數據要素價值釋放元年

2026年被國家數據局定位為“數據要素價值釋放年”，標志著我國數據產業從基礎設施建設階段邁入精細化運營階段。隨著《關于加強數據科技創新的實施意見》等政策的密集落地，數據不再是躺在服務器里的“沉睡資源”，而是能通過合規交易實現跨主體、跨領域流動的“活性資產”。預計2026年中國數據產業規模將突破10萬億元，年復合增長率保持25%以上，數據要素市場化配置將催生萬億級新市場。

趨勢一：Data Agent從試點走向規模化落地

核心洞察：2026年將成為Agentic AI時代的元年，Data Agent將從試點進入規模化應用階段，成為企業業務增長的核心引擎。

技術突破：Data Agent能夠自主理解業務需求、制定分析計劃、執行數據查詢并生成可操作的見解，將分析周期從數天縮短到數小時，同時顯著提升洞察的準確性和業務相關性。

行業實踐：零一萬物發布的“萬智2.5企業多智能體”，可實現復雜業務流程的自主推進，在市場部場景中，一個“市場總監Agent”能自動拆解任務，調度視覺設計、內容創作、媒介投放等子智能體協同工作，完成以往十人團隊才能搞定的復雜任務。

A股機遇：科大訊飛憑借星火大模型的技術積累，在企業級智能體領域推出了多個行業解決方案;海康威視旗下的AI開放平臺已具備多智能體協同能力，能將視頻數據、傳感數據轉化為實際業務決策。

趨勢二：多智能體協同成為AI驅動分析的核心架構

核心洞察：單一的數據分析智能體正在演變為協同工作的多智能體系統(Multi Agent System)，通過自主規劃-任務拆解-專屬Agent執行-結果聚合，各環節的Agent各司其職，形成協同效應。

技術優勢：多智能體協同能夠處理復雜分析需求，例如，一個寬泛的業務問題可以被分解為多個子任務，由不同的專業Agent并行處理，自行判斷是否要修正、繼續或終止任務，最后通過智能體間的協商與整合生成統一見解。

應用場景：在金融領域，多智能體能整合交易數據、輿情數據、客戶行為數據，實時生成風險評估報告；在工業制造場景，大華股份的多智能體系統可實現生產數據的實時分析與設備協同調度。

趨勢三：領域特定語言模型(DSLM)成為Data Agent能力核心

核心洞察：通用大模型在數據分析場景中常出現結果偏差，領域特定語言模型(DSLM)通過針對特定行業或功能的詞匯、規則和操作背景進行訓練，能夠提供更高的準確性，減少歧義，并符合領域標準。

應用價值：DSLM為高風險的工作流程、財務對賬、臨床文檔、人力資源案例管理、監管報告等帶來精確性，解決了通用LLM在專業場景中的“幻覺”問題。企業可以通過領域知識注入提升Data Agent能力，無需組建專職團隊優化維護專屬大模型。

技術發展：Gartner最新報告強調了2026年DSLM的潛力，預計將有更多企業采用DSLM來提升AI應用的落地效果。

趨勢四：數據流通服務技術成為確定性風口

核心洞察：全國數據工作會議提出的培育數據流通服務機構、探索數據換訂單、換服務等新模式，正在構建數據流通的“輸水系統”，讓數據在安全合規的前提下自由流動。

技術突破：數據流通服務技術的核心在于“合規+增值”，通過數據脫敏、隱私計算等技術手段，確保數據在流通過程中“可用不可見”；同時建立標準化的數據產品體系，讓原本零散的數據變成可交易、可復用的標準化商品。

行業案例：全國首單“具身智能數據集”在江蘇省數據交易所完成交易，標志著大數據產業進入“要素商品化”的新階段。這批包含視頻、關節角度與力矩參數的數據集，經過標準化處理后，成為可直接賦能前沿技術的高價值商品，解決了長期以來數據“有價無市”的行業痛點。

A股機遇：易華錄作為數據湖存儲龍頭，構建了覆蓋全國的分布式數據存儲基礎設施，其數據確權與交易相關技術已在多地試點應用；浙數文化旗下擁有浙江大數據交易中心，在數據產品標準化、交易流程規范化方面積累了豐富經驗。

趨勢五：算電協同與綠色算力技術賦能高效算力

核心洞察：隨著大數據和人工智能的深度融合，算力需求呈指數級增長，數據中心的能耗問題日益突出。算電協同與綠色算力技術的發展，將解決數據中心能耗高、成本高的行業痛點。

算電協同技術：通過智能調度系統，實現算力資源與電力供應的動態匹配，將非實時性的算力任務調度到電力資源充足、電價較低的時段和區域執行，降低數據中心的運營成本，提高電力資源的利用效率。

綠色算力技術：通過液冷散熱、余熱回收、光伏供電等技術手段，降低單位算力的能耗。工信部《數據中心綠色低碳發展行動計劃》要求新建人工智能數據中心(AIDC)必須采用液冷系統，液冷設備市場規模年內預計增長300%。

A股機遇：科華恒盛在數據中心綠色電源解決方案上處于行業領先地位，其研發的高效UPS電源和儲能系統，能有效降低數據中心的電力損耗；天璣科技在數據中心綠色化改造方面經驗豐富，已為多個大型數據中心提供了液冷散熱改造服務，能耗降低幅度超過30%。

