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2024数商产业场景调研报告.pdf

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资源描述

1、未来数商发展趋势研究随着“数据二十条”的发布和国家数据局的成立,我国数据基础制度建设进入新阶段,数据要素市场活力迸发,数据要素价值持续释放,数商产业的发展步入快车道。根据国家数据局的最新定义和分类,数商是以数据为生产经营关键要素的产业主体,分为技术型、应用型、服务型等多种业务类型,覆盖数据采集、存储、加工、应用、流通、安全等全流程各环节。价值释放,场景为先。2023年12月31日,国家数据局等17部门联合印发“数据要素”三年行动计划(20242026年),提出实施“数据要素”行动,并提出到2026年底打造300个以上典型应用场景。第二届未来数商大会筹备期间,大会组委会发起了2024数商产业场景

2、调研,面向社会公开征集“2024数商典型应用场景”案例,征集时间为2024年1月5日至2024年4月1日,共征集有效案例98份,回收有效调研问卷89份。本次调研围绕“含新量、含数量、含金量”的三维模型,重点发掘以场景需求为牵引、探索数据要素价值释放的优秀应用案例,结合专家评审意见,产生了“2024数商典型应用场景乘数榜”,并形成行业观察和建议,旨在为推动发挥数据要素乘数效应提供借鉴和参考,推动各地聚焦优势产业和重点场景,强化数据应用和数商产业生态建设,释放数据要素价值。本次调研得到了杭州未来科技城的大力支持。作为未来数商大会永久会址,杭州未来科技城正围绕数据制度创新、技术创新和产业创新,加快建

3、设数商产业新高地。案例征集和报告研制同时得到了开放群岛开源社区、数据要素社、数据交易网等单位的支持。受理论水平、数据积累和行业调研深度等影响,报告的研究尚在起步阶段,敬请各界批评指正,提出宝贵意见和建议。前 言P R E F A C E目录CONTENTS数商产业场景观察和发展建议三3.1 基本观察3.2 初步建议10112.1 调研方法说明2.2 数商典型应用场景评价体系2.3 调研问卷情况分析 2.3.1 样本基本情况 2.3.2 数商产业场景数据应用情况 2.3.3 数商产业场景实践的需求建议分析040506060809数商产业场景调研分析二研究背景一1.1 数据要素成为关键驱动力,国家

4、高度重视数据要素市场建设1.2 从“互联网+”到“数据要素”,数据价值释放以场景为突破1.3 数商产业重点事件梳理010203案例集数据要素工业制造案例1 双环传动未来1号数字工厂案例2 生物医药产业大脑案例3 基于C2M模式的定制服装样版数字化应用平台案例4 iMotor care设备全生命周期管理案例5 奉化产业智脑之气动产业赋能平台项目案例6 捷配电子行业工业互联网平台案例7 武义工业企业数智管理服务应用13151719212325数据要素商贸流通案例10 智能网点效能优化与精细化营销策略应用案例11 大数据赋能企业营销降本增效案例12 数据要素零售品牌用户精细化运营案例13 风火递快递

5、网点数字化升级服务案例14 AI大数据赋能全球时尚品牌案例15 商贸流通领域跨境数据及行业AI应用案例16 城市轨道交通场站广告及客流商业价值大数据预测模型案例17“AI+大数据”技术打造超级菜场3234363840424548数据要素现代农业案例8 晃牛保:县域乡村振兴特色产业数据价值化应用案例9“遥感+AI+移动互联网”的农业大数据服务场景2830案例调研分析案例35 华卓数字医疗服务平台赋能铜仁医共体高质量发展案例36 援非盟疾控中心数据运营平台案例37 3D精准人体体征数据引领足脊体态数字健康场景创新919396数据要素气象服务案例40 气象数据融合创新驱动配送履约效能革新103数据要

6、素应急管理案例38 余杭平安风险预测预警防控项目案例39 危化企业安全数字化应急管理服务平台99101数据要素城市治理案例41 余智护杭基层智治综合应用案例42 余杭区数管局一体化智能化公共数据平台案例43 城市夜经济活跃度评估指标案例44 慈溪群治分“信用+治理”实现金融惠民案例45 面向网格现代化治理场景的AI大模型解决方案案例46 公共数据全链路使用侧监管项目案例47 智慧交通水上智控应用场景105107109112114116118数据要素绿色低碳案例48 电力数据应用于储能项目投资分析推动节能减碳案例49 公共建筑碳效码数据产品案例50 上虞经开区“减污降碳协同增效数智平台”1211

