国家数据局提出数据要素十大应用场景

数据要素十大应用场景

    • 1. 数据要素×智能制造
    • 2. 数据要素×智慧农业
    • 3. 数据要素×商贸流通
    • 4. 数据要素×交通运输
    • 5. 数据要素×金融服务
    • 5. 数据要素×科技创新
    • 5. 数据要素×文化旅游
    • 6. 数据要素×医疗健康
    • 7. 数据要素×应急管理
    • 8. 数据要素×气象服务
    • 9. 数据要素×智慧城市
    • 10. 数据要素×绿色低碳

为贯彻落实党中央、国务院决策部署,发挥数据要素乘数效应,赋能经济社会发展,国家数据局研究起草了《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)(征求意见稿)》,目前正向社会公开征求意见。

该行动计划提出了十大数据要素应用场景,具体如下:

1. 数据要素×智能制造

  • 创新研发模式,支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据,培育数据驱动型产品研发新模式,提升企业创新能力。
  • 推动协同制造,支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质 量、物流等数据,实现敏捷柔性协同制造。
  • 提升服务能力,支持 企业整合设计、生产、运行数据,提升预测性维护和增值服务等 能力,实现价值链延伸。
  • 强化区域联动,支持长三角、粤港澳、 京津冀等区域,推动产能、采购、库存、物流数据流通,加强区域间制造资源协同,促进区域产业优势互补,提升产业链供应链 监测预警能力。
  • 开发使能技术,推动制造业数据多场景复用,支持制造业企业联合软件企业,基于设计、仿真、实验、生产、运 行等数据积极探索多维度的创新应用,开发创成式设计、虚实融 合试验、智能无人装备等方面的新型工业软件和装备。

2. 数据要素×智慧农业

  • 提升农业综合生产能力,支持农业生产经营主体和相关服务企业融合利用气象、土壤、农事作业、病虫害、市场等数据,实现精准种植、精准养殖等智慧农业作业方式,支撑提高粮食和重 要农产品生产效率。
  • 提高农产品供应链透明度,支持第三方企业 汇聚利用农产品的产地、生产、加工、质检等数据,支撑农产品 溯源管理、精准营销等,增强消费者信任。
  • 推进产业链数据融通创新,支持第三方平台企业面向农户提供智慧养殖、交易撮合、 疫病防治、行情信息等服务,打通用料用药、生长、销售、加工 等数据,提供一站式采购、供应链金融等服务。
  • 培育以需定产新模式,支持农业与商贸流通数据融合分析应用,鼓励电商平台、商超、物流等基于销售数据分析,向农产品生产端与消费端反馈 农产品信息,提升农产品供需匹配能力。
  • 提升农业生产抗风险能力,支持在生猪、果蔬等领域,强化产能、运输、农批农贸市场 价格数据融合、发布、应用,支持农业监测预警,减少周期波动 造成的损害。

3. 数据要素×商贸流通

  • 拓展新消费,鼓励各类商贸经营主体、相关服务企业依托客流数据、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据,打造 集数据收集、分析、决策、精准投送和动态反馈的闭环消费生态, 推进直播电商、即时零售、反向定制(C2M)等发展,支持各类 商圈创新应用场景,培育数字生活消费方式。
  • 培育新业态,支持电商平台、传统商贸流通企业加强数据融合,整合订单需求、物流、产能、供应链等数据,优化配置产业链资源,打造快速响应 市场的产业协同创新生态。
  • 打造新品牌,支持电商平台依托订单 数量、订单类型、人口分布等数据,主动对接生产企业、产业集 群,加强产销对接、精准推送,助力打造特色品牌。
  • 推进国际化, 鼓励数字贸易龙头企业融合交易、物流、支付数据,支撑提升跨 境身份认证、全球供应链融资等能力。

