国家数据局发布第二批28个“数据要素×”典型案例，在十个行业和领域包括现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、绿色低碳等在内的应用，展示了数据要素在推动经济社会发展中的乘数效应。通过详细阐述各个案例的实施过程、技术细节和应用效果，展示了数据要素在不同行业和领域的广泛应用和深远影响，强调了数据在推动经济社会发展和提升行业效益中的重要作用。
在此之前，我们先通过《“数据要素×”在交通、能源及农业产业链的运用对比》可以了解，围绕“数据要素×”典型案例展开不同行业中数据要素的应用如何解决行业难题、提升效益，同时强调了数据来源的合规性、治理的有效性以及数据安全流通的重要性。
一、数据要素乘数效应案例展示
在这些案例中，数据要素被广泛应用于多个行业和领域，以解决行业发展难题、促进效益提升、保障数据安全流通等。具体来说，数据要素的利用方式包括但不限于：
- 数据融合：将来自不同来源的数据进行整合，以提供更全面的视角和更准确的洞察。
- 数据分析：利用大数据分析技术对数据进行深入挖掘，以发现潜在的模式和趋势。
- 数据驱动决策：基于数据分析结果，为企业和政府部门提供决策支持。
- 数据安全保障：采用先进适用的技术，如区块链、加密技术等，确保数据在流通和使用过程中的安全。
- 数据共享：通过数据共享平台，实现数据资源的有效流动和利用。
我们以一句话总结典型案例的应用效果来看：
- 智慧农业数据底座 通过搭建“智慧农业数据底座”，打通农场生产数据流，充分保障农业数据质量和安全，在施肥、施药、灌溉等耕作环节实现农业生产降本增效。
- 畜牧业高质量发展 构建集行业分析、监测预警、数据服务于一体的“浙江畜牧产业大脑”平台，为省畜牧管理部门及生产经营主体提供生产、经营、管理等数据支撑。
- 煤炭产业链数据要素应用 整合煤炭产业从生产、运输到消费端各环节数据，开发能源产业智慧服务平台，为煤炭能源企业提供精准对接、风险评估等数据服务。
- 餐饮行业数字化增效 通过整合线上线下企业业务数据和线上用户行为数据，基于实时数据分析，为餐饮企业提供智能补货、门店经营分析等数据服务。
- 传统零售业转型升级 有效整合零售行业采购、供应、销售、服务等全链路数据，推出智能补货、供应链优化、供应链协同等服务。
- 江海联运数据应用 通过建设江海联运数字化平台，贯通全链条物流数据，实现企业申报、港口调度、码头装卸、货物配送、物流跟踪等多业务协同。
- 公路货运智慧物流 通过汇集订单信息、地理位置、货物状态、运输轨迹等公路货运行业各环节动态数据，实现数据共享与互通。
- 公交数智化运营 通过架构重塑、数据治理和场景构建等措施，实现数据资源共享、多跨场景协同管理、人车资源统筹优化。
- 危化运输新模式 通过集成人、车、路信息，构建“运途云”危货运输数智管理系统，全方位助推危货运输企业安全管理升级和运营降本增效。
- 车路云一体化产业 通过融合红绿灯、交通事故、道路施工等公共数据和路侧车路协同行业数据，提供智能驾驶仿真场景库。
- 稀贵金属材料产业发展 通过科研数据深度利用，启动实施稀贵金属材料基因工程，体系化推动相关计算、实验数据的采集与整合。
- 文物数据资源应用 通过采集汇聚文物数据资源，利用超高清二维数字影像、三维数字重建等技术，对文物进行数字化采集。
- 文旅数据共享 通过整合公安、交通、民航等多源数据，建设甘肃文旅大数据交换共享平台，为用户提供客流分析、景区监测、智能导游等服务。
- 医疗健康数据融合应用 通过医疗机构门诊数据、体检数据、个人就医数据等，结合人工智能、大数据等技术，为基层医生提供科学问诊、精准诊断、合理用药、智能随访等智能辅助决策服务。
- 中药调剂全流程数据融合 通过挖掘中药调剂关键知识数据，构建中药调剂关键技术核心数据体系，并利用区块链技术，促进数据共享安全与合规监管。
- 自然灾害应急响应处置 通过构建跨部门数据联动共享机制，创建了数据工程灾害应急响应服务平台，实现多源数据接入、确权、治理、流通、聚合和应用。
- 铁路安全新防线 通过推动气象和铁路部门数据融合共用，创新铁路气象服务模式，加大推广复制力度，提升了新疆铁路运输生产和行车安全。
- 能源行业绿色低碳发展 通过建设能源大数据应用平台，开展能源数据汇聚、共享和应用，培育碳足迹核算、能耗监测等典型应用场景。
- 城市治理能力提升 依托能源数据共创空间中汇聚的数据与共创中心的开发能力，构建多种融合能源数据、公共数据的应用产品。
- 流域水环境综合治理 通过立体化监测技术获取数据，以流域地表水环境模拟技术打造常态化运行的流域水环境数字孪生产品。
- “双碳”领域数据流通应用 通过建立云南能源公共数据要素管理体系，汇聚多源数据，研发“电一能分析算法模型”，准确研判区域、行业、企业能耗等情况。
二、数据要素和新兴技术的结合