7、23125数据要素交通运输案例18 数智绿波案例19 车路云一体化数据要素流通平台案例20 基于多模态数据融合处理的智能驾驶方案案例21 汽车大数据区块链交易平台案例22 新电途聚合充电服务平台5053565861数据要素金融服务案例23 金融行业敏感数据资产安全管理实践案例24 金融科技贷数据模型平台案例25 公共数据授权运营赋能“惠民贷”场景案例26 企业级数字化智能反欺诈平台项目案例27 实在TARS大模型在天翼数科金融风控场景的应用案例28 Galaxybase图技术赋能银行构建智能风控一张图案例29 城市大脑助力吴兴区小个贷案例30 AI+大数据赋能银行对公业务数智化建设636568

8、7072747779数据要素文化旅游案例31 基于未来游客量预测的住宿智能辅助定价场景案例32 数文链:文化产业数字化新型基础设施8285数据要素医疗健康案例33 基于隐私计算技术的公共数据要素开放运营案例34 医疗移动+政务数据场景探究8789案例51 智能绿色矿山建设项目案例52“空天地一体化”大气污染精细化协同监管平台127129数据要素企业服务案例53 EDAS企业数据资产管理系统案例54 数测测:企事业实时数据资源盘点及自测工具案例55 数据中台与BI驱动通信行业数据价值的流通闭环案例56 组织数字化和业务数字化带动企业数据资产平台建设案例57 DataSimba在大宗贸易集团中的部

9、署应用案例58 授权运营数据隔离安全访问应用案例案例59 大宗商品贸易集团数字化供应链建设场景案例60 混合多云场景下的云上数据安全治理案例61 万达集团数据中台案例62 集团大脑平台案例63 建筑施工企业市场经营AI云平台案例64 新一代智能会计电子档案案例65 幂链iPaaS助力服装品牌太平鸟实现传统ESB升级案例66 服装时尚产业链3D数字化解决方案案例67 飞数:数据安全流通平台131133135138140142145148150152154156158160162案例调研分析01022022年,我国数字经济规模达到50.2万亿元,首次突破50万亿元。据国家网信办统计,2022年我国

10、数据产量达8.1ZB,在全球数据规模的占比达到10.5%,居全球第二。随着数字基础设施规模能级大幅跃升,数字技术和产业体系日臻成熟,当前,数据要素逐渐展现对经济发展的贡献,但存在不平衡、不充分问题,如何更好更充分地释放数据要素的价值成为新时代我国实现经济高质量发展的关键议题。近两年来,国家自上而下强化推进力度,进一步加速培育数据要素市场。2022年1月,国务院发布的“十四五”数字经济发展规划对数据要素作出专章部署,提出强化高质量数据要素供给、加快数据要素市场化流通、创新数据要素开发利用机制等重点任务举措。2022年12月,中共中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见(下称

11、“数据二十条”),这是我国首部从生产要素高度系统部署数据要素价值释放的国家级专项政策文件。“数据二十条”提出后,各地相继出台了一系列响应的政策措施。2023年10月25日,国家数据局正式揭牌。国家数据局的成立为数据要素基础制度建设提供了有利的组织保障,将从国家层面统一领导和协调数据资源管理,促进信息资源跨行业跨部门互联互通,为数据要素的充分有序流动提供有力支撑。相较于劳动力、资本、土地、技术等传统生产要素,数据要素具有非稀缺性、可复制性、非排他性的特点,孤立静态的数据难以产生更多价值,市场化流通是数据要素价值释放的关键环节。我国数据要素开发利用刚刚起步,尚且存在数据供给质量不高、流通机制不畅、

12、应用潜力释放不够等问题。当前,随着互联网的发展和数字化转型的推进,各行各业积累了海量数据,并创造出丰富的数据应用场景。基于典型领域的具体场景,探索数据要素的融合应用,以此推动数据要素的高质量供给和安全高效流通,已成为当下释放数据要素价值的重要突破口,数据要素在场景中的应用也是数字经济和实体经济深度融合的体现。2023年12月31日,国家数据局等17部门联合印发“数据要素”三年行动计划(20242026年)(下文简称行动计划),提出实施“数据要素”行动,聚焦重点行业和领域,挖掘典型数据要素应用场景,并在重点行动中部署了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康

13、、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12个“数据要素”领域。行动计划的出台也标志着我国从“互联网+”时代正式迈入“数据要素”时代。互联网的高速发展和数据的爆炸性增长密不可分,2015年我国首次在政府层面提出“互联网+”行动计划,随后全国掀起“互联网+”热潮,在大量的实践中,极大地推动了各行各业与网络信息技术的深度融合,催生出众多新业态、新模式。2021年,2024数商产业场景调研报告2024数商产业场景调研报告从“互联网+”到“数据要素”,数据价值释放以场景为突破1.2数字经济框架演变数字经济发展进入数据要素驱动时代作为世界经济发展的新引擎,数字经济正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结

