数据要素12大应用场景思考.docx

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1、数据要素12大应用场景思考12月15日，国家数据局发布第一个数据要素行动计划!行动计划指出，聚焦应用、培育数商、繁荣生态，是开展数据要素X的基本原则与思路，提出了12大应用场景的思考，供行业交流与参考，具体如下：一、“数据要素X智能制造”应用场景汽车制造企业利用数据要素提升智能制造水平。通过融合设计、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。L企业利用数据要素进行产品设计和仿真。在汽车设计阶段，设计师可以利用数据要素对车辆的结构、性能、安全性等方面进行模拟和预测。通过数据分析和优化，企业可以减少设计迭代次数,降低研发成本，并提高产品的质量和性能。2 .企业利用数据要素

2、进行实验验证。在汽车制造过程中，企业可以利用实验数据进行工艺优化和质量控制。通过对生产数据的收集和分析，企业可以找出生产过程中的瓶颈和问题，然后采取针对性的措施进行改进和优化。3 .企业还利用数据要素实现协同制造。作为链主，企业打通了供应链上下游的设计、计划、质量、物流等数据。通过数据共享和协同，企业可以与供应商、物流公司等合作伙伴实现敏捷柔性协同制造。这有助于减少生产延误和库存积压，提高生产效率和产品质量。4 .企业还利用数据要素提升服务能力。通过整合设计、生产、运行数据，企业可以为客户提供预测性维护和增值服务等能力。例如，通过分析车辆运行数据和故障记录，企业可以预测车辆的维修需求和更换零件

3、的时间，为客户提供更加精准的服务和支持。汽车制造企业通过融合设计、仿真、实验验证数据等数据要素，提升了企业的创新能力、协同制造能力和服务能力。这有助于提高企业的生产效率和质量水平，增强市场竞争力。同时，企业还积极探索多维度的创新应用和创新技术，开发新型工业软件和装备，为智能制造的发展做出了贡献。二、“数据要素X智慧农业”应用场景农业科技企业利用数据要素提升智慧农业水平。企业通过融合利用气象、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，提升农业生产综合效率。L企业在农业生产中融合利用气象数据，如降雨量、气温、风速等，为农民提供精准的种植建议。通过分析气象数据，企

4、业可以预测未来一段时间内的气候变化趋势，从而指导农民选择适宜的种植时间和品种，避免因气候变化造成的损失。2 .企业还利用土壤数据，如土壤湿度、PH值、养分含量等，为农民提供精准的施肥建议。通过对土壤数据的分析，企业可以了解土壤的营养状况和需求，从而为农民推荐合适的肥料和施肥方案,提高农作物的生长效率和产量。3 .企业还利用农事作业数据，如播种、施肥、灌溉、除草等，为农民提供精准的农事作业建议。通过对农事作业数据的分析，企业可以了解农作物的生长状况和需求，从而为农民推荐合适的农事作业时间和方法，提高农作物的生长效率和品质。4 .企业还利用病虫害数据和市场数据，为农民提供精准的病虫害防治和市场销售

5、建议。通过对病虫害数据的分析，企业可以及时发现并预测病虫害的发生趋势，为农民提供有效的防治措施。通过对市场数据的分析，企业可以了解农产品的市场需求和价格趋势，为农民提供精准的市场销售建议，提高农产品的销售收益。5.企业还利用数据要素提升农业生产抗风险能力。通过融合利用产能、运输、农批农贸市场价格等数据，企业可以为农民提供农业监测预警服务。通过实时监测和分析这些数据，企业可以及时发现并预测农业生产中可能出现的风险和问题，为农民提供有效的应对措施，减少周期波动造成的损害。农业科技企业通过融合利用气象、土壤、农事作业、病虫害、市场等数据要素，实现了精准种植、精准养殖等智慧农业作业方式，提升了农业生产

6、综合效率。同时，企业还通过数据融合创新和产业链数据融通创新，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，进一步提升了农业生产的效益和竞争力。三、“数据要素X商贸流通”应用场景电商平台利用数据要素提升商贸流通效率。平台通过融合利用客流数据、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。L平台通过收集和分析客流数据，了解消费者的购物习惯和需求。通过分析消费者的购物行为和消费习惯，平台可以为消费者提供更加精准的商品推荐和个性化服务。同时，平台还可以根据客流数据的变

7、化，调整商品布局和促销策略，提高商家的销售效率和消费者的购物体验。2 .平台通过整合订单需求、物流、产能、供应链等数据，优化配置产业链资源。通过分析订单数据和物流数据，平台可以了解消费者的需求和市场的变化趋势，从而为商家提供更加精准的生产计划和供应链管理。同时，平台还可以通过反向定制(C2M)模式，根据消费者的需求和反馈，为商家提供定制化的生产方案，提高产品的质量和竞争力。3 .平台还通过打造直播电商、即时零售等新消费方式，培育数字生活消费方式。通过直播电商模式，平台可以为消费者提供更加直观、生动的购物体验，同时也可以为商家提供更加精准的营销推广。通过即时零售模式，平台可以为消费者提供更加便捷

8、、快速的购物体验，同时也可以为商家提供更加高效、灵活的销售渠道。4 .平台还通过融合利用交易、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。通过分析交易数据和物流数据,平台可以为商家提供更加精准的跨境贸易解决方案，提高商家的销售效率和消费者的购物体验。同时，平台还可以通过全球供应链融资模式，为商家提供更加便捷、快速的融资服务，解决商家的资金问题。电商平台通过融合利用客流数据、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。同时，平台还通过培育新业态、打造新品牌、推进国际化等

