要素与流通：数据要素市场进入落地深水区

执行摘要：2025-2026年，数据要素市场从制度搭建转向规模化落地。国家数据集团成立有望强化央地与行业间数据供需对接；「数据要素×」三年行动收官，超八成参赛项目建成行业高质量数据集，数据与AI融合加速。本报告梳理市场现状与竞争格局，分析上中下游产业链分工、数据资源与竞争要素变化，并对基础设施、治理工具、流通服务等环节的需求释放与未来趋势作出判断。

现状与格局：政策驱动下的要素市场

一、市场进入落地深水区

经过多年政策培育与实践探索，中国数据要素市场正从制度搭建期转入落地深水区。数字中国建设峰会发布的「数据要素×」三年行动收官观察显示，制度体系持续完善、应用场景不断丰富、要素市场加速建设，数据要素流通与人工智能融合成为当前阶段最鲜明的特征。从「数据要素×」到「人工智能+」，数据正在被确立为智能经济的关键生产要素，其作为新型生产要素的地位从政策文本走向产业实践。

市场层面的变化体现在三个维度：其一，应用侧成果显著——超八成「数据要素×」大赛参赛项目已建成行业高质量数据集，智能体调用、模型服务等新业态快速兴起，说明数据开发利用已从概念验证走向规模化生产；其二，组织侧出现关键落子——国家数据集团的成立被市场机构视为加强央地及行业间数据供需对接的重要抓手，通过央企牵引与产业协同，推动数据治理、产品开发与场景应用的市场化合作；其三，地方侧呈现多点开花格局，各城市围绕自身产业禀赋布局数据应用，形成了差异化的发展路径。

二、政策驱动的发展逻辑

回顾数据要素市场的发展脉络，可以清晰地看到「顶层设计—制度建设—场景牵引—市场落地」的递进逻辑：

在这一链条中，「数据要素×」三年行动扮演了承上启下的枢纽角色：向上承接数据基础制度的落地要求，向下通过大赛、示范项目等机制牵引地方和企业投入实践。以2026年「数据要素×」大赛为例，全国总决赛于10月在青岛收官，参赛项目覆盖数据基础设施、工业制造、城市治理、中医药等多元领域，地方城市在相关领域均有项目获得全国奖项，反映出赛事对地方数据应用实践的实质性牵引作用。

市场组织形式的演进同样值得关注。长江证券研报指出，国家数据集团的成立有望提升数据资源的可用性和复用效率；随着相关项目逐步落地，数据基础设施、治理工具及流通服务等环节的需求有望加速释放。这意味着数据要素市场的供给端（基础设施数据资源汇聚）与需求端（场景应用与流通服务）正在同步发力。

三、市场整体格局刻画

从参与主体与实践深度两个维度观察，当前数据要素市场的格局可以概括为：国家队与央企主导资源汇聚与基础设施，地方城市与行业企业深耕场景应用，专业服务机构补足治理与流通环节。

在应用成果的结构上，三年行动的产出呈现分层特征：

四、市场研究生态的同步成熟

值得注意的是，围绕数据要素市场的专业研究生态也在快速成熟。赛迪顾问发布《2025-2026年中国数据要素市场研究年度报告》，并依托其研究支撑平台整合智力资源——官方口径显示该平台覆盖研究领域100余个、汇聚产业专家1000余位、整合产业数据1000万条以上、优质报告10000余本。第三方研究机构对市场的持续追踪与量化研究，既是市场活跃度的侧面印证，也为产业各方提供了决策参考工具。

五、小结与展望

综合来看，当前数据要素市场呈现「政策驱动为主、市场机制渐强」的总体格局：制度体系建设基本成型，「数据要素×」三年行动圆满收官并沉淀出高质量数据集等实质性资产，国家数据集团等新型组织形式开始承担供需对接职能，地方实践多点突破。下一阶段，随着数据基础设施、治理工具与流通服务需求的加速释放，市场重心预计将从「建成」转向「用好」——即提升数据资源的复用效率与流通价值，这也将是检验要素市场能否真正走完「最后一公里」的关键标尺。