14、构、改变全球竞争格局的关键力量。随着经济活动数字化转型加快,数据对提高生产效率的作用日益显著,数据要素市场已成为各国新一轮科技革命的重要战略施力点。党中央、国务院高度重视培育数据要素市场。2019年10月,党的十九届四中全会首次将数据作为新的生产要素,十九届五中全会再次确立了数据要素的市场地位。2021年12月,“十四五”国家信息化规划中提出“构建以数据为关键要素的数字经济”。根据中国信通院的数字经济框架,我国的数字经济如今升级为“四化”结构,在数字产业化、产业数字化、数字化治理的推动下,数据要素已经渗透到方方面面,对生产、流通、分配、消费活动和经济运行机制、社会生活方式、国家治理模式等产生重

15、要影响,数字经济发展已经进入数据要素驱动的新时代。一、研究背景数据要素成为关键驱动力,国家高度重视数据要素市场建设1.111中国信通院,中国数字经济发展报告(2023年)0304“十四五”规划纲要提出“以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”,“互联网+”又作为数字化转型的主要应用之一,两者相辅相成,促成人工智能、云计算、物联网、大数据等新兴技术的普及,推动了整个社会数字化的进程,为更好发挥数据要素作用奠定了基础。基于我国超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等优势,“数据要素”在深度和广度上都对“互联网+”进行了拓展,更强调数据的协同优化、复用增效和融合创新。不同主体数据、不

16、同行业数据在新的业务需求和应用场景中汇聚融合,与劳动力、资本等其他要素协同,更好地辅助管理、支撑决策、推动创新,同时利用数据低成本复制的特点,促进数据多场景应用、多主体复用,充分发掘数据要素潜在价值,使得“数”尽其用。数商产业重点事件梳理1.3为响应行动计划,更好地探索数据要素价值在场景中的释放路径,未来数商大会组委会发起了2024数商产业场景调研,面向社会公开征集“2024数商典型应用场景”案例。正式启动前的小范围调研表明,当前有较多数商提供的产品和服务聚焦企业内部业务与管理系统提升,通过打破数据壁垒,实现各业务部门数据流通应用,赋能组织内外效率提升,具有强行业通用性。故本次征集在行动计划提

17、出的工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12个领域的基础上,额外增设了“企业服务”领域,共13个领域。“2024数商典型应用场景”案例征集涉及“场景应用方”、“技术服务方”、应用场景具体解决方案、创新点、价值点等内容。其中“场景应用方”是指在行业场景中落地实施数据应用,以解决具体需求的主体;“技术服务方”是指为场景中的数据应用提供相应的技术、产品、方案等服务的主体(数商)。二、数商产业场景调研分析调研方法说明2.1时 间事 件2022年12月2日2023年1月3日2023年2月25日2023年2月27日2023

18、年5月26日2023年7月2023年8月1日2023年8月1日2023年8月21日2023年8月29日2023年9月1日2023年9月8日2023年9月26日2023年10月25日2023年10月2023年11月10日中共中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见工业和信息化部等十六部门关于促进数据安全产业发展的指导意见首届未来数商大会举办中共中央、国务院印发数字中国建设整体布局规划浙江省数据知识产权登记办法(试行)印发浙江省企业首席数据官制度建设指南(试行)印发财政部发布关于企业数据资源相关会计处理暂行规定浙江省公共数据授权运营管理办法(试行)上海数据交易所推出亿元补贴活

19、跃场内交易2023深圳数字经济产业生态峰会首个全国性数据要素公共服务平台上线中国资产评估协会发布数据资产评估指导意见中国信通院发布数据要素白皮书(2023年)国家数据局正式揭牌温州实现浙江省数据资产确认登记第一单北京数据基础制度先行区正式启动时 间事 件2023年11月17日2023年11月25日2023年12月5日2023年12月21日2023年12月25日2023年12月31日2023年12月31日2024年2月7日2024年3月22日2024年3月29日截至2024年3月31日全国首单全流程市场化专精特新知识产权证券化(ABS)项目落地2023全球数商大会在上海开幕浙江省数据资产确认工作

20、指南正式实施中国信通院发布数据要素产业图谱1.0国家发展改革委等部门关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见“数据要素”三年行动计划(20242026年)财政部印发关于加强数据资产管理的指导意见国家数据局发布关于开展全国数据资源调查的通知国家互联网信息办公室公布促进和规范数据跨境流动规定杭州市数字贸易促进条例通过审议全国数据交易机构已增至88家(含已运营与筹建中)31个省(区、市)和新疆生产建设兵团均已完成相应数据机构组建。其中,独立设置机构的有26个,加挂牌子的有6个2024数商产业场景调研报告2024数商产业场景调研报告0506征集时间为2024年1月5日至2024