9、措施，提升商贸流通效率和服务水平。这些措施有助于提高商家的销售效率和消费者的购物体验，推动商贸流通行业的数字化转型和创新发展。四、“数据要素X交通运输”应用场景物流企业在其多式联运服务中充分利用数据要素，提升了运输效能和服务质量。企业通过推动铁路、公路、水路、民航、部政快递、海关等客票系统的互联互通，实现了货运寄递数据、运单数据、结算数据、保险数据、货运跟踪数据等的共享互认。L企业通过共享互认不同运输方式的数据，畅通了公铁联运、海铁联运、公水联运等衔接，实现了货运“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”等服务。客户只需一次委托，就可以将货物从起点运送

10、到终点，无需多次办理手续和支付费用。同时，货物的运输过程全程跟踪，客户可以实时了解货物的位置和状态。2 .企业通过融合“两客一危”、网络货运等重点车辆数据，构建了覆盖车辆营运行为、事故统计等高质量动态数据集。这些数据集为差异化信贷、保险服务、二手车消费等提供了数据支撑。例如，通过分析车辆营运行为和事故统计数据，保险公司可以为运输公司提供更准确的保险费用和风险评估，同时也为二手车市场提供了更加透明和可靠的数据支持。3 .企业还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。通过这些工具和平台，企业可以提升运输效率和服务质量。例如，利用人工智能技术对运输数据进行分析

11、和预测，企业可以更加精准地安排运输计划和路线规划，减少运输时间和成本。4 .企业还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。通过打通车企、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。这些措施有助于提高智能汽车的创新服务水平和主动安全防控能力。物流企业通过充分利用数据要素，提升了多式联运的效能和服务质量。这些措施有助于降低物流成本、提高物流效率和服务质量，推动交通运输行业的数字化转型和创新发展。五、“数据要素X金融服务”应用场景银行利用数据要素提升金融服务水平。银行通过融合科技、环保、工商、税务

12、、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。L银行通过收集和整合来自不同领域的数据，如科技、环保、工商、税务等，为贷款申请人提供更全面、准确的信用评估。这些数据不仅包括企业的财务状况，还包括其环保表现、工商登记信息、税务记录等，为银行提供了更全面的信用评估依据。2 .银行利用气象、消费、医疗等数据，对保险产品进行个性化设计。例如，根据气象数据预测，可以为特定地区或行业的客户提供定制化的自然灾害保险产品；根据消费数据，可以为消费者提供定制化的健康保险产品；根据医疗数据，可以为特定疾病或人群提供定制化的医疗保险产品。3 .银行还利用

13、数据资产探索开发新的金融产品和服务。例如，通过分析客户的消费数据和信用记录，可以为消费者提供个性化的理财产品或贷款服务；通过分析企业的环保数据和工商登记信息,可以为绿色企业提供更优惠的贷款条件或担保服务。4 .银行还通过推进数字金融发展，提高金融抗风险能力。在安全合规前提下，银行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。同时，银行还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。银行通过融合利用不同领域的数据，提升金融服务水平。这些措施有助于提高金融机构的信用评估准确性、保险产品设计个性化、金融

14、产品和服务创新性以及金融抗风险能力。同时，这些措施也有助于推动金融行业的数字化转型和创新发展。六、“数据要素X科技创新”应用场景科研机构利用科学数据推动科技创新。机构通过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，为药物研发、生物育种、新材料研发、高新技术研发等领域的企业提供高质量科学数据资源与知识服务。L机构通过开放共享科学数据，为药物研发企业提供药物筛选、药效评估等所需的数据资源。这些数据包括疾病样本数据、药物分子结构数据、药物作用机制数据等，有助于企业加速药物研发进程，提高研发效率。2 .机构还为生物育种企业提供种质资源数据、

15、基因测序数据等，帮助企业进行基因编辑、基因组编辑等研究，提高育种效率和品种质量。3 .机构还为新材料研发企业提供材料性能数据、材料结构数据等,为企业开发新型材料提供数据支持。同时，机构还为高新技术研发企业提供技术情报数据、专利分析数据等，帮助企业了解行业发展趋势和竞争对手情况，提升技术创新能力。4 .机构还探索科研新范式，推进跨机构、跨学科、跨领域协同创新。通过充分依托各类数据库与知识库，机构与相关科研机构和企业开展合作，共同开展新范式研究，发现新规律，创造新知识，加速科学研究范式变革。科研机构通过推动科学数据有序开放共享，以科学数据支撑产业创新，支持大模型开发，探索科研新范式等方式，为科技创

16、新提供了有力支持。这些措施有助于提高科技创新的效率和水平,推动科技领域的数字化转型和创新发展。七、“数据要素X文化旅游”应用场景旅游景区利用数据要素提升旅游服务水平和治理能力。景区通过共享气象、交通等数据，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，同时提升旅游治理能力，支撑“免证”购票、集聚人群监测预警、应急救援等。L景区通过共享气象、交通等数据，为游客提供更加精准的旅游服务。例如，根据天气预报数据，为游客提供合适的出行建议和安全提示；根据交通数据，为游客提供最佳的出行路线和交通方式选择。这些措施有助于提高游客的旅游体验和满意度。5 .景区通过构建客群画像、城市画像等，更加精准地了解游客的需求和喜好，为旅游服务提供个性化推荐和定制化服务。例如，根据游客的历史行为数据和兴趣偏好，为游客推荐相关的旅游产品和服务；根据城市画像，为游客提供更加符合当地文化特色的旅游体验。6 .景区还通过提升