2024年10月1日，国家数据局发布关于2024年“数据要素×”大赛全国总决赛开始的通知，公示了入围的项目名单，同时将从先进性、实效性、示范性三个方面进行评审。即一考察项目在技术、机制、模式等方面的创新水平，是否切中所在领域重点、难点、堵点等重要需求，是否充分体现数据价值；二考察项目实际应用成效，包括但不限于项目取得的经济效益、社会效益等相关内容；三考察项目是否切中所在领域的共性问题，项目未来发展的空间和潜力。
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。这一篇我们跟随着大赛评审规则的三个方面，浅谈一下数据要素x产业链在不同领域的影响和应用发展趋势。
一、打通产业链重点需求的难点堵点
可见的是，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，包括工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康和城市治理等等在内。所以，接下去我们一起从以下不同领域来做简要说明，数据要素切实能打通产业链重点需求的难点堵点：
- 金融领域：数据要素推动了金融科技风险控制、智能投顾、个性化金融产品推荐、金融交易欺诈检测、信贷风险评估以及数字货币与区块链应用的发展。
- 医疗健康领域：数据要素促进了精准医疗、个性化治疗、医疗影像分析与诊断辅助、健康监测与管理、药物研发与临床试验数据分析以及电子健康档案管理与共享的进步。
- 政府与公共服务领域：数据要素在智慧城市规划与运营、公共安全监控与预警、政府决策支持系统、交通流量预测与智能交通管理、环境监测与保护等方面发挥了重要作用。
- 教育领域：数据要素支持了个性化学习、在线教育平台与课程优化、学生行为分析与辅导、教育评估与质量监控以及虚拟现实与增强现实在教学中的应用。
- 工业制造领域：数据要素在工业物联网与智能制造、供应链管理与优化、产品质量检测与追溯、设备维护与预测性维修、能源管理与节能减排等方面产生了积极影响。
- 零售与电子商务领域：数据要素推动了客户行为分析与精准营销、供应链金融与风险管理、价格优化与促销策略、物流配送优化与跟踪以及跨境电商与市场分析的发展。
- 交通物流领域：数据要素在实时交通信息与导航服务、车联网与自动驾驶技术、物流路径规划与优化、货物追踪与管理以及公共交通系统优化等方面具有重要作用。
二、数据要素x产业链推进现状
就入围全国总决赛的项目来看，数据要素x产业链应用正在众多领域逐步深入，推动着智能化、数字化转型和可持续发展。数据要素正在优化供应链管理，提高协同效率，提升金融服务的智能化和风险管理能力，改善医疗服务质量和效率，推动教育创新和个性化学习，提升旅游体验和文化保护，提高应急管理的响应速度和精确度，提升城市管理的智能化和精细化水平，促进环境保护。
“乘数而上 赋智创新——中国石化多湖一中台赋能产业创新”项目，显示了数据如何被用于提升生产效率和创新能力。同时，“全产业链数据驱动天津长荣打造智能化运营新模式”项目则表明数据在供应链管理和服务模式创新中的重要作用。“工业品价格大数据赋能供应链协同管理效能提升”、“基于数据协同驱动的端到端轻量化铝制汽车零部件智能制造项目”等项目，突出了数据在预测市场需求、优化库存管理和减少浪费方面的价值。“通信-汽车”复杂多维网络安全大模型系统项目显示了数据在保障网络安全方面的重要性，特别是在智能汽车和通信技术快速发展的背景下。
数据驱动的金融风险评估、欺诈检测和个性化金融服务可以提高金融服务的效率和安全性，如“智能融合‘人、车、险’多维数据 赋能新能源车险精准定价”和“数据要素跨域流通与价值转化的数字金融平台”等项目。数据要素在医疗健康领域可以提高疾病诊断的准确性、个性化治疗方案的设计、药物研发和公共卫生事件的监测与响应。例如，“基于多模态大模型技术构建全周期健康管理生态新体系”、“数据要素驱动医保服务提质增效”等项目，体现了数据在疾病预防和健康管理中的重要作用。
