近日，腾讯研究院、赛迪研究院联合发布《数据要素赋能新质生产力——数据要素场景创新发展报告（2024）》（以下简称《报告》）。

　　《报告》总结了美欧日韩各国的数据要素发展情况。主要做法包括鼓励政府数据开发利用、鼓励市场主体应用创新、加快布局数据基础设施、鼓励数据可信流通、重视发挥人工智能等新兴技术对于数据要素和数字经济的带动作用。这些国际经验对我国数据要素制度建设具有借鉴和参考意义。

　　《报告》从顶层设计、技术变革、流通提速、转型牵引、机制突破等角度归纳了我国数据要素发展的主要特点。具体包括数据基础制度和管理体制建设加快、人工智能引领产业向数据驱动模式转型、合规监管和安全可信技术加速落地、重点行业领域数字化转型步伐加快、数据资产化制度探索路径逐步清晰等。其中，平台企业通过投资、云服务等业务，持续加大在数据要素领域的投入。

　　《报告》认为，高价值数据要素场景具备“四度”特征。基于腾讯、中国电子等企业在数据要素开发利用中积累的行业经验，研究团队对市场认可度较高、已经形成价值闭环的数据要素场景进行了分析提炼，提出了数据要素场景的“四度”分析框架，即技术成熟度、组织统筹度、数据应用度、行业效益度。该分析框架既可以作为检验数据要素场景的价值标尺，又可为政策支持方向选择提供方法论参考。

　　《报告》认为，高价值数据要素场景建设需要秉持“五脉”实施路径。高价值数据要素场景并不只是简单地考虑新技术应用，也不是单一的数据架构搭建和全周期管理，而是需要从需求采集、协同研发、机制设计、管理流程、商业模式等多维度视角出发，构建体系化的“五脉”实施路径。具体而言，要做好五点：一是摸清需求脉，坚持从行业用户来，到场景中去。二是协同研发脉，共建共享环境，走向大模型。三是变革制度脉，以数据为中心，建立软框架。四是优化流程脉，适应组织变化，提升团队主动性。五是迭代系统脉，以体验促通达，先立而后破。

　　《报告》选取了20个典型数据要素场景案例，并挖掘出数据要素在C端、B端、S端呈现的三个突出特征。一是人工智能对于数据要素价值释放具有催化作用；二是数据要素开发利用可帮助工业企业降本增效；三是数据要素在社会治理领域发展空间广阔。

　　值得关注的是，腾讯研究院联合赛迪研究院分析了高价值数据要素场景发展趋势。在底座支撑上，新型数据基础设施向绿色协同发展，强化支撑算力需求。传统基础设施逐步向具有“高存力、高算力、高运力、高安全、高能效”特征的新型数据基础设施转变，算力电力融合演进，形成相互支撑、协同发展的新态势。

　　在技术变革上，数据要素技术跨领域多元融合创新，推动数据合规利用。覆盖数据流转全生命周期的数据技术取得突破，并加速融合创新。与此同时，人工智能等新兴技术创新对数据集提出迫切需求。

　　在行业赋能上，数据要素应用向千行百业加速渗透，数实融合持续深化。数据要素应用场景从传统产业领域向科学研究等新兴领域延伸，数据要素赋能千行百业成为趋势。

　　在生态优化上，多层级数据要素市场共同发展，数据要素产业加速壮大。数据交互、数据产品交易联动发展，数字化转型市场、数据原生企业构成的平台经济市场、场内数据交易市场等多类市场共同支撑数据要素市场繁荣发展。

　　在政策保障上，数据要素基础制度加快总结推广，政策协同效应不断增强。涵盖数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等方面内容的制度探索在全国各地展开。国家和省级数据局发挥了越来越多的统筹指导功能，数据管理体系中的多方协同效应不断增强。

　　《报告》同时提出五点建议。一是强合作重协同，共建多元新格局。探索制定包容审慎的数据要素场景创新制度，加强数据和数字经济领域的政策取向一致性评估。二是强融合重质量，激发数据要素活力。以公共数据开放引领数据融合应用，推进交通运输、气象等高价值数据资源安全合规开放。鼓励市场主体对已有数据资源进行结构优化和深度挖掘，提高数据开发利用水平。三是强创新育新能，助力新质生产力。鼓励人工智能、隐私计算、区块链等技术创新应用，以新技术、新模式激发场景新需求。四是强场景重实效，赋能千行百业蝶变。发挥企业在场景识别和创新中的主体作用，以需求为导向，鼓励民营企业与央国企、科研机构开展场景联合创新。五是强安全促发展，保障数据高效利用。在个人信息匿名化、个人信息去标识化、敏感个人信息保护等方面，逐步完善个人信息保护的实施标准或指南。在保护数据安全的同时，为数据要素产业发展留足空间。