产业链上游：数据资源与基础设施

数据要素市场的落地深水区，首先体现在产业链上游——数据资源的汇聚、治理与基础设施供给。本章从数据采集治理、高质量数据集建设与数据基础设施格局三个层面展开分析。

一、数据采集与治理：从“资源化”走向“资产化”的前置环节

数据采集与治理是数据要素价值释放的第一道关口。当前产业实践中，数据资源的供给侧正呈现三个特征：

其一，供给主体多元化。 随着国家数据集团的成立，央企牵引与产业协同成为数据供需对接的重要组织形式。据长江证券研报分析，国家数据集团有望加强央地及行业间的数据供需对接，通过市场化合作推动数据治理、产品开发与场景应用，提升数据资源的可用性和复用效率。这意味着上游数据资源的组织化程度正在提高，分散在各行业、各层级的数据开始通过统一平台实现规模化汇聚。

其二，治理工具需求加速释放。 数据治理涉及清洗、标注、标准化、质量评估等环节，是数据从原始资源转化为可流通产品的关键加工过程。研报认为，随着相关项目逐步落地，数据基础设施、治理工具及流通服务等环节的市场需求有望加速释放，上游“卖铲人”环节的确定性相对更强。

其三，治理能力向行业纵深渗透。 从「数据要素×」大赛的区域实践看，地方城市在数据基础设施、工业制造、城市治理、中医药等多个领域实现了多点布局，反映出数据采集与治理已从试点探索进入行业规模化应用阶段。

二、高质量数据集建设：行业数据集规模化趋势明确

高质量数据集是本轮数据要素与人工智能融合的核心抓手。数字中国建设峰会发布的「数据要素×」三年行动收官观察显示，超八成大赛参赛项目已建成行业高质量数据集，这一比例表明行业数据集建设已不再是少数头部机构的专利，而是形成了较为普遍的产业实践。

行业数据集的规模化呈现以下趋势：

• 垂直行业深耕：工业制造、城市治理、中医药等领域形成了各自的数据集建设路径，行业知识图谱与领域数据的结合日益紧密；
• 新业态快速兴起：智能体调用、模型服务等新型数据消费形态正在形成，高质量数据集从“建出来”转向“用起来”，数据闭环（采集—治理—训练—应用—反哺）初步打通；
• 从“数据要素×”到“人工智能+”：数据作为智能经济关键生产要素的定位得到强化，高质量数据集成为连接要素市场与AI产业的枢纽资产。

三、数据基础设施供给格局：分层协同、多元主体

数据基础设施为数据流通提供算力、网络、安全与可信支撑，其供给格局可从成熟度与技术门槛、商业价值两个维度观察：

从格局看：算力与存储底座由云厂商与运营商主导，竞争格局相对固化；数据治理工具与加工服务市场化程度高、需求增长快，是创业公司与专业服务商的活跃地带；可信流通与安全设施（隐私计算、区块链存证等）技术门槛高，随着流通合规要求提升，商业价值正在上移；数据汇聚交易平台则处于政府引导与市场化运营的磨合期。

小结

产业链上游正经历从资源汇聚向能力建设的转变：国家数据集团的成立强化了供给侧组织化程度，超八成项目建成行业高质量数据集标志着行业数据集进入规模化阶段，而基础设施各环节的需求释放为治理工具、流通服务等“卖铲人”环节带来确定性机会。上游供给能力的成熟度，将直接决定中游流通与下游应用的落地节奏。

注：本章涉及的具体市场规模与预测数据，可进一步参阅赛迪顾问《2025-2026年中国数据要素市场研究年度报告》。

产业链中游：治理工具与流通服务

数据要素市场的落地成色，最终取决于中游环节能否将原始数据资源转化为可交易、可复用、可计价的产品与服务。本章聚焦治理工具、产品开发与流通交易平台三大环节，考察其市场化合作模式与服务能力现状。

一、中游环节的功能定位与协作链条

从产业链视角看，中游承上启下：向上对接数据资源供给方，向下服务应用场景与需求方。长江证券研报指出，国家数据集团的成立有望加强央地及行业间的数据供需对接，通过央企牵引与产业协同，推动数据治理、产品开发与场景应用的市场化合作，提升数据资源的可用性和复用效率。其传导路径可概括如下：