21、年4月1日,通过各渠道征集得案例共98份,回收调研问卷95份,其中有效问卷89份,涉及78家技术服务方和89份案例。为反映场景案例中数据要素的应用情况及案例的成熟度和价值,本报告建立了数商典型应用场景评价体系,结合专家评审意见,对案例进行了综合评估,并产生了“2024数商典型应用场景乘数榜”。数商典型应用场景评价体系由“含新量、含数量、含金量”三维模型构成。1、含新量含新量包含技术创新、制度创新和商业模式创新三个方面。技术创新指从底层基础设施到上层应用,通过技术突破、工程优化等,实现数据的可信高效安全流通。制度创新指以政府、行业组织为主导的法律、规章、规则的创设,及企业内部对行业创新性制度的落

22、地实践等。商业模式创新指基于数据形成新的商业逻辑或价值闭环,探寻数据资源化、资产化、资本化的有效路径。2、含数量含数量包含静态视角和动态视角。静态视角下,含数量指场景中数据调用规模和种类,比如涉及境内外数据的融合,公共数据、企业数据、个人数据的融合等。动态视角下,含数量指通过对数据的有效治理,实现数据价值的有机更新持续深化,保证数据的可持续性、活跃性和高复用性。3、含金量含金量包含商业价值、公共价值和学术价值三个方面。商业价值是指数据在场景中能够产生的业务价值,如提高效率、降低成本和改善用户体验等。公共价值是指通过公共数据和各方数据的融合,实现公共管理效率和公共服务水平的提升。学术价值指通过建

23、设高质量数据集和创新算法,运用数据驱动科学研究,实现关键问题的突破,并带动产业和社会升级。数商典型应用场景评价体系2.2参与本次调研的主要为中小规模数商。其2023年营收分布情况为:5亿以上(7.7%),3-5亿(10.3%),1-3亿(28.2%),5000万-1亿(14.1%),2000-5000万(14.1%),1000-2000万(7.7%),500-1000万(6.4%)、500万以下(11.5%)。2.3.1样本基本情况本次调研征集得案例98份,回收有效问卷89份(涉及78家技术服务方和89份案例)。申报案例领域分布情况为:工业制造(8.2%)、现代农业(4.1%)、商贸流通(11

24、.2%)、交通运输(6.1%)、金融服务(13.3%)、科技创新(0%)、文化旅游(2.0%)、医疗健康(4.1%)、应急管理(4.1%)、气象服务(1.0%)、城市治理(16.3%)、绿色低碳(5.1%)、企业服务(24.5%)。调研问卷情况分析2.38.2%4.1%11.2%6.1%13.3%0%2%4.1%4.1%1%16.3%5.1%24.5%05%10%15%20%25%工业制造现代农业商贸流通交通运输金融服务科技创新文化旅游医疗健康应急管理气象服务城市治理绿色低碳企业服务申报案例领域分布情况含新量含金量含数量制度创新商业模式创新商业价值技术创新静态视角动态视角学术价值公共价值202

25、4数商产业场景调研报告2024数商产业场景调研报告0708技术服务方的DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)认证情况为:88.5%未认证,3.8%通过了受管理级(2级)认证,7.7%通过了稳健级(3级)认证。30.8%的技术服务方曾参与国家标准制定(署名前五)。此外,本次调研统计了技术服务方的数据知识产权情况,经核查,无效数据比例较高,故不作数据分析。当前,数据知识产权正处在地方试点阶段,本题情况也反映出数据知识产权概念普及尚处于早期阶段,市场主体认知缺乏或模糊。2.3.2数商产业场景数据应用情况场景中的数据调用以公共数据和企业数据为主。案例中调用最多的是企业数据(74.2%),调用了公共数据

26、的案例占比62.9%,调用了个人数据的案例占比19.1%。近半数(49.4%)的场景案例调用了两种及以上类型的数据,12.3%的案例同时调用了公共数据、企业数据、个人数据。场景中公共数据的调用以授权运营为主,开放获取为辅。调研显示,场景中公共数据85.7%来自于授权运营,53.6%来自于开放获取。共享获取是场景中企业数据的主要来源。调研显示,75.8%的案例通过共享获取企业数据,53.0%通过开放获取,36.4%通过交易获取。公共数据来源企业数据来源05%10%15%20%25%30%500万以下500-1000万1000-2000万2000-5000万5000万-1亿1-3亿3-5亿5亿以上

