约定，开发前需在法律与合同层面“补课”，工作量巨大。

定价之难：权属不清导致难以进行公允的市场化估值。此前有运营商尝试以历史成本法评估用户数据资产，结果市场价值远低于其潜在商业价值。

流通之难：长期以来，国资央企数据流通面临“三不”困境：一是“不敢享”，担心安全风险与责任不清；二是“不愿享”，缺乏合理的利益分配机制；三是“不会享”，数据标准不一，形成“数据烟囱”。

作为国民经济关键领域核心数据的持有者和产业链枢纽，央企牵头试点不仅关乎自身数据价值释放，更对全行业确立数据治理规范、打通资产化路径具有全局示范意义。

打造信任链条和空间

“可信数据空间”成为多家央企的选择。南方电网融合区块链、隐私计算、数据沙箱等技术，构建“可用不可见、可控可计量”的数据流通环境，已孵化45个跨行业融合应用场景。

中国移动联合53家央企共建“焕新社区”开源平台，形成“数据共享-联合研发-场景共创”的闭环生态，开放120个预训练模型，建立多方共赢的合作模式。

南方电网通过企业用电数据构建“信用画像”，已帮助超1000家中小企业获得信贷支持超16亿元。其掌握的海量运行数据对设备制造商而言，亦是优化设计的“金矿”。

然而，将这座“富矿”全面转化为驱动经济发展的“能源”与“资本”，仍面临产权界定、价值评估、安全流通等深层次挑战。未来的核心在于，通过试点破解这些根本性堵点，建立可持续的数据要素市场化配置机制，从而将数据规模优势真正转化为高质量发展与产业竞争优势。

下一步，市场将重点关注数据资产入表规模的增速、可信数据空间内数据产品的交易额，以及数据赋能中小企业的实际成效等关键指标。

随着试点深入推进，数据要素市场的长效发展机制正在逐步构建。试点的重要使命之一，是通过企业真实案例为国家立法和标准制定探路。当数据成为可计量、可交易的资产，国资监管维度也将从传统的“管人、管事、管资产”向“管资本、管数据”延伸。

数据要素“国家队”的进场，不仅在于挖掘自身金矿，更旨在以数据流通穿透产业链壁垒，最终推动数据要素市场走向健康、有序、繁荣的未来。