数据要素的产业化进程，正在经历一次关键的范式切换。

　　10月30日至31日举行的2026全球数商大会以“数智共生，链接世界”为主题，在上海西岸国际会展中心举行。各方讨论的焦点已经从“如何汇聚数据”逐步转向“如何形成产品、进入场景、完成交易并释放商业价值”。

　　数据要素产业从基础设施建设阶段，迈向了运营、产品化和市场化并行的新阶段。公共数据成为了一块宝藏之地，上海由两家授权运营机构牵头推出首批公共数据产品，率先打通了从资源归集到产品供给的完整链路。

　　政策先行，场景成为公共数据转化的核心入口

　　过去，公共数据开发更多关注数据归集、平台建设和资源开放；如今，判断标准正在转向数据能否进入城市治理、产业升级和民生服务等真实业务。上海数据局副局长钱晓的发言，为公共数据开发利用定下了“场景—生态—信任”三条主线。

　　钱晓提出，数据只有打通业务边界、嵌入决策闭环，才能完成从“可获取”到“可增值”的质变。对于上海而言，公共数据授权运营并不是将数据简单交给市场，而是由政府、授权运营机构、数商和应用方共同建立供给、加工、流通、安全和运营机制。

　　上海数据集团自2022年9月成立即试点开展授权运营试点，持续打通数据供给、流通、应用、安全全链路；旗下上海数据资源运营有限公司聚焦价值释放，布局数据产品、平台运营、数据创新业务。上海仪电集团旗下云赛数智科技今年3月成立，依托集团算力、技术与场景资源，打造“数据+算力+模型+场景”一体化能力，推动公共数据智能化、规模化落地。两家授权运营机构作为连接政府与市场的可信运营服务载体，在安全合规前提下，高效释放公共数据要素潜能。

　　首批公共数据产品、企业需求征集平台以及多个行业、区域应用场景集中发布是上海正在尝试打通“需求提出—产品开发—场景落地”链条的积极尝试。这种模式的关键，不是一次发布多少产品，而是能否让企业需求持续进入平台，并通过合规、可计量的方式转化为数据产品和服务。

　　不仅在会场，展馆里，第一财经也见到了脑机接口公司和高校科研院所前来进行业务洽谈。“我们对高质量数据集有需求，以前不知道找谁，这下好了，可以先建立联系再沟通后续的可行性。”云赛数智科技的展台前一家科研机构的代表说。

　　从“找数据”到“造产品”，规模化成为运营机构新考题

　　如果说政策为公共数据开发指明了方向，那么授权运营机构则承担着将制度落地的关键角色。

　　钱晓从制度层面回答了公共数据“为什么开发”，那么上海市大数据中心副主任张向飞则从实践层面指出了“为什么难”。

　　上海信息化智能整合优化为整个数据开发奠定了比较好的基础。张向飞提到，公共数据的核心难点不只是数据量不够，而是数据的可供应性、可信度和市场化程度不足。一方面，供数部门存在“放数难、放数慢”的顾虑；另一方面，原始数据不能直接满足企业需求，需要与业务规则和企业的自有数据融合。

　　更重要的是，数据从内部使用转向市场供应后，更新频率、准确性、可解释性和标准统一程度都要提高，这意味着需要为每一类数据建立可理解、可更新、可评价和可追溯的市场化说明书。

　　这一治理逻辑直接指向数据产品的开发。上海数据集团与云赛数智的探索表明，公共数据不能直接“批发”给市场，而需要形成二级数据产品，通过脱敏、匿名化、标签化和质量检测，让数商能够在合规框架内进行二次开发。公共数据的价值释放，正从资源开放走向产品供给。

　　云赛数智常务副总经理许纲则进一步提出，公共数据开发不能再依赖“找数据、拼数据、找场景、搭环境”的项目制路径。如果每个运营机构都从零开始，不仅成本高，而且难以复制。在他的设想中，希望打造“四个车间+一个中心的超级工厂”，原料车间更多做好数据的汇聚，能源车间算力做好托底，生产车间更多是平台做好承载，质检车间是做好合规、规范性，最后是面向市场的营销中心做上架和售后。

　　“超级工厂”思路的提出，意味着数据运营正在从单点项目转向工业化生产：统一接入原料数据，统一制定工序标准，统一部署算力、平台和工具，再由专业团队围绕不同场景完成产品化。其本质是把数据运营拆解为可复制、可计量、可规模交付的生产流程。

　　“汇数成势，靠归集；创享价值，靠工厂，我们相信数据的价值一定不是躺在数据本身上，而是要坐在数据价值上。”他说。

　　从“造产品”到“被调用”，智能体重塑数据流通

　　数据产品的规模化供给并非终点。随着人工智能尤其是大模型和智能体的快速发展，数据流通的产品形态本身也在被重塑。

　　上海数据集团首席数据官沈可指出，人工智能尤其是大模型和智能体的快速发展，正在改变数据流通的产品形态。如果仍按照传统单体系统建设身份认证、产品开发和应用渠道，很可能形成新的数据孤岛。上海数据集团提出“链数智融合”架构：以区块链作为统一信任根，将控制面与数据面解耦，通过统一身份、目录、接入和管理规则，让多个业务节点快速部署并实现互通。

　　这套架构的商业价值在于降低重复建设和跨平台协同成本。数据产权登记平台的实践提供了例证：在相同可信规则和链上存证体系下，部分历史信息可以直接调用，无须重复填报。数据基础设施的价值不只是存储和流通，更在于让身份、目录、产品和业务规则能够被多个系统复用。

　　华为AI数据湖解决方案总监陈琳提到，算力决定人工智能的运行速度，但数据决定其能力上限。当前大量过程数据未能留存，行业数据格式和标准也不统一，导致数据无法有效转化为训练语料和知识资源。

　　因此，陈琳认为面向人工智能的数据基础设施必须完成三项任务：把分散数据汇聚起来，用AI工具链进行治理，再通过数据集、语料库和知识库形成持续供给。数据基础设施的竞争，也将从单纯的存储规模转向“聚数、治数、用数”的综合能力。

　　东软集团轮值CEO盖龙佳把数据价值释放概括为一条闭环：场景牵引数据供给，数据赋能模型迭代，模型落地后又催生新场景。只有当数据进入业务并形成反馈，这条闭环才真正运转起来。

　　2026全球数商大会释放出的信号十分清晰：数据要素产业已经越过单纯讨论概念和平台的阶段。公共数据产品发布、授权运营机制、可信数据空间、人工智能基础设施和智能体调用需求，正在把产业推向运营和商业化。但成果发布只是起点——数据能否形成持续价值，最终取决于企业是否愿意购买和使用、场景能否复制、平台能否跨主体互通、安全与效率能否同时保障。

　　当政策提供方向、基础设施提供底座、场景提供入口、数商完成转化、智能体带来新的需求形态，一条从需求到产品、从流通到应用、再从应用反馈到供给的完整闭环才真正形成。届时，数据才能由资源转化为资产，并由资产转化为可衡量的生产力。

（文章来源：第一财经）