趨勢六：數據空間成為新型數據組織架構核心

核心洞察：面向數據要素價值釋放，數據組織架構正邁向以“數據空間”為核心的“第三范式”，打破傳統范式下的物理和權限壁壘，實現數據跨主體、跨領域、跨層級的跨域可信交互與價值協同。

技術特性：數據空間中的數據不再是孤立沉淀、被動調用的靜態資源，而是具有內在動力學特性、可自主關聯與演進的“活性單元”，在保障數據權屬、數據安全的前提下，支撐數據確權、流通、交易、增值等核心環節。

政策支持：《關于加強數據科技創新的實施意見》提出加快攻關數據供給、流通、利用、安全等關鍵技術，為數據空間等新型數據組織架構的快速發展完善提供了技術支撐。

趨勢七：數據資產入表加速推進數據價值化

核心洞察：數據正從企業的“成本項”和“副產品”，向可計量、可交易、可融資的“資產項”轉變。數據資產入表已從頭部企業向全行業擴展，成為企業數字化轉型的重要抓手。

政策驅動：國家數據局發布的《關于加強數據科技創新的實施意見》明確提出，要探索數據資產入表的路徑和方法，推動數據資源轉化為數據資產。

行業實踐：浪潮(青島)數據要素有限公司提供從數據資產規劃、治理、評估到入表、交易的全鏈條服務，幫助企業實現數據資產的價值化。

挑戰與機遇：當前數據資產入表仍面臨權屬糾紛、估值標準不一、企業運營能力欠缺等挑戰，但也為數據服務提供商帶來了廣闊的市場空間。易華錄、浙數文化等公司已在數據資產入表領域布局，將受益于行業發展。

趨勢八：實時分析與邊緣計算成為主流

核心洞察：隨著AI越來越多地嵌入物理環境，邊緣計算和實時分析成為核心優先事項，實時決策成為現實。企業將從批處理數據系統轉向事件驅動的數據平臺、流架構和低延遲推理。

技術優勢：實時分析和邊緣計算大幅減少了延遲，允許AI在當下采取行動，例如在欺詐檢測、個人ization、監控和操作等領域，實時分析能夠快速響應業務變化，提高決策的準確性和及時性。

應用場景：在交通領域，交通運輸部發布的政策提出，依托國家綜合交通運輸信息平臺建設數據流通利用設施底座，推動“人工智能+交通運輸”應用，通過實時分析實現交通流量的智能調度；在工業制造領域，貴州遵義鋁業股份有限公司的電解車間，由“電解鋁復雜體系動態優化預測大模型”自主操控，將生產參數波動從人工控制時的超50%，鎖定在極窄區間，年節電量預計達7000萬千瓦時。

趨勢九：數據質量與安全仍是Agent應用的根基

核心洞察：數據質量和安全是AI應用的生命線，2026年數據質量管理和數據安全&隱私仍將是企業最關注的兩大核心議題，可靠、安全的數據是Data Agent和多智能體系統穩定運行的基礎。

數據質量提升：企業將通過數據合同、質量檢查、數據驗證等手段，確保數據的準確性、完整性和一致性，減少數據錯誤對業務決策的影響。

數據安全保障：隨著數據流通的加速，數據安全、隱私計算等領域需求將持續增長。企業將加強數據安全技術的應用，構建基于可信數據空間的安全流通環境，確保數據在存儲、傳輸和使用過程中的安全。

A股機遇：美亞柏科聚焦數據安全合規，其開發的數據脫敏和審計系統，已在政務數據共享場景中廣泛應用；啟明星辰在數據安全領域擁有深厚的技術積累，為企業提供全方位的數據安全解決方案。

趨勢十：數據產業集群化發展形成“雁陣”格局

核心洞察：國家數據局提出梯次培育數字產業集群，按區域基礎差異實施差異化政策，形成引領型(如長三角、粵港澳)、成長型(如成渝、中部城市群)、培育型(特色區域)三級梯隊，構建全國一體化數據市場。

集群定位：引領型集群聚焦AI算法、高端芯片、數據標注等高附加值領域;成長型集群推動制造業數字化轉型、工業互聯網深度融合；培育型集群發展特色數據服務、區域數字治理等垂直領域。

實施路徑：建立數字經濟企業庫，培育專精特新、瞪羚、獨角獸企業梯隊，目標到2026年底新增數字經濟領域高新技術企業3000家以上。

區域協同：梯次培育模式將縮小數字鴻溝，形成全國一盤棋的數據要素市場化配置格局。例如，長三角地區憑借其完善的產業鏈和人才優勢，將成為AI算法和高端芯片研發的核心區域；成渝地區將推動制造業數字化轉型，實現工業互聯網深度融合。

把握數據要素時代的機遇與挑戰

2026年是數據產業發展的關鍵之年，數據要素價值釋放將為企業帶來前所未有的發展機遇，但同時也面臨著數據安全、數據質量、人才短缺等挑戰。企業需要積極擁抱技術變革，加快數據治理和數據資產化進程，構建數據驅動的業務模式；同時加強與政府、高校、科研機構的合作，共同推動數據產業的健康發展。投資者應重點關注數據要素流通、多智能體技術應用、數據基礎設施建設等賽道，提前布局行業龍頭企業，把握數據要素時代的財富密碼。

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