4. 数据要素×交通运输

  • 提升多式联运效能,推动铁路、公路、水路、民航、邮政快递、海关等客票系统互联互通,推进货运寄递数据、运单数据、 结算数据、保险数据、货运跟踪数据等共享互认,畅通公铁联运、海铁联运、公水联运衔接,实现货运“一次委托”、运单“一单到 底”、结算“一次收取”、保险“统一理赔”、货物“全程跟踪”等, 促进物流降本增效。
  • 挖掘数据复用价值,融合“两客一危”、网络 货运等重点车辆数据,构建覆盖车辆营运行为、事故统计等高质 量动态数据集,为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供数 据支撑。支持龙头企业推进运输高质量数据集建设和复用,培育 行业人工智能平台和人工智能工具,助力企业提升运输效率。
  • 推进智能汽车创新发展,支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段 进行商业化试运营试点,打通车企、第三方平台、运输企业等主 体间的数据壁垒,促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶 行为数据等多源数据融合应用,提高智能汽车创新服务、主动安 全防控等水平。

5. 数据要素×金融服务

  • 提升重点领域金融服务水平,支持金融机构融合科技、环保、工商、税务、气象、消费、医疗等数据,加强主体识别,优化信 贷业务管理和保险产品设计,探索开发基于数据资产的金融产品 和服务,提升科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融等服务 水平。
  • 提高金融抗风险能力,推进数字金融发展,在安全合规前 提下,推动金融信用数据和公共信用数据、商业信用数据共享共 用和高效流通,支持金融机构间共享风控类数据,基于人工智能 算法对金融市场、信贷资产、风险核查等多维数据融合分析,支 撑提升金融机构反欺诈、反洗钱能力,提高风险预警和防范水平。

5. 数据要素×科技创新

  • 推动科学数据有序开放共享,加强重大科学基础设施、野外台站、科研仪器、科学计算等产生的各类科学数据开放共享,在 注重知识产权保护基础上,提升科学数据复用价值。
  • 以科学数据支撑产业创新,面向药物研发、生物育种、新材料研发、高新技术研发等领域企业,提供高质量科学数据资源与知识服务,助力 提升企业自主创新能力。
  • 以科学数据支持大模型开发,深入挖掘包含科技文献在内的各类科学数据,通过细粒度的知识抽取,构建科学知识资源底座,建设高质量语料库和基础科学数据集,支持开展通用人工智能大模型和垂直领域人工智能大模型训练。
  • 探索科研新范式,面向新范式需求迫切的重点科研领域,充分依托 各类数据库与知识库,推进跨机构、跨学科、跨领域协同创新, 发现新规律,创造新知识,加速科学研究范式变革。

5. 数据要素×文化旅游

  • 培育文化创意新产品,推动文物、古籍、美术、地方戏曲剧种、非物质文化遗产、民族民间文艺等数据资源依法开放共享和 交易流通,支持文化创意、旅游、教育、研究、展览等领域的经 营主体加强数据开发利用,培育具有中国文化特色的产品和品牌。
  • 探索公共文化大模型应用,贯通各类文化机构数据中心,关联形 成中华文化数据库,探索建设公共文化知识数据集,鼓励依托市 场化机制开发公共文化大模型。
  • 提升旅游服务水平,支持旅游经 营主体共享气象、交通等数据,在合法合规前提下构建客群画像、城市画像等,优化旅游配套服务、一站式出行服务。
  • 提升旅游治理能力,支持文化和旅游场所共享公安、交通、气象、证照等数据,支撑“免证”购票、集聚人群监测预警、应急救援等。

6. 数据要素×医疗健康

  • 提升群众就医便捷度,探索推进电子病历数据共享,在医疗机构间推广检查检验结果数据标准统一和共享互认。
  • 便捷医疗理赔结算,支持医疗机构基于信用数据开展先诊疗后付费就医。支持医保、商保机构间加强医疗病历、医保结算、商保信息等数据 协同,实现一站式理赔结算,提升医保控费、商保理赔风险防控 能力。
  • 有序释放个人健康数据价值,完善个人健康数据档案,融 合体检、就诊、疾控等数据,创新基于数据驱动的癌症早筛、职 业病监测、公共卫生事件预警等公共服务模式。
  • 加强医疗数据融合创新,支持公立医疗机构合法合规前提下向金融、养老等经营 主体共享数据,支撑商业保险产品、疗养休养等服务产品精准设 计,拓展智慧医疗、智能健康管理等数据应用新模式新业态。
  • 提升中医药发展水平,加强中医药诊疗、用药等多源数据融合,支 撑开展中医药疗效、药物相互作用、适应症、安全性等系统分析, 推进中医药高质量发展。

