數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放元年

2026年被國家數(shù)據(jù)局定位為“數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放年”，標(biāo)志著我國數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)從基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)階段邁入精細(xì)化運(yùn)營階段。隨著《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新的實(shí)施意見》等政策的密集落地，數(shù)據(jù)不再是躺在服務(wù)器里的“沉睡資源”，而是能通過合規(guī)交易實(shí)現(xiàn)跨主體、跨領(lǐng)域流動(dòng)的“活性資產(chǎn)”。預(yù)計(jì)2026年中國數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將突破10萬億元，年復(fù)合增長率保持25%以上，數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置將催生萬億級(jí)新市場(chǎng)。

趨勢(shì)一：Data Agent從試點(diǎn)走向規(guī)模化落地

核心洞察：2026年將成為Agentic AI時(shí)代的元年，Data Agent將從試點(diǎn)進(jìn)入規(guī)模化應(yīng)用階段，成為企業(yè)業(yè)務(wù)增長的核心引擎。

技術(shù)突破：Data Agent能夠自主理解業(yè)務(wù)需求、制定分析計(jì)劃、執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢并生成可操作的見解，將分析周期從數(shù)天縮短到數(shù)小時(shí)，同時(shí)顯著提升洞察的準(zhǔn)確性和業(yè)務(wù)相關(guān)性。

行業(yè)實(shí)踐：零一萬物發(fā)布的“萬智2.5企業(yè)多智能體”，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的自主推進(jìn)，在市場(chǎng)部場(chǎng)景中，一個(gè)“市場(chǎng)總監(jiān)Agent”能自動(dòng)拆解任務(wù)，調(diào)度視覺設(shè)計(jì)、內(nèi)容創(chuàng)作、媒介投放等子智能體協(xié)同工作，完成以往十人團(tuán)隊(duì)才能搞定的復(fù)雜任務(wù)。

A股機(jī)遇：科大訊飛憑借星火大模型的技術(shù)積累，在企業(yè)級(jí)智能體領(lǐng)域推出了多個(gè)行業(yè)解決方案;海康威視旗下的AI開放平臺(tái)已具備多智能體協(xié)同能力，能將視頻數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際業(yè)務(wù)決策。

趨勢(shì)二：多智能體協(xié)同成為AI驅(qū)動(dòng)分析的核心架構(gòu)

核心洞察：單一的數(shù)據(jù)分析智能體正在演變?yōu)閰f(xié)同工作的多智能體系統(tǒng)(Multi Agent System)，通過自主規(guī)劃-任務(wù)拆解-專屬Agent執(zhí)行-結(jié)果聚合，各環(huán)節(jié)的Agent各司其職，形成協(xié)同效應(yīng)。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：多智能體協(xié)同能夠處理復(fù)雜分析需求，例如，一個(gè)寬泛的業(yè)務(wù)問題可以被分解為多個(gè)子任務(wù)，由不同的專業(yè)Agent并行處理，自行判斷是否要修正、繼續(xù)或終止任務(wù)，最后通過智能體間的協(xié)商與整合生成統(tǒng)一見解。

應(yīng)用場(chǎng)景：在金融領(lǐng)域，多智能體能整合交易數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、客戶行為數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)生成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告；在工業(yè)制造場(chǎng)景，大華股份的多智能體系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與設(shè)備協(xié)同調(diào)度。

趨勢(shì)三：領(lǐng)域特定語言模型(DSLM)成為Data Agent能力核心

核心洞察：通用大模型在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中常出現(xiàn)結(jié)果偏差，領(lǐng)域特定語言模型(DSLM)通過針對(duì)特定行業(yè)或功能的詞匯、規(guī)則和操作背景進(jìn)行訓(xùn)練，能夠提供更高的準(zhǔn)確性，減少歧義，并符合領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)。