27、7.7%10.3%28.2%14.1%14.1%7.7%6.4%11.5%问卷调研中技术服务方2023年营收情况调用数据类型问卷调研中技术服务方DCMM认证情况未认证受管理级(2级)认证*初始级(1级)认证、量化管理级(4级)认证、优化级(5级)认证均无稳健级(3级)认证020%40%60%80%100%88.5%3.8%7.7%00.10.20.30.40.50.60.70.862.9%公共数据74.2%企业数据19.1%个人数据5.6%其他授权运营开放获取020%40%60%80%100%53.6%85.7%交易获取共享获取开放获取020%40%60%80%100%75.8%53.0%36

28、.4%2024数商产业场景调研报告2024数商产业场景调研报告0910针对场景中每年平均调用的数据次数,10万次以内的占比29.2%,10-50万次的占比13.5%,50-100万次的占比7.9%,100-500万次的占比13.5%,500-1000万次的占比9.0%,1000-5000万次的占比7.9%,5000万-1亿次的占比6.7%,1亿次以上的占比12.4%。其中,年平均调用数据1亿次以上的场景主要分布在金融服务、城市治理、商贸流通和交通运输领域。相关资金扶持和制定数据标准是数商的最普遍诉求。关于“对推动数据要素应用场景建设的建议”,73.1%的数商希望“加大数据要素应用创新场景的资金

29、扶持”,65.4%的数商呼吁“政府、行业组织等推动行业相关数据标准制定”,“进一步完善数据流通交易制度和法规”(57.7%)和“进一步完善数据流通交易制度和法规”(56.4%)同样是较为紧迫的需求。此外,47.4%的数商建议“完善数据资产评估、合规认证等第三方生态”,“开展相关培训活动,加强复合型人才培育”占比42.3%,“产业链主企业、行业龙头企业等加强行业数据开放共享”占比41.0%,“政府、行业组织等推动行业数据空间建设”占比34.6%。2.3.3数商产业场景实践的需求建议分析数据安全是场景中数据流通应用的关键问题,数据标准是阻碍场景落地和复制推广的主要痛点。关于“场景建设中遇到的主要问

30、题”,62.8%的数商表示“场景应用方、数据供给方等存在数据隐私安全方面的顾虑”,55.1%的数商指出“场景相关数据标准缺失”,46.2%的数商受困于“复合型人才缺乏”,“公共数据、企业数据难获取”(38.5%)和“难以确定合理的定价机制”(35.9%)两个选项占比接近。场景建设中遇到的主要问题场景应用方、数据供给方等存在数据隐私安全方面的顾虑62.8%难以确定合理的定价机制35.9%场景相关数据标准缺失55.1%复合型人才缺乏46.2%公共数据、企业数据难获取38.5%对推动数据要素应用场景建设的建议加大数据要素应用创新场景的资金扶持73.1%完善数据资产评估、合规认证等第三方生态47.4%

31、政府进一步完善数据流通交易制度和法规57.7%开展相关培训活动,加强复合型人才培育42.3%政府加强公共数据资源供给,降低公共数据获取门槛56.4%产业链主企业、行业龙头企业等加强行业数据开放共享41.0%政府、行业组织等推动行业数据空间建设34.6%政府、行业组织等推动行业相关数据标准制定65.4%三、数商产业场景观察和发展建议通过调研发现,数据要素在场景中的应用整体尚处于起步阶段。数商正在数字化转型的基础上,根据场景的新需求,逐渐衍生出数据融合应用的产品和服务。只有不到两成的数商通过了DCMM认证,多数尚不了解数据知识产权登记,行业整体缺乏对新概念的认知,从数据资源化到数据资产化还需要时间

32、沉淀。基本观察3.110万次以内50-100万次100-500万次500-1000万次1000-5000万次5000万-1亿次1亿次以上29.2%13.5%12.4%13.5%7.9%7.9%6.7%9.0%10-50万次2024数商产业场景调研报告2024数商产业场景调研报告11本次征集中,各领域案例分布情况有较大差距,数据要素在各领域的应用发展不平衡。其中,企业服务的案例占比最高(24.5%),其次是城市治理(16.3%)、金融服务(13.3%)、商贸流通(11.2%)三大领域。在过去几年政企数字化转型的浪潮推动下,企业管理和政府治理侧的数字化已初具规模,尤其是公共数据授权运营模式的推广,