7. 数据要素×应急管理

  • 提升应急处置效率,推动灾害事故、物资装备、特种作业人员、安全生产经营许可等数据跨区域共享共用,提高监管执法和 救援处置协同联动效率。
  • 提升安全生产管理能力,探索利用电力、通信、铁塔等公共数据,结合安全生产和自然灾害数据,提升对 私挖盗采、明停暗开行为的精准监管。支持危险化学品生产、经 营、储存、运输、使用等各环节数据融通,提高危化品全生命周 期安全监管水平。
  • 提升地震灾害预警能力,加强对地震活动、电 磁干扰、地下水变化等数据的融合分析,提升对地震发生时间、 地点、震级的预测预警能力。
  • 提升安全生产保障水平,鼓励社会 保险企业围绕矿山、危险化学品等高危行业,研究建立安全生产 责任保险评估模型,开发新险种,提高风险评估的精准性和科学 性。

8. 数据要素×气象服务

  • 支持新能源企业降本增效,支持风能、太阳能企业融合应用气象数据,优化选址布局、设备运维、能源调度等。
  • 降低极端天 气气候事件影响,支持经济社会、生态环境、自然资源等数据与 气象数据融合应用,实现集气候变化风险识别、风险评估、风险 预警、风险转移的智能决策新模式,防范化解重点行业和产业气候风险。支持气象数据与城市规划、重大工程等建设数据深度融 合,从源头防范和减轻极端天气和不利气象条件对规划和工程的影响。
  • 创新气象产品服务,支持保险、金融企业融合应用气象数 据,发展天气指数保险、天气衍生品和气候投融资新产品,为保 险、期货等提供支撑。

9. 数据要素×智慧城市

  • 优化城市管理方式,推动城市人、地、事、物、情、组织等多维度数据融通,支撑公共卫生、交通管理、公共安全、生态环 境、基层治理等各领域场景应用,实现态势实时感知、风险智能 研判、及时协同处置。
  • 支撑城市发展科学决策,支持利用城市时 空基础、资源调查、规划管控、工程建设项目、物联网感知等数 据,助力城市规划、建设、管理、服务等策略精细化、智能化、 可持续。
  • 推进公共服务普惠化,深化公共数据的共享应用,深入 推动就业、健康、卫生、医疗、救助、养老、助残、托育、未成 年保护等服务“指尖办”“网上办”“就近办”。
  • 推动智慧城市群共 建联治,加快智慧城市群(带)管理、服务等各领域数据标准互 认、数据业务互联,实现数据中心协同调度、政务服务跨省通办、 异地就医结算、生态协同治理等领域区域协作。

10. 数据要素×绿色低碳

  • 提升能源利用效率,开展制造与能源数据融合创新,推动能源企业与高耗能企业打通订单、排产、用电等数据,打造能耗预 测、多能互补、梯度定价等应用。
  • 提升废弃资源利用效率,汇聚 固体废物收集、转移、利用、处置等各环节数据要素,促进产废、 运输、资源化利用高效衔接,推动固废、危废资源化利用,促进 绿色降碳发展。
  • 提升碳足迹管理水平,支持打通关键产品全生产 周期的物料、辅料、能源等碳排放数据以及行业碳足迹数据,开展产品碳足迹测算与评价,引导企业节能降碳。
  • 提升生态治理精细化水平,推进气象、水利等数据跨行业共享,支撑气象和水文 耦合预报、经济人口受灾分析、河湖岸线监测、突发水事件应急处置等。
  • 加强生态环境公共数据融合创新,推动生态环境数据依 法有序共享,支持企业开展自有数据、公共数据等融合分析,通 过环境质量监测、环境信用评价等,强化环境数据在服务金融机 构贷款审核、绿色供应链资质评定中的应用。

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