應(yīng)用價(jià)值：DSLM為高風(fēng)險(xiǎn)的工作流程、財(cái)務(wù)對(duì)賬、臨床文檔、人力資源案例管理、監(jiān)管報(bào)告等帶來精確性，解決了通用LLM在專業(yè)場(chǎng)景中的“幻覺”問題。企業(yè)可以通過領(lǐng)域知識(shí)注入提升Data Agent能力，無需組建專職團(tuán)隊(duì)優(yōu)化維護(hù)專屬大模型。

技術(shù)發(fā)展：Gartner最新報(bào)告強(qiáng)調(diào)了2026年DSLM的潛力，預(yù)計(jì)將有更多企業(yè)采用DSLM來提升AI應(yīng)用的落地效果。

趨勢(shì)四：數(shù)據(jù)流通服務(wù)技術(shù)成為確定性風(fēng)口

核心洞察：全國數(shù)據(jù)工作會(huì)議提出的培育數(shù)據(jù)流通服務(wù)機(jī)構(gòu)、探索數(shù)據(jù)換訂單、換服務(wù)等新模式，正在構(gòu)建數(shù)據(jù)流通的“輸水系統(tǒng)”，讓數(shù)據(jù)在安全合規(guī)的前提下自由流動(dòng)。

技術(shù)突破：數(shù)據(jù)流通服務(wù)技術(shù)的核心在于“合規(guī)+增值”，通過數(shù)據(jù)脫敏、隱私計(jì)算等技術(shù)手段，確保數(shù)據(jù)在流通過程中“可用不可見”；同時(shí)建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系，讓原本零散的數(shù)據(jù)變成可交易、可復(fù)用的標(biāo)準(zhǔn)化商品。

行業(yè)案例：全國首單“具身智能數(shù)據(jù)集”在江蘇省數(shù)據(jù)交易所完成交易，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入“要素商品化”的新階段。這批包含視頻、關(guān)節(jié)角度與力矩參數(shù)的數(shù)據(jù)集，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，成為可直接賦能前沿技術(shù)的高價(jià)值商品，解決了長期以來數(shù)據(jù)“有價(jià)無市”的行業(yè)痛點(diǎn)。

A股機(jī)遇：易華錄作為數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)龍頭，構(gòu)建了覆蓋全國的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施，其數(shù)據(jù)確權(quán)與交易相關(guān)技術(shù)已在多地試點(diǎn)應(yīng)用；浙數(shù)文化旗下?lián)碛姓憬髷?shù)據(jù)交易中心，在數(shù)據(jù)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化、交易流程規(guī)范化方面積累了豐富經(jīng)驗(yàn)。

趨勢(shì)五：算電協(xié)同與綠色算力技術(shù)賦能高效算力

核心洞察：隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的深度融合，算力需求呈指數(shù)級(jí)增長，數(shù)據(jù)中心的能耗問題日益突出。算電協(xié)同與綠色算力技術(shù)的發(fā)展，將解決數(shù)據(jù)中心能耗高、成本高的行業(yè)痛點(diǎn)。

算電協(xié)同技術(shù)：通過智能調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)算力資源與電力供應(yīng)的動(dòng)態(tài)匹配，將非實(shí)時(shí)性的算力任務(wù)調(diào)度到電力資源充足、電價(jià)較低的時(shí)段和區(qū)域執(zhí)行，降低數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營成本，提高電力資源的利用效率。

綠色算力技術(shù)：通過液冷散熱、余熱回收、光伏供電等技術(shù)手段，降低單位算力的能耗。工信部《數(shù)據(jù)中心綠色低碳發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》要求新建人工智能數(shù)據(jù)中心(AIDC)必須采用液冷系統(tǒng)，液冷設(shè)備市場(chǎng)規(guī)模年內(nèi)預(yù)計(jì)增長300%。

A股機(jī)遇：科華恒盛在數(shù)據(jù)中心綠色電源解決方案上處于行業(yè)領(lǐng)先地位，其研發(fā)的高效UPS電源和儲(chǔ)能系統(tǒng)，能有效降低數(shù)據(jù)中心的電力損耗；天璣科技在數(shù)據(jù)中心綠色化改造方面經(jīng)驗(yàn)豐富，已為多個(gè)大型數(shù)據(jù)中心提供了液冷散熱改造服務(wù)，能耗降低幅度超過30%。