33、数据要素在城市治理领域的应用势头强劲。金融服务和商贸流通领域具有较好的数据基础,数据要素的应用也走在前沿,在创新商业模式方面有更多探索。城市治理、金融服务、商贸流通和交通运输是数据调用量较大的四个领域,也与其领域本身属性有关。此外,受制于征集时限和样本渠道,科技创新领域案例缺失。公共数据授权运营已成为场景应用的一个重要数据来源。调研数据显示,超六成案例均调用了公共数据,且超过八成的公共数据来源于授权运营。作为公共数据市场化配置的方式之一,公共数据授权运营正在大力推动数据的价值释放。数据安全是场景应用中最受关注的问题,场景应用方、数据供给方对数据隐私安全的顾虑,会进一步导致数据供给不足、流通受限

34、。这不仅需要技术方面的优化突破,还需要制度法规的跟进,政府和行业携手打造安全可信的数据流通环境。场景相关数据标准缺失的问题也同样值得关注,这会阻碍多来源数据互融互通,造成场景中各产品和服务无法兼容,难以落地和复制推广。基于上述观察,本报告提出以下建议:一是加强数商政策顶层设计。健全数据流通交易的相关制度和法规,规范数据产权界定、交易规则、尤其是隐私保护等方面的制度环境。通过财政补贴、税收优惠、专项基金等方式加大数商在数据应用场景开发中的投入。二是推动数商产业生态建设。强化标准制定与合规建设,由政府、行业组织牵头,鼓励企业共同参与,加快行业数据标准的制定,规范数据格式、质量等。完善第三方服务生态

35、,包括独立的确权登记、合规审查、价值评估、资产入表机构等,为数据价值的衡量和合法流通提供专业服务。引导行业数据的开放和共享,加速产业内数据资源的有效整合与利用。三是加强产业人才培养。鼓励多方联合开展数据要素相关的培训活动,培养具备数据分析、处理、应用和合规管理等多方面能力的复合型人才。通过行业论坛、科普讲座等形式,大力普及数据要素相关新概念,提升从业者和公众数商产业的认知。初步建议3.22024数商产业场景调研报告案例集数据要素场景应用起步伊始,调研组通过在全国范围内进行案例征集,围绕“含新量、含数量、含金量”三维模型,重点发掘以场景需求为牵引、探索数据要素价值释放的优秀应用案例,结合专家评审

36、意见,产生了“2024数商典型应用场景乘数榜”,并形成优秀案例集(出于涉密等原因,部分上榜案例不予公开),旨在为广大数商的场景实践提供借鉴和参考。1314数据要素 工业制造数据要素 工业制造(2)可视化组件图,直观呈现厂区全貌、车间、产线、设备等资产位置分布等三维场景。(3)在生产中控室/生产现场建立齿轮产线数字孪生系统平台,以实现透明化的车间现场管理。场景创新点自研空间计算底层算法,融合图形图像、数字孪生、三维可视等技术进行创新,攻克了建模、设备采集对接等难点。1、优化运维,降本增效。通过本方案,可以了解当前设备配置,优化生产效率,判断运维问题,降低总体运维成本;可以改善产品设计,有效实施工

37、程变更,提升生产设备性能,减少操作与流程变化,缩短新产品上市时间,降低新产品总体生产成本;有效识别交付周期较长的部件及其对供应链的影响,识别有待升级的产品,优化产品。2、数据可追踪。能够帮助创建数字档案,记录零部件与原材料编号,从而更有效地管理召回产品与质保申请,并进行强制追踪。3、数字孪生平台塑造未来智能工厂。随着数据及底层系统的研发对接,未来还可实现远程管理甚至是操控,为国内无人工厂的建设提供借鉴。随着技术及数据的发展,未来可实现模拟生产、模拟加工,提前通过三维数字孪生平台进行生产加工或者实战模拟,以达到最高的生产效能,带动产业集群发展及行业产能提升。场景价值场景解决方案1、场景背景工厂基

38、本的图表在某些特定的场景下不适用,信息动态变化快成为新的趋势。同时,在各类信息并存的情况下展示界面易变复杂化、琐碎化。车间内有多个系统,同时系统之间数据并没有统一前端展示和管理,无法所见即所得。2、场景需求建立齿轮数字孪生系统平台,以嘉兴的双环传动的二工厂的未来一号的产线为实景建设内容进行三维场景的还原搭建,结合厂区的业务相关数据,实现齿轮自动化生产过程的全流程的实时在线三维虚拟仿真展示和全过程、全要素的数据处理分析管理能力。3、具体解决方案以嘉兴双环传动二工厂的未来一号车间为数字孪生工厂的建设目标,将五大产线和清洗包装线为实景建设内容进行三维场景的还原搭建,融合厂区生产和业务相关数据,实现齿

