一个巨无霸央企，刚刚成立！6.78万亿背后，国运之战提速

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？

来源：新华社，2026年8月29日；前瞻产业研究院整理。

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。

来源：《全国数据资源调查报告（2025年）》；前瞻产业研究院整理。

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。

来源：《全国数据资源调查报告（2025年）》表1；前瞻产业研究院整理。

注：各主体分类存在交叉；全部样本企业为调查总体参照。

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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