“以数据驱动教育因材施教”、“启道未来教师智能化服务平台”等项目，显示了数据在教育资源配置、教学方法和学生学习效果评估中的应用。“‘一键游广西’项目”等项目，表明了数据在旅游规划、文化遗产保护和智能导游服务中的应用，通过分析游客行为、偏好和历史数据来提升旅游体验、优化旅游服务和营销策略。“德龙软件智能安全管控平台”和“基于多源异构超融合大数据计算平台的智能应急监管执法的示范”等项目，展示了数据在资源调度和应急响应中的应用。
数据要素还有助于提高城市规划的效率、城市服务的质量和应急响应的速度。如“城市数字孪生操作系统支撑超大城市现代化数字治理”和“基于电力大数据的青海省重要经济指标‘即时’预测与分析”等项目，体现了数据在环境监测和经济分析中的作用。“基于柔性排产的数据要素赋能智能制造智慧能碳系统”和“数据要素驱动城市污涝协同治理与智慧化管控”等项目，显示了数据在能源管理、污染控制和资源优化配置中的应用。
三、数字技术全方位赋能产业链创新
从数字技术角度我们可以看到，在多个项目中提到了“数据驱动”，利用大量的数据来优化决策过程，提高供应链的透明度和响应速度。其次是人工智能，如“智能网联汽车大数据应用服务平台”、“基于AI驱动的数据标注与精准营销”等，可以帮助企业更好地理解市场需求，预测趋势，从而优化库存管理和配送计划。
再是物联网（IoT），如“智能感知的青海旅游天气服务平台”，可以实时监控供应链中的物品状态和环境条件，确保产品质量和运输效率。区块链技术在“中证链大宗商品数智供应链云平台”中提及，可以提高供应链的透明度，确保数据的真实性和不可篡改性，增强合作伙伴之间的信任。
还有大数据分析，在“大数据大模型大应用精准助力制造业产业建圈强链”中提到，通过分析大量数据，可以发现供应链中的瓶颈和改进点，提高整体效率。以及5G技术，如“基于5G专网确保西藏国网电力配电网数据安全”，5G的高速度和低延迟特性可以支持供应链的实时监控和管理，特别是在关键基础设施如电力系统中。
总的来说，数字技术已全方位赋能产业链，通过提高企业的运营效率、增强决策能力、优化客户服务和加强风险管理，在多个赛道中起到了优化管理、增强安全、推动创新、优化资源配置、促进转型和支持智慧城市等多方面的积极推动作用。
1、助力供应链优化
通过提供实时数据、增强预测能力、优化库存管理、提升物流效率、增强供应链安全性以及促进协作和生态系统建设等方式，共同助力供应链的优化。
- 提高透明度和可见性：企业可以实时了解供应链的状态，包括库存水平、物流进度、产品状态等，从而做出更快和更准确的决策。
- 增强预测能力：企业可以预测市场趋势、需求变化和潜在的风险，从而提前调整供应链策略。
- 优化库存管理：企业可以减少过剩库存和缺货现象，实现库存水平的优化。
- 提升物流效率：实现货物的实时追踪和智能调度，减少运输延误和成本。
- 增强供应链安全性：提高供应链的安全性和防伪能力，确保产品的来源和流通过程的可追溯性。
- 促进协作和生态系统建设：支持供应链各环节的无缝协作，促进信息共享和生态系统建设，如数字化平台、标准化等。
2、助力企业提升运营效率
通过数据驱动、智能化、供应链优化、产品研发创新、营销策略优化、人力资源管理和客户关系管理等多个方面，助力企业提升运营效率。
- 数据驱动决策：对生产、销售、库存等各个环节的数据进行深入挖掘，从而做出更加精准的决策，提高运营效率。
- 智能化生产：企业可以实现生产过程的自动化和智能化，减少人工干预，降低生产成本，提高生产效率。
- 供应链管理优化：对供应链进行全程可视化跟踪和管理，实现供应链的实时监控和动态调整，提高供应链的响应速度和灵活性。
- 产品设计和研发创新：通过分析客户需求和市场趋势，企业可以更加精准地进行产品设计和研发，缩短产品研发周期，降低研发成本，提高产品竞争力。
- 营销策略优化：企业可以分析客户行为和消费习惯，制定更加精准的营销策略，提高营销效果，降低营销成本。