趨勢(shì)六：數(shù)據(jù)空間成為新型數(shù)據(jù)組織架構(gòu)核心

核心洞察：面向數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放，數(shù)據(jù)組織架構(gòu)正邁向以“數(shù)據(jù)空間”為核心的“第三范式”，打破傳統(tǒng)范式下的物理和權(quán)限壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)跨主體、跨領(lǐng)域、跨層級(jí)的跨域可信交互與價(jià)值協(xié)同。

技術(shù)特性：數(shù)據(jù)空間中的數(shù)據(jù)不再是孤立沉淀、被動(dòng)調(diào)用的靜態(tài)資源，而是具有內(nèi)在動(dòng)力學(xué)特性、可自主關(guān)聯(lián)與演進(jìn)的“活性單元”，在保障數(shù)據(jù)權(quán)屬、數(shù)據(jù)安全的前提下，支撐數(shù)據(jù)確權(quán)、流通、交易、增值等核心環(huán)節(jié)。

政策支持：《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新的實(shí)施意見》提出加快攻關(guān)數(shù)據(jù)供給、流通、利用、安全等關(guān)鍵技術(shù)，為數(shù)據(jù)空間等新型數(shù)據(jù)組織架構(gòu)的快速發(fā)展完善提供了技術(shù)支撐。

趨勢(shì)七：數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表加速推進(jìn)數(shù)據(jù)價(jià)值化

核心洞察：數(shù)據(jù)正從企業(yè)的“成本項(xiàng)”和“副產(chǎn)品”，向可計(jì)量、可交易、可融資的“資產(chǎn)項(xiàng)”轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表已從頭部企業(yè)向全行業(yè)擴(kuò)展，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要抓手。

政策驅(qū)動(dòng)：國家數(shù)據(jù)局發(fā)布的《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)據(jù)科技創(chuàng)新的實(shí)施意見》明確提出，要探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表的路徑和方法，推動(dòng)數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

行業(yè)實(shí)踐：浪潮(青島)數(shù)據(jù)要素有限公司提供從數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)劃、治理、評(píng)估到入表、交易的全鏈條服務(wù)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值化。

挑戰(zhàn)與機(jī)遇：當(dāng)前數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表仍面臨權(quán)屬糾紛、估值標(biāo)準(zhǔn)不一、企業(yè)運(yùn)營能力欠缺等挑戰(zhàn)，但也為數(shù)據(jù)服務(wù)提供商帶來了廣闊的市場(chǎng)空間。易華錄、浙數(shù)文化等公司已在數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表領(lǐng)域布局，將受益于行業(yè)發(fā)展。

趨勢(shì)八：實(shí)時(shí)分析與邊緣計(jì)算成為主流

核心洞察：隨著AI越來越多地嵌入物理環(huán)境，邊緣計(jì)算和實(shí)時(shí)分析成為核心優(yōu)先事項(xiàng)，實(shí)時(shí)決策成為現(xiàn)實(shí)。企業(yè)將從批處理數(shù)據(jù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)向事件驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)平臺(tái)、流架構(gòu)和低延遲推理。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)：實(shí)時(shí)分析和邊緣計(jì)算大幅減少了延遲，允許AI在當(dāng)下采取行動(dòng)，例如在欺詐檢測(cè)、個(gè)人ization、監(jiān)控和操作等領(lǐng)域，實(shí)時(shí)分析能夠快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化，提高決策的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