这一链条的核心逻辑在于「可用性」与「复用效率」：只有经过标准化治理的数据才能形成产品，只有依托可信流通通道，产品才能规模化触达需求侧。

二、治理工具：从项目制交付走向能力沉淀

治理工具是中游市场化程度最早、竞争也最激烈的环节。其能力要求覆盖数据汇聚、清洗标注、质量稽核、分类分级、合规审查等全流程。从「数据要素×」三年行动收官观察看，超八成大赛参赛项目已建成行业高质量数据集，说明治理工具已在行业层面形成规模化的交付能力，而高质量数据集正成为治理环节最可衡量的产出物。

随着智能体调用、模型服务等新业态兴起，治理工具的交付形态也在发生变化：从面向项目的定制化实施，转向面向行业的数据集产品与标准化工具链，供给方的能力沉淀正逐步转化为可复用的服务资产。

三、产品开发与流通服务：市场化合作的三种模式

综合观察，中游的市场化合作目前呈现三种主流模式：

• 央企牵引模式：依托国家数据集团等主体，在能源、通信等数据密集行业推进治理与开发，形成行业级数据产品，带动上下游服务商参与；
• 平台聚合模式：以流通交易平台为枢纽，提供登记、确权、撮合、交付等系列服务，降低供需双方对接成本；
• 场景牵引模式：以具体应用项目为切入口，倒推数据治理与产品开发，地方政府通过赛事等方式组织资源。

其中「数据要素×」大赛是场景牵引模式的典型载体。2026年全国总决赛在青岛收官，南昌推选的4个项目全部获得全国三等奖，覆盖数据基础设施、工业制造、城市治理、中医药四大领域，反映出地方在中游环节的多点布局，也体现赛事对数据治理与产品开发实践的牵引效应。

四、中游服务能力的竞争格局

按「技术门槛—商业价值」两个维度，可将中游主要参与者作如下定位：

五、中游服务能力全景

小结

中游正在经历从「项目交付」向「服务能力沉淀」的关键转换。高质量数据集的行业化建成率、平台化流通服务的覆盖度，是判断这一转换进度的两个核心观察指标。随着供需对接机制完善与场景应用持续放量，治理工具与流通服务环节的需求有望进一步释放，成为数据要素市场进入落地深水区后的价值中枢。

产业链下游：场景应用与AI融合

一、下游环节的产业定位

数据要素产业链下游是价值实现环节，承接中游流通服务的合规数据产品，在真实业务场景中完成“数据—决策—价值”的转化。随着「数据要素×」三年行动收官，下游应用呈现两大特征：一是场景化落地从试点走向规模化，覆盖工业制造、城市治理、中医药等多个行业纵深；二是数据与人工智能加速融合，从“数据支撑业务”演进为“数据驱动智能”。数字中国建设峰会发布的收官观察显示，超八成「数据要素×」大赛参赛项目已建成行业高质量数据集，这表明下游应用的供给基础正在从“有数据”转向“有好数据”，为模型训练与智能体应用提供了前提条件。

二、重点领域应用实践

工业制造：数据要素与工业知识、工艺参数结合，支撑质量检测、设备预测性维护、供应链优化等应用。高质量工业数据集的建设，使行业大模型与专用智能体具备了落地条件，推动制造企业从经验驱动转向数据与模型双驱动。

城市治理：以城市数据底座为依托，在交通调度、政务服务等场景实现数据融合应用。城市治理数据规模大、类型多，是检验数据治理工具与流通服务体系成熟度的典型场景。

中医药：作为传统经验知识与数据要素结合的特色领域，通过诊疗数据、古籍文献的数字化与数据集建设，支撑辅助诊疗、药物研发等智能应用，是“小切口、深价值”的代表性方向。

2026年「数据要素×」大赛全国总决赛在青岛收官，地方多点布局成效显现。以南昌为例，其推选的4个项目全部获得全国三等奖，恰好覆盖数据基础设施、工业制造、城市治理、中医药四大领域，反映出非一线城市同样能够在细分场景中形成应用竞争力，也体现了该赛事对地方数据应用实践的牵引作用。

三、新业态：智能体调用与模型服务

随着AI与数据要素融合，下游应用正在孕育两类新业态：

• 模型服务：以行业数据集为基础，向企业和政府部门提供模型训练、微调与推理服务，数据产品从“查询报表”升级为“模型输入”，数据资产的计价与流通方式随之改变。
• 智能体调用：面向具体业务流程的智能体按需调用数据与模型能力，形成“数据—模型—智能体—业务”的调用链路，数据的复用频次与价值密度显著提升。

