导读
INTRODUCTION
8月28日-30日，2024中国国际大数据产业博览会（以下简称“数博会”）将在贵阳举行。8月27日，在数博会的配套活动上，我国首份《数据产业图谱（2024）》正式发布，这是我国发布的第一份数据产业图谱。该图谱首次展示了我国数据产业的基本涵义、构成、主体、特征，显示了我国数据产业的发展现状和巨大潜能。
文 | 『制造前沿』综合自上海证券报、交大评论等
《数据产业图谱（2024）》显示，2023年数据产业规模达2万亿元，2020年-2023年均增长率为25%。预计2024年-2030年均增长率继续保持20%以上，2030数据产业规模将达到7.5万亿元。
数据显示，我国现有数据领域相关企业超19万家，达到193172家，北京交通大学等11个机构组成的数据产业研究课题组从中收录典型2197家，形成《数据产业图谱》。其中，数据应用企业（534家）占比最高，达到24%；数据资源企业、数据技术企业和数据服务企业的占比各约为20%。
从这些数据企业的区域分布来看，北京数量最多，达649家，上海、广东紧随其后，分别达334家、302家，浙江为191家、江苏为157家。
从产业规模来看，全国各省数据产业按照销售收入规模可划分为三个梯队，第一梯队数据企业销售规模为1500亿元以上，第二梯队数据企业销售规模为500亿元-1500亿元，第三梯队数据企业销售规模在500亿元以下。其中，北京、上海、广东、江苏、浙江位于第一梯队。
据张向宏教授介绍，该项由北京交通大学牵头，联合了清华大学、北京大学、北京航空航天大学、北京化工大学、北京物质学院、中国软件评测中心、华为、烽火等11个单位，集聚了30几位专家制定的，包含近2200多家企业的一个产业图谱。图谱由六部分组成：一是数据资源企业，二是数据技术企业，三是数据应用企业，四是数据服务企业，五是数据基础设施企业，六是数据安全企业。
这是目前数据产业发展的六种业态，这六种业态下面细分的部分有：在数据资源企业里，有公共数据资源，有行业数据资源，有互联网数据资源以及对数据进行粗加工的治理和集成的企业。在数据技术企业里，比如大数据平台的企业、人工智能应用的企业、有数据存储的技术、数据可视化、数据库、智能算法以及智能芯片的一些企业。数据应用里，各行各业现在都已经诞生出一大批做数据应用的企业。比如在城市治理方面，在工业大数据方面，在交通大数据，在金融大数据，在医疗、在商业、在能源、在农业以及在其他领域诞生一大批做数据化转型以及行业应用的数字企业。在数据应用里，有各种做第三方服务数据商以及做交易的企业。近几年，应该说发展得非常快。在数据安全企业，一是传统做静态安全的体系，另外近几年做隐私计算、区块链、数联网等一些动态全流程安全的企业正在兴起。最后一种就是数据基础设施的企业，数据资源的开发利用，数据产业的发展，必须有赖于数据基础设施的建设。这里面有做区块链的、做算力设施的、做隐私计算的，以及特别是一些传统做云平台的企业，现在也正在做数据流通应用一些基础设施的构建。
图谱解析
一、图谱解析之一：数据产业涵义
数据产业是数据要素化发展新阶段的一种新型产业形态，是由数据资源、数据技术、数据产品、数据企业、数据生态等集合而成的新兴产业。具体来说，数据产业是利用数据技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，主要包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理、数据基础设施建设和运营等环节。
二、图谱解析之二：数据产业构成
数据产业由数据资源、数据技术、数据产品、数据企业、数据生态等五大要素构成。其中，数据资源是指以电子或者其他方式记录的，可以被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始数据及其衍生物。数据技术是围绕数据“采存算管用”全生命周期不同环节分别对数据进行采集存储、加工分析、流通交易、应用治理等处理的各种技术的总称。数据产品是指运用大数据、人工智能、区块链、隐私计算等各种数据技术，在数据全生命周期各环节对数据资源进行加工处理，形成的不同级次、不同形态的产品和服务。数据企业是指以数据为关键生产要素，运用数据技术，对数据资源进行加工处理形成数据产品，并对外提供流通交易和开发利用的企业。数据生态是指在产业上下游链条上、大中小企业之间，或一个区域内，数据资源、数据技术、数据产品、数据企业等数据产业各环节间，所形成的相互依存、相互支撑的产业体系，包括数据资源生态、数据技术生态、数据企业生态和数据产业生态等四种类型。
三、图谱解析之三：数据产业主体
数据产业主体指以数据采集汇聚、加工分析、流通交易、开发应用、安全治理，以及数据基础设施建设和运营为主业的各种企业。主要包括数据资源企业、数据技术企业、数据服务企业、数据应用企业、数据安全企业、数据基础设施企业等六类主体。
四、图谱解析之四：数据产业特征
