该报告由北京物资学院、清华大学等多所高校及企业联合编制，旨在明确数智产业核心内涵、梳理全球发展格局、分析我国发展现状、预判未来趋势，为产业发展、政策制定提供参考。报告以数据要素市场化配置与 “人工智能 +” 战略为核心背景，系统呈现了数智产业从理论到实践、从全球到国内的全景图景。

一、产业概述：数智产业的核心界定与基础特征

（一）战略意义：三大核心价值

全球竞争维度：打破美西方技术与数据封锁，抢占国际竞争主动权，将我国数据资源、市场空间等优势转化为产业动力；

经济发展维度：培育数据与人工智能融合的 “新质生产力”，推动产业向数智化转型，成为经济增长新动能；

改革实践维度：支撑数据要素市场化配置改革与 “数字中国” 建设，解决数据 “供不出、流不动、用不好、保安全” 问题。

（二）核心涵义：双向融合的产业新业态

数智产业是面向 AI 应用的数据产业与以高质量数据集为核心的 AI 产业的融合形态：

从构成要素看：由数据资源、数智技术、数智产品、数智企业、数智生态五大要素组成；

从全生命周期看：利用 AI 等技术对数据 “采存算管用” 全流程开发，形成的新兴产业。

（三）主体与构成：七种企业类型 + 五大要素

数智企业类型：含数据资源（掌握高价值数据）、数据技术（隐私计算等技术研发）、数据应用（行业数字化解决方案）、数据服务（交易 / 中介服务）、数据安全（静态 / 动态安全）、数据基础设施（算力 / 流通设施）、人工智能（大模型 / 智能芯片）7 类，具有 “多重角色性”（跨类型）与 “动态变化性”（业务延伸）；

培育方式：不同企业路径差异，如数据资源企业可由政府组建数据集团、行业龙头剥离数据业务形成，AI 企业可通过科研人员创业、平台公司转型培育；

产业要素：数据资源（结构化 / 非结构化、公共 / 企业 / 个人数据）、数智技术（采集 / 计算 / 流通 / 安全等技术）、数智产品（37 种形态，含数据平台、建模软件等）、数智企业（产业载体）、数智生态（资源 / 技术 / 企业 / 产业生态）。

（四）产业特征：八大鲜明属性

数据资源为核心要素、数智技术快速迭代（遵循摩尔定律等）、数智产品多样且升级、数智企业龙头引领（如华为、OpenAI）、数智生态多维融合、数据动态全过程安全、基础设施继承创新覆盖、AI 与数据全流程融合。

二、全球概览：各国发展格局与差异化路径

（一）全球整体态势

数据规模：2024 年全球数据量 159.2ZB，中国占比 26%，预计 2029 年达 440ZB；

企业梯度：分三梯队（谷歌 / 亚马逊等平台龙头、Facebook 等开源核心企业、Palantir 等新兴企业）；

技术突破：AI 渗透数据全流程、分布式存储成主流、隐私计算 / 区块链等安全技术迭代；

流通趋势：隐私保护技术（如 Google TF-Encrypted）、区块链技术广泛应用，数据经纪（美国）、共同数据空间（欧盟）成主流模式。

（二）主要国家特色路径

国家 / 地区	核心策略	关键举措
美国	数据自由流动，否定数据产权	政府数据开放（Data.gov）、数据经纪主导交易（Acxiom 等）、分散隐私立法（金融 / 医疗等领域）
欧盟	严格数据产权，统一数据市场	GDPR 规范跨境数据（四层级划分）、建设 “共同数据空间”（8 个领域已启动）、高额罚款约束平台
英国	公共数据开放，对接欧盟隐私保护	立法推动Data.gov.uk开放、设立 “3+2” 数据管理机构（GDS/ODI 等）、保障与美欧数据流通
日本	数据自由流动，弱化安全保护	成立数字厅、主导 CPTPP 数据条款、低门槛数据保护（无刑事责任）
韩国	首个提 “数据产业”，推进 MyData	颁布《数据产业振兴基本法》、2024 年 MyData 服务覆盖 6 领域 8000 万用户