从供给侧看，国家数据集团的成立有望加强央地及行业间数据供需对接，通过央企牵引与产业协同，推动数据治理、产品开发与场景应用的市场化合作，提升数据资源的可用性和复用效率，进而带动基础设施、治理工具及流通服务等中上游需求释放。

四、应用成熟度定位

工业制造数据基础扎实、商业价值明确，处于领跑象限；城市治理具备数据规模优势但商业模式以政府付费为主；中医药数据基础尚在积累期，但专业壁垒高，属潜力赛道。

五、价值实现的层次结构

六、趋势判断

综合观察，下游应用正进入“落地深水区”：一是赛事情景下的标杆项目向常态化商业运营转化，可持续的商业模式成为检验标准；二是高质量数据集成为竞争分水岭，数据供给质量直接决定模型与智能体应用上限；三是制度体系持续完善与要素市场加速建设，将降低跨行业、跨区域场景化的合规成本。总体来看，数据要素与AI的融合已从概念验证阶段进入规模化、深水区阶段，下游场景应用的广度与深度将持续拓展。

数据与竞争：供需对接与主体协同

一、国家数据集团：供需对接的“国家级牵引力”

长江证券研报指出，国家数据集团的成立有望加强央地及行业间的数据供需对接，通过央企牵引与产业协同，推动数据治理、产品开发与场景应用的市场化合作，提升数据资源的可用性和复用效率。从产业逻辑看，数据要素市场的核心瓶颈并非“有没有数据”，而是供需两侧的匹配效率：供方数据分散于不同央国企与地方平台，需方（尤其是中小企业与AI开发者）面临“找数难、验数难、用数难”。国家数据集团的定位，本质上是在分散的供需两端之间嵌入一个国家级的聚合与信用节点。

从传导路径看，国家数据集团对产业链的拉动集中在三个环节：数据基础设施（可信流通、隐私计算等）、治理工具（清洗、标注、质量评估）以及流通服务（登记、交易、经纪）。研报判断，随着相关项目逐步落地，上述环节的需求有望加速释放。这意味着国家数据集团并非与地方数商直接竞争，而是通过“央企牵引—地方接入”的层级结构重构供给体系，其角色更接近“总集成商+信用背书方”。

二、多点布局：地方力量的差异化竞争

与国家级牵引并行的是地方的多点布局。2026年「数据要素×」大赛全国总决赛在青岛收官，南昌市推选的4个项目全部获全国三等奖，覆盖数据基础设施、工业制造、城市治理、中医药四大领域。这一结果有两层产业含义：

其一，地方数据应用已从“跟随试点”转向“特色赛道竞争”。南昌的四个获奖领域恰好对应其产业禀赋——中医药（本地产业基础）、工业制造（制造业转型需求）、城市治理（政务服务数字化），说明地方政府正在依据本地数据资源结构与产业优势选择切入点，而非同质化复制。

其二，赛事本身成为国家数据局牵引地方实践的制度化工具。数字中国建设峰会发布的三年行动收官观察显示，超八成参赛项目已建成行业高质量数据集，智能体调用、模型服务等新业态快速兴起。高质量数据集的规模化形成，是数据要素与AI融合的关键中间品——它使数据从“可交易资产”进一步升级为“可训练资产”。

三、区域竞争态势：四象限下的分化

在“国家牵引+多点布局”的格局下，各区域数据要素发展路径出现明显分化。以技术门槛（数据治理与流通基础设施能力）和商业价值（数据变现与应用深度）两个维度观察：

三个判断值得注意：

第一，国家级与地方并非零和竞争。国家数据集团解决的是跨行业、跨央地的规模性数据供给，地方集团更适合承担区域治理数据、垂直产业数据的组织角色。理想格局是层级化分工而非同层竞争——但在数据权属、收益分配机制尚不完善的情况下，央地在同一数据资源上的协调成本仍需观察。

第二，特色赛道是地方突围的现实路径。对多数非一线城市而言，全面对标东部先发区域不现实，围绕本地优势产业构建高质量数据集（如南昌的中医药数据）更易形成不可替代性。三年行动收官数据显示超八成参赛项目建成行业数据集，验证了这一路径的可行性。