随着经济社会进入数据要素化发展新阶段，数据产业表现出与其他产业不同的七方面特征：第一，数据资源是数据产业的核心要素。一方面，随着数据要素在社会生产中的广泛深入应用，其协同优化、复用增效、聚合增值、融合创新等乘数效应得到充分发挥，技术、资本、劳动力等传统生产要素的价值潜能能得到更加充分地释放，社会生产效率会得到极大提高；另一方面，各种技术、产品、企业都围绕数据资源进行迭代、升级、创新，形成以数据资源为核心的技术体系、产品体系、企业体系和生态体系，构建起新型的数据要素产业形态。第二，数据技术是基础要素并快速迭代。一方面，数据技术是数据产业的基础要素。以人工智能、大数据、云计算、区块链、隐私计算等为代表的数据技术，在数据采存算管用全生命周期各环节能发挥各自不同作用，推动数据资源在各行各业场景中广泛应用，有效发挥数据要素的协同优化、复用增效、聚合增值、融合创新等乘数效应。另一方面，数据技术具有快速迭代特点。人工智能、大数据、云计算、可信数据空间、区块链、隐私计算等数据技术表现出迭代周期更短、技术性能更强等方面特点，并且数据领域的颠覆性技术出现概率更大。第三，数据产品种类繁多并不断升级。一方面，数据产品种类繁多。既有原始裸数据，也有脱敏数据，还有指数、核验、报告、模型、智能服务等数据应用产品和服务；既有静态展示型数据产品，也有动态交互型数据产品；既有自建商业智能数据分析平台，也可以是对外服务的商业型数据产品，还可以是个人型数据产品；既可以是一般数据产品，也可以是平台型数据产品，还可以工具类数据分析展示产品，更可以是算法类数据产品等。另一方面，数据产品具有持续升级特点。大多数依附于数据技术形成的数据产品和服务，也随着数据技术的不断更新迭代而快速升级，并且升级后的数据产品的功耗水平更低。第四，数据企业龙头引领并共生发展。一方面，数据龙头企业是引领全球数据产业发展的主力军。另一方面，数据企业具有大小共生、相互依存的特点。第五，数据生态多维构建并相互融合。一方面，数据生态包括数据资源生态、数据技术生态、数据企业生态和数据产业生态等多维层次和不同类型。另一方面，多维数据生态常常表现出融合发展的特点。第六，数据动态安全和全过程可信安全。
一方面，数据安全具有动态安全的特点，保障数据大规模、快速度、高通量流通应用过程中的安全可信已成为必然趋势。另一方面，数据安全具有全过程可信的特点。数据安全涉及到数据采集存储、计算分析、流通交易、开发利用、应用治理等全生命周期各环节可信安全互操作。第七，数据基础设施具有继承、创新和覆盖特点。首先，国家数据基础设施（NDI）具有全面继承性特点。国家数据基础设施（NDI）对传统网络基础设施和算力基础设施具有全面继承性。其次，国家数据基础设施（NDI）具有鲜明创新性特点。国家数据基础设施（NDI）正在创新出全国一体化算力网、国家软基础设施和国家数据空间基础设施等新型基础设施。最后，国家数据基础设施（NDI）具有广泛覆盖性特点。国家数据基础设施横向上覆盖数据采存算管用数据全生命周期各环节，对数据采集、汇聚、加工、共享、开放、运营、交易、存储等业务形成全面支撑，并形成国家数据资源平台、国家政务数据共享交换平台、国家公共数据开放平台、国家公共数据授权运营平台、国家数据资源统一登记平台、国家级数据交易平台、国家级数据跨境交易平台等新型国家数据基础设施。
五、图谱解析之五：企业布局不断完善
2023年，全国数据企业193172家，从中收录典型数据企业2197家，形成《数据产业图谱。从企业类型看，应用企业534家，数据资源企业443家，数据服务企业438家，数据技术企业426家，基础设施企业201家，安全企业155家，分别占比24%、20%、20%、20%、9%和7%。从区域分布来看，北京649、上海334、广东302，位居每一梯队；浙江191、江苏157，位居第二梯队；其他地区为第三梯队。
六：图谱解析之六：产业规模快速壮大
1.数据产业规模与趋势
2020年全国数据产业规模为1万亿元，2023年数据产业规模达2万亿，2020-2023年均增长率为25%。预计2024-2030年均增长率继续保持20%以上，2030数据产业规模将达到7.5万亿。2.数据产业区域规模分布
2023年，全国各省数据产业按照销售收入规模，可以将划分为三个梯队，第一梯队数据企业销售规模1500亿元以上，第二梯队500-1500亿元以上，第三梯队是500亿元以下。『制造前沿』还整理了很多数据要素相关研报资料
可扫描下方二维码，前往知识星球下载
『制造前沿』知识星球已开通
每日持续更新
随时随地查看
↓↓
为了能按时收到『制造前沿』的推送，辛苦各位看完文章后在文未点一下【在看】，这样我们就能出现在您的常读订阅号列表里，为您第一时间带来最新资讯。更多资料下载
点击下方图片
☟
# 免责声明 #
来源：制造前沿综合自上海证券报、交大评论等，本公众号所载文章为本公众号原创或根据网络搜索下载编辑整理，文章版权归原作者所有，仅供读者学习、参考，禁止用于商业用途。因转载众多，无法找到真正来源，如标错来源，或因文中所使用的图片、文字、链接等如有侵权，请联系我们删除，谢谢！