- 人力资源管理：企业可以实现人力资源的智能化管理，提高招聘、培训、绩效管理等环节的效率，降低人力成本。
- 客户关系管理：企业可以对客户信息进行全面整合和分析，实现客户关系的精准管理和维护，提高客户满意度和忠诚度。
四、“数据要素×”行业未来发展潜力
我们在《商业银行要让“数尽其用” 从图说数治金字塔 1.0 开始》一篇中引入主编黄荣楠提出的数治金字塔 1.0 模型，从以上所述可以侧面验证，数据确实经历了“资源化”-“资产化”-“要素化”的过程，并为新质生产力的形成注入了创新动力。
- 资源化：多个项目涉及到了数据的收集、整合和处理。例如，“多湖一中台赋能产业创新”项目通过中台赋能，将数据转化为有价值的资源；“工业品价格大数据赋能供应链管理效能提升”项目则利用大数据优化供应链管理。这些项目体现了数据作为资源被广泛应用于各行各业，推动了产业创新和效率提升。
- 资产化：有的项目明确提到了数据资产的管理和运营。如“内蒙古能源（电力）大数据平台”项目，以及“基于数据要素驱动的钢铁产业链协同智慧运营平台”。这些项目表明，数据不仅被视为资源，还被进一步转化为具有经济价值的资产，通过平台化运营实现了数据的价值最大化。
- 要素化：不少项目更强调了数据作为生产要素的重要性。例如，“数精融合 价值创造 驱动企业高质量发展”项目突出了数据融合在创造价值中的作用；“创新驱动数据赋能—构建钢铁行业智慧供应链服务平台”项目则展示了数据如何成为推动行业发展的关键要素。这些项目反映了数据在产业链中的核心地位，以及它在企业转型和产业升级中的关键作用。
对于各行业企业在“数据驱动”-“敏捷运营”-“数字创新”三步转型中的实践，许多项目都涉及到了利用数据来驱动决策、优化运营和创新服务。如“创新经营决策支持系统 全方位支持企业敏捷管理”项目，以及“基于研发云的设计工艺一体化协同平台创新应用”项目。这些项目展示了企业如何通过数据驱动来实现敏捷运营，并通过数字技术创新来开拓新的市场机会。
数据驱动的决策支持通过将来自不同来源的数据进行融合和分析，企业能够更好地理解市场和客户需求，优化产品和服务，帮助企业做出更明智的业务决策。基于数据协同的智能制造、数字化供应链和物流管理等，实现生产过程的自动化和智能化，提高生产效率和质量的同时，提高供应链和物流的透明度和效率，降低成本。人工智能也已被广泛应用于各种项目中，以提高自动化水平、优化业务流程和提升用户体验。
- 现代农业：数据要素有助于实现精准农业、智能灌溉、病虫害预防和农产品溯源等，提高农业生产效率和可持续性。
- 商贸流通：数据要素在商贸流通领域可以提升供应链透明度、优化库存管理、增强消费者体验和推动商业模式创新。
- 交通运输：数据要素有助于提高交通流量预测、优化路线规划、减少拥堵和提高安全性。此外，自动驾驶技术的发展也依赖于大量的交通数据。
- 科技创新：数据要素是推动科技创新的关键因素，它可以帮助研究人员更快地获取和分析实验数据，加速新药的发现、新材料的开发等。
我们可知，项目案例已充分展示了数据在“资源化”-“资产化”-“要素化”过程中的重要作用，以及数据如何助力各行业企业在“数据驱动”-“敏捷运营”-“数字创新”的转型道路上不断前进，从而推动数字经济在双螺旋结构中实现循环上升。最终，“数据要素×”通过整合不同行业的数据资源，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。
在下一篇，随着 2024 年“数据要素×”大赛全国总决赛即将正式开始之际，我们来一起深挖 666 个总决赛项目，从各大赛道挑选，去一一解析数据要素×产业链的实践和优势所在，敬请关注。
来源：国家数据局，本篇针对《2024年“数据要素×”大赛全国总决赛项目名单》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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