第三，赛迪类研究基础设施成为竞争的“配套赛道”。随着市场竞争加剧，赛迪顾问等机构依托研究平台（覆盖100+研究领域、千万级产业数据）提供的市场监测与判断服务，本身已成为数据要素市场信息服务环节的组成部分，反映出竞争正从数据资源层向认知与决策支持层延伸。

四、小结

数据要素市场进入落地深水区的标志，是主体结构从“政策驱动下的单点试点”演进为“国家牵引、地方多点、市场分层”的协同网络。国家数据集团的成立有望降低供需对接的制度性摩擦，而地方的多点布局则贡献了场景多样性与产业纵深。下一阶段的竞争焦点，将从“谁有数据”转向“谁能形成高质量数据集并被智能体持续调用”——数据与AI的融合深度，将成为衡量主体协同效率的最终标尺。

趋势判断：落地深水区的机遇与挑战

一、从政策驱动到市场驱动：深水区的来临

「数据要素×」三年行动收官，标志着数据要素市场正式从“政策搭台”进入“市场唱戏”的落地深水区。数字中国建设峰会发布的收官观察显示，超八成大赛参赛项目已建成行业高质量数据集，智能体调用、模型服务等新业态快速兴起。这一数据背后，是数据要素从“确权、入表、挂牌”等制度性探索，转向“建数据集、供模型用、产商业价值”的实质性开发。

在需求侧，长江证券研报指出，国家数据集团的成立有望加强央地及行业间的数据供需对接，通过央企牵引与产业协同，推动数据治理、产品开发与场景应用的市场化合作。随着相关项目逐步落地，数据基础设施、治理工具及流通服务等环节的需求有望加速释放。

二、需求释放节奏：三类环节的时序研判

从三类环节的释放节奏看：

数据基础设施——率先放量。 国家数据集团以央企牵引方式推动资源整合，可信流通、算力调度、隐私计算等基础设施是承接供需对接的先决条件，预计成为最先释放需求的环节。

数据治理工具——同步跟进。 超八成参赛项目建成行业高质量数据集的事实表明，采集清洗、标注加工、质量管理等治理能力已成为普遍刚需，工具类产品将随数据集建设同步放量。

流通服务——渐次成熟。 南昌4个三等奖项目覆盖数据基础设施、工业制造、城市治理、中医药四大领域，反映出地方应用场景多点开花；但交易撮合、价值评估、合规中介等流通服务需要应用规模化后才能形成稳定商业模式，释放节奏相对靠后。

三、数据要素与AI融合：演进方向判断

三年行动收官观察明确了一个方向性判断：从「数据要素×」到「人工智能+」，数据正成为智能经济的关键生产要素。二者的融合呈现出清晰的双向演进逻辑：

其一，数据侧供给AI。行业高质量数据集的规模化建成，使数据要素从“交易标的”转变为“模型原料”，智能体调用成为数据消费的新形态，这将重塑流通服务的计价模式与交付方式。

其二，AI侧拉动数据。模型能力提升反过来提高了数据的边际价值，推动企业主动开展治理与开发，形成“数据积累—模型训练—产品改进—价值反哺”的正循环。

其三，要素市场智能化。制度体系持续完善、应用场景不断丰富，数据交易所、央国企数据集团与研究支撑平台（如赛迪满天星宣称整合产业数据1000万+条）等主体共同构成智能化要素市场的供给网络。

四、机遇与挑战并存

机遇：央地协同机制打通供需堵点；高质量数据集成为AI时代新的稀缺资产；地方多点布局形成差异化场景优势；以赛促用机制持续牵引实践。

挑战：一是收益分配与确权规则仍待细化，影响流通积极性；二是流通服务商业模式尚不稳固，交易规模化程度有限；三是行业数据集建设能力分布不均，中小主体参与门槛较高；四是数据供给与AI模型需求的对接标准尚在形成之中。

总体判断：2026年起，数据要素市场将呈现“基础设施先行、治理工具跟进、流通服务渐熟”的三段式节奏，数据要素与AI融合将从项目试点走向行业级数据集与智能体调用的规模化常态，落地深水区的核心命题由“能不能流通”转向“流通得值不值”。