39、轮自动化生产过程的全流程实时在线三维虚拟仿真展示和全过程、全要素的数据处理分析管理能力。利用数字孪生技术、虚拟仿真技术,建设齿轮数字孪生系统,对整个未来一号线的齿轮自动化生产线进行虚拟仿真模拟,实现齿轮自动化生产作业过程的实时三维虚拟仿真以及生产数据的分析和管理。4、实施过程在齿轮数字孪生系统中构建未来一号的MA0801、MA0901、MA0902、MA1001、MA1002生产线和清洗包装线的三维虚拟场景搭建,实现齿轮自动化生产作业过程的实时三维数字虚拟仿真,动态展示生产过程,包括但不限于:(1)对于一些产线相关等数据可以选择合适的方式采用列表、表格或者扇形图等方式在大屏两侧进行呈现,达到更

40、加简洁、直观的效果,让用户一目了然。双环传动未来1号数字工厂炽橙科技以嘉兴双环传动二工厂的未来一号车间为数字孪生工厂的建设目标,将其五大产线和清洗包装线为实景建设内容,进行三维场景的还原搭建,融合厂区的生产和业务相关数据,实现齿轮自动化生产过程的全流程的实时在线三维虚拟仿真展示和全过程、全要素的数据处理分析管理能力。技术服务方:场景应用方:杭州炽橙数字科技有限公司浙江双环传动机械股份有限公司1516数据要素 工业制造数据要素 工业制造场景创新点1、基于重点场景业务协同闭环实现数据跨部门。协同市场监督管理局、药监等10个部门8个系统,累计识别风险事件76起,联动企服新干线、“企业码”场景,100

41、%核实闭环。2、基于产业智能中枢的智能匹配实现资源跨行业。汇聚智能制造、贸易流通、金融服务、数字经济等供应商和服务商,涵盖认知、诊断、预测预警及战略管理能力在内的产业智能中枢,为企业提供产业多要素服务。3、基于全球数据的协作网络实现服务跨地域。汇聚全国医药行业300余万家医药企业累计3.9亿条数据,建立跨地域的产业链、供应链、创新链协作网络。1、精准智能服务,促进产业协同发展。浙江省生物医药产业大脑从2022年开始在浙江杭州钱塘区试点,目前已汇聚全国医药行业300余万家企业、累计5700万条数据,基本实现目标企业的全覆盖。产业大脑协同市监、药监等10个部门8个系统,汇聚全国医药行业300余万家

42、医药企业累计3.9亿条数据,联动企服新干线、“企业码”场景,建立跨地域的产业链、供应链、创新链协作网络,以产业治理、智能招商、企业服务、资源匹配为切入口,帮助产业管理部门推演战略目标实现路径、识别产业发展机会、精准招引强链补链企业、主动识别企业需求和风险,实现智能响应、全数据决策支持和全流程协同联动,实现专业服务精准匹配和线上撮合交易,解决企业链接服务资源难问题。促成企业交易金额超过24500万。2、实现生物医药产业数据资源化和资产化全流程。通过产业数字底座实现全流程产业数据治理,逐步提升数据资产价值,已汇聚全国医药行业300余万家企业累计5700万条数据。3、方案和产品可复制,有推广价值。火

43、石创造将产业研究、全球数据、产业模型融合,支撑产业大脑建设和运营,赋能产业的主政者、产业发展管理部门和各类产业主体、产业要素服务的提供商,助力实现产业高质量发展。现已在生物医药等多个产业大脑建设取得了初步阶段性的成果。场景价值场景解决方案钱塘区是浙江省生物医药产业大脑试点区域,近两年来钱塘区着力打造“生物医药产业大脑”,汇聚多维数据,构造智能中枢。火石创造基于生物医药产业数据资产,以产业治理、智能招商、企业服务、资源匹配为切入口,推演战略目标实现路径、识别产业发展机会、精准开展强链补链和企业培育,帮助钱塘区加速生物医药产业集聚和高质量发展。生物医药产业大脑在市场侧聚焦延链、补链、强链,围绕细分

44、赛道,形成研发端、生产端和销售端、资金端的多维度交换融合,通过多个特色数字化应用,双向赋能生物制药企业和医药供应商,基于数据智能实现精准匹配,成功解决医药企业研发成本高、营销渠道少、生产难把控等难题,同时帮助一批企业快速构建替代链。一是开展7条细分赛道的监测分析,识别产业链瓶颈22个,机会环节15个;二是部署12类精准招引模型,纳入盯引亿元以上招商线索17条,相比同期,资源服务效率提升27%以上;三是主动识别企业需求和风险,推送服务需求250次,推送准确率达84%,同时识别风险事件76起,有效做好安商稳商。面向企业需求,围绕药物和器械研发10多个细分赛道,实现专业服务精准匹配和线上撮合交易。上