應(yīng)用場(chǎng)景：在交通領(lǐng)域，交通運(yùn)輸部發(fā)布的政策提出，依托國家綜合交通運(yùn)輸信息平臺(tái)建設(shè)數(shù)據(jù)流通利用設(shè)施底座，推動(dòng)“人工智能+交通運(yùn)輸”應(yīng)用，通過實(shí)時(shí)分析實(shí)現(xiàn)交通流量的智能調(diào)度；在工業(yè)制造領(lǐng)域，貴州遵義鋁業(yè)股份有限公司的電解車間，由“電解鋁復(fù)雜體系動(dòng)態(tài)優(yōu)化預(yù)測(cè)大模型”自主操控，將生產(chǎn)參數(shù)波動(dòng)從人工控制時(shí)的超50%，鎖定在極窄區(qū)間，年節(jié)電量預(yù)計(jì)達(dá)7000萬千瓦時(shí)。

趨勢(shì)九：數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全仍是Agent應(yīng)用的根基

核心洞察：數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全是AI應(yīng)用的生命線，2026年數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)安全&隱私仍將是企業(yè)最關(guān)注的兩大核心議題，可靠、安全的數(shù)據(jù)是Data Agent和多智能體系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)質(zhì)量提升：企業(yè)將通過數(shù)據(jù)合同、質(zhì)量檢查、數(shù)據(jù)驗(yàn)證等手段，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性，減少數(shù)據(jù)錯(cuò)誤對(duì)業(yè)務(wù)決策的影響。

數(shù)據(jù)安全保障：隨著數(shù)據(jù)流通的加速，數(shù)據(jù)安全、隱私計(jì)算等領(lǐng)域需求將持續(xù)增長。企業(yè)將加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全技術(shù)的應(yīng)用，構(gòu)建基于可信數(shù)據(jù)空間的安全流通環(huán)境，確保數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、傳輸和使用過程中的安全。

A股機(jī)遇：美亞柏科聚焦數(shù)據(jù)安全合規(guī)，其開發(fā)的數(shù)據(jù)脫敏和審計(jì)系統(tǒng)，已在政務(wù)數(shù)據(jù)共享場(chǎng)景中廣泛應(yīng)用；啟明星辰在數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累，為企業(yè)提供全方位的數(shù)據(jù)安全解決方案。

趨勢(shì)十：數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展形成“雁陣”格局

核心洞察：國家數(shù)據(jù)局提出梯次培育數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，按區(qū)域基礎(chǔ)差異實(shí)施差異化政策，形成引領(lǐng)型(如長三角、粵港澳)、成長型(如成渝、中部城市群)、培育型(特色區(qū)域)三級(jí)梯隊(duì)，構(gòu)建全國一體化數(shù)據(jù)市場(chǎng)。

集群定位：引領(lǐng)型集群聚焦AI算法、高端芯片、數(shù)據(jù)標(biāo)注等高附加值領(lǐng)域;成長型集群推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度融合；培育型集群發(fā)展特色數(shù)據(jù)服務(wù)、區(qū)域數(shù)字治理等垂直領(lǐng)域。

實(shí)施路徑：建立數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)庫，培育專精特新、瞪羚、獨(dú)角獸企業(yè)梯隊(duì)，目標(biāo)到2026年底新增數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域高新技術(shù)企業(yè)3000家以上。

區(qū)域協(xié)同：梯次培育模式將縮小數(shù)字鴻溝，形成全國一盤棋的數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置格局。例如，長三角地區(qū)憑借其完善的產(chǎn)業(yè)鏈和人才優(yōu)勢(shì)，將成為AI算法和高端芯片研發(fā)的核心區(qū)域；成渝地區(qū)將推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度融合。

把握數(shù)據(jù)要素時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

2026年是數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵之年，數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放將為企業(yè)帶來前所未有的發(fā)展機(jī)遇，但同時(shí)也面臨著數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量、人才短缺等挑戰(zhàn)。企業(yè)需要積極擁抱技術(shù)變革，加快數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)化進(jìn)程，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)模式；同時(shí)加強(qiáng)與政府、高校、科研機(jī)構(gòu)的合作，共同推動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。投資者應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)要素流通、多智能體技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等賽道，提前布局行業(yè)龍頭企業(yè)，把握數(shù)據(jù)要素時(shí)代的財(cái)富密碼。

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