这些案例更展示了如何通过数据要素和新兴技术的结合，实现行业和社会的数字化转型。通过下面这些创新亮点和新兴技术的运用，各案例在提升效率、降低成本、优化决策等方面取得了显著成效，为各行业的高质量发展提供了有力支撑。
1、创新亮点和新兴技术的运用
- 数据融合与共享：多个案例通过整合不同来源、不同类型的数据，实现了数据的融合与共享，提升了数据的价值和应用效果。
- 区块链技术应用：在数据共享、安全认证、流通等环节中，区块链技术被广泛应用，确保了数据的安全性和可信度。
- 人工智能与大数据分析：多个案例利用人工智能和大数据分析技术，提升了数据处理的效率和准确性，推动了各行业的智能化升级。
- 云计算与大数据存储：通过云计算平台和大数据存储技术，实现了海量数据的存储和处理，为数据分析和应用提供了强大的技术支持。
- 物联网与传感器技术：在农业、交通运输等领域，物联网和传感器技术的应用使得数据的采集更加实时和精准。
- 数字孪生技术：在城市管理、环境保护等领域，数字孪生技术的应用使得虚拟与现实世界的模拟和优化成为可能。
- 隐私保护与数据安全：在数据共享和应用过程中，隐私保护和数据安全成为重点，多个案例采用了先进的加密和脱敏技术，确保了数据的安全流通。
2、新兴技术对数据要素的影响
主要体现在以下几个方面：
- 提高数据质量：通过数据清洗、标准化等手段，提升数据的准确性和可靠性。
- 增强数据流动性：利用区块链等技术，实现数据的安全可信共享，促进数据在不同主体间的流通。
- 扩大数据应用范围：新兴技术使得数据可以被用于更多的场景，如智能交通、智慧城市等。
- 提升数据处理效率：利用人工智能、云计算等技术，提高数据处理的效率和速度。
三、助力数字化、网络化、智能化
数字化转型涉及到数据的生产、处理、分析和应用方式的变革，其中数据要素的利用和新兴技术的发展是推动数字化转型的重要因素。数据要素与新兴技术的结合将是推动数字化、网络化、智能化发展的关键。
- 人工智能（AI）：AI技术能够处理和分析大量数据，从中提取有价值的信息，用于优化决策、提高效率和创新服务。例如，在医疗领域，AI可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
- 大数据分析：大数据技术使得对海量数据的存储、处理和分析成为可能，这有助于发现数据中的模式和趋势，支持企业和个人做出更明智的决策。
- 云计算：云计算提供了弹性的计算资源和存储能力，使得数据可以随时随地被访问和处理，促进了数据的集中管理和高效利用。
- 物联网（IoT）：IoT设备能够收集和传输大量实时数据，这些数据可以用于监控和控制物理世界中的各种系统和过程，从而实现智能化管理。
- 区块链技术：区块链提供了一个去中心化的数据存储和共享平台，确保了数据的安全性和不可篡改性，这对于维护数据的真实性和完整性至关重要。
- 5G网络：5G网络的高速度和低延迟特性使得数据的传输更加迅速和稳定，这对于实现实时数据分析和快速响应至关重要。
- 边缘计算：边缘计算将数据处理任务从云端转移到网络的边缘，即设备附近，这样可以减少数据传输的延迟，提高处理的实时性。
通过与这些技术的结合，数据要素能够被更有效地管理和利用，不仅提高了生产效率，还创造了新的商业模式和服务，为社会经济的可持续发展提供了强有力的支持。以下助力现代农业数字化、网络化、智能化发展的三个方面主要体现：
- 多方数据融合 通过整合农业农村用地“一张图”和乡村发展动态数据库，形成“一个平台基座、一个关联通码、一个应用端口、一个云服务平台、一套数据标准”的协同推进体系。这有助于实现数据支撑政府部门科学决策，解决农业生产和农民生活需求。
- 五大抓手提升工作能力 包括打造“农业农村大数据公共平台基座”，实现各级大数据平台互联互通；“全农码”为涉农资源、主体、产品赋予数字身份；“农事直通”APP提供统一服务窗口；“云服务平台”提升云端计算和服务能力；成立农业农村部数据标准化技术委员会，构建统一的农业农村数据标准体系。
- 拓展数据应用场景 辅助政府部门科学决策，开发耕地用途管控、种子监管、宅基地管理、头雁培育等新应用。例如，头雁培育系统为4万头雁学员提供培训跟踪服务，土地承包经营权流转台账信息平台已备案流转合同超过400万份。
如《2024 全国总决赛路演在即 浅谈数据要素×产业链应用趋势》所说，数据要素在当前不仅能够推动各自行业的发展，还能促进跨行业的融合与创新，提升行业整体的数字化水平，最终与数字技术一同全面赋能产业链持续创新，未来将对整个社会经济的高质量发展产生深远的影响。
来源：国家数据局，本篇针对案例全文由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
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