三、我国现状：成绩斐然与现存挑战

（一）七大发展成绩

政策完善：国家层面（2025 年《深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》）与地方层面（北京 “数据二十条”、江苏数据条例）形成政策体系；

规模壮大：2024 年产业规模 6.78 万亿元（2020-2024 年均增 26%），分三梯队（北京 / 上海 / 广东等第一梯队超 4000 亿元）；

数据增长：2024 年数据生产量 41.06ZB、存储量 2.09ZB，算力总规模 280EFLOPS（智能算力占 32%）；

技术突破：5G 标准必要专利占全球 42%、量子通信专利超 50%，DeepSeek 实现 MoE 算法创新与 “算力平权”；

企业布局：2024 年数智企业 41.05 万家（数据应用企业占 35.2%），上市企业 1002 家（北京 / 广东占比 39%）、独角兽企业 813 家（北京占 29%）；

生态优化：产业链完善（华为 EDS、航旅纵横数据空间）、平台企业带动（28 家市值超百亿美元互联网企业）、新业态涌现（移动支付 / 智能工厂）；

AI 融合：AI 企业 6728 家，垂直大模型在金融 / 医疗 / 制造等领域落地。

（二）四大核心挑战

数据开发利用低：政府 / 平台 / 央国企 “不敢 / 不愿 / 不能” 开放数据，流通中 “确权难 / 定价难 / 流通难”，应用中 “不敢用 / 不能用 / 不好用”；

技术总体落后：隐私计算 / 数据空间等技术未突破，AI 大模型依赖国外开源框架（TensorFlow 占 85%），算力芯片与英伟达差距大；

企业发展放缓：头部平台与美国差距拉大（2023 年中国前 10 互联网企业市值仅为美国前 7 家 1/10），传统企业数字化转型慢，中小数商成本高；

生态零散割裂：数据资源分散、技术依赖国外、企业缺乏协同，与美国完整生态差距扩大。

四、未来趋势：七大发展方向

数据采集：智能终端普及（手机 / 传感器 / 智能汽车），依托 5G / 卫星互联网实现高效汇聚；

数据加工：AI 自动化处理、云计算 / 边缘计算成主流，多模态数据整合、云原生基础设施成熟；

数据流通：隐私计算 / 区块链等技术降低成本，实现 “安全可信 + 普惠流通”；

数据利用：垂直大模型 / 智能体普及，推动企业决策、产品开发、运营智能化；

数据安全：从 “静态安全” 转向 “动态 + 全过程安全”，覆盖数据全生命周期；

基础设施：建成全国一体化国家数据基础设施（网络 / 算力 / 流通 / 安全设施）；

产业生态：完善产品 / 服务链条、构建大中小企业协同格局、优化区域布局（国家数据要素试验区）。

五、产业图谱：企业分布与典型标杆

（一）数智产业图谱（2024-2025）

从 41.05 万家企业中遴选 2994 家典型企业，按类型分布：数据应用企业（20.84%）、数据技术企业（18.27%）、AI 企业（16.73%）、数据资源企业（16.43%）、数据服务企业（15.03%）、数据基础设施企业（7.28%）、数据安全企业（5.41%）。

（二）典型企业 TOP10

华为：构建企业数据空间（EDS），落地新能源汽车 / 医疗影像等场景；

联通数据智能：依托 6PB 通信数据，打造元景大模型体系，落地 7000 + 智能体；

DeepSeek：开源大模型 DeepSeek-V3，低成本训练技术赋能金融 / 医疗 / 政务；

蚂蚁密算：密态计算技术领先，专利超 1400 件，赋能政务 / 金融 / 农业；

宇树科技：人形机器人研发，构建机器人动作数据库，融合 DeepSeek 大模型；

银河通用：仿真合成数据驱动具身智能，Galbot 机器人落地零售 / 工业；

安恒信息：数据安全龙头，可信数据空间破解流通难题，守护亚冬会网络安全；

上海数发科：数据交易与资产管理，推出 “遇见数据集”，承接国家工程实验室；

易华录：蓝光存储技术，推动公共数据授权运营，落地 30 + 数据资产入表项目；

国家生物信息中心：建成全球主要生物数据中心，新冠病毒库服务 182 国。

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