45、架试剂耗材、仪器设备2万余件,药物研发、器械研发服务资源900余个,医疗器械注检机构53个,公共服务平台20家,CRO服务商396家,企业数字化转型应用61个、集成解决方案15个,线上线下联动开展新技术、新产品培训150余次,组织供需精准对接会400余场,促成供需匹配交超24500万元。此外,生物医药产业大脑上线了金融服务板块,成功帮助生物技术公司与银行达成服务合作。生物医药产业大脑火石创造助力浙江省通过生物医药产业大脑的建设运营,形成了覆盖全省的生物医药产业数据归集、治理和共享、使用体系,形成数据资产;并通过数智赋能政府科学决策和多跨协同、促进产业资源和企业全生命周期需求的精准匹配,形成了数

46、据要素在产业发展领域实现价值化闭环的示范。技术服务方:场景应用方:火石创造科技有限公司浙江省经济和信息化厅、杭州市钱塘区1718数据要素 工业制造数据要素 工业制造4、与工厂之间的数据协同系统:工厂通过该平台下载样版文件、工艺要求、成衣尺寸、面料信息、吊牌打印等文件,反馈订单的完成程度。场景创新点1、自动化推版,智能排料。平台使用自动化推版,同时推版过程进行算法计算保证服装制作过程中裁片的拼接;使用自动化智能排料,减少人为排料操作。2、个性化精准定制样版。样版经过数字化处理,实现智能个性化放码,能够根据每位消费者的不同身体数据,精准设计专属样版。1、推版和裁剪高效化。自动化推版,每件平均推版只

47、需200毫秒,提高了定制服装的推版效率;自动化智能排料,提高裁床的裁剪效率和面料使用率,有效节约成本。2、提高顾客消费体验。通过数字化应用缩短了产品的交货期,并实现制衣各环节的实时追踪,做到更好的品控,提升顾客消费体验,有助于提高复购率。3、革新服装定制行业的生产方式,推动工业4.0的发展。基于C2M模式的定制服装样版数字化平台的成功应用,打破了服装产业依赖人工经验生存的传统印象,将服装数字化打版技术上升到产业化层面,革新了服装定制行业的生产方式,具有启示与示范作用。场景价值场景解决方案衣邦人开创了“互联网+上门量体+工业4.0”的服装个性化定制C2M(Customer-to-Manufact

48、urer)模式,其中客户定制服装体验很大程度取决于工厂的版型推版能力。随着衣邦人订单体量和供应链端工厂数量的增大,两大类问题愈发突出:(1)具备定制推版的工厂水平参差不齐,存在同一个订单数据在不同工厂定制的衣服合身性有很大差别的问题。(2)有很多工厂无定制推版能力,但有较强的服装加工能力。为解决上述问题,衣邦人研发了基于C2M模式的定制服装样版数字化应用平台,统一由衣邦人完成推版,工厂仅需接收版型文件裁剪和缝制即可。平台预先将品类版型和推版规则数字化并配置在云服务器,衣邦人着装顾问上门采集顾客身材数据上传后,平台可通过无级推版的方式自动推出定制版型,通过云服务器下发到工厂裁床进行裁剪,简化生产

49、流程。同时,衣邦人可根据云技术监控数字化制衣流程,方便掌握订单制衣进度。基于C2M模式的定制服装样版数字化应用平台的核心系统模块主要包括服装数字化样版系统、个性化推码系统、样版自动排料系统、企业与工厂之间的数据协同。1、服装数字化样版系统:实现对基础服装样版的数字化,通过对样版的点线公式转化,将手工打的样版转化为用公式算法控制的智能样版。2、个性化推码系统:当消费者的净体尺寸进入系统,系统从数据库调出相应数字化基础样版,根据消费者体型特征、选择面料种类与着装风格,自动调整样版版型,实现数字化的“一人一版”。3、样版自动化排料系统:实现自动化排料。供应链端工厂云端下载版型及排料文件,在自动化裁床

50、进行裁剪生产,免去供应链端工厂打版环节。基于C2M模式的定制服装样版数字化应用平台杭州贝嘟科技有限公司(下简称“衣邦人”)开创的服装定制C2M模式,面临工厂定制推版水平参差不齐或无推版能力等问题。衣邦人自研基于C2M模式的定制服装样版数字化应用平台,打造集合净体数据采集、服装风格加放量计算、面料选择匹配、服装版型设计、服装样版生成等功能的一站式数据管理系统平台,打通数据,可实现自动化推版、智能排料、精准设计顾客专属样版,革新服装定制行业的生产方式。技术服务方:场景应用方:杭州贝嘟科技有限公司杭州贝嘟科技有限公司1920数据要素 工业制造数据要素 工业制造场景创新点1、自研工业物联网硬件产品,收

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