（本文作者傅建平，清华大学计算社会科学与国家治理实验室专职研究员）
数据作为数字时代的核心生产要素，其价值释放依赖于与人工智能技术的深度融合。这种融合不仅改变着数据要素的生成、流通与应用方式，更在底层逻辑层面重构数据要素化的全链条生态。本文从数据生产工具革新、场景驱动价值释放、流通生态重构、中小企业赋能、制度技术协同五个维度，解析人工智能对数据要素赋能的底层逻辑变革。
一、数据生产工具革新：从“人力密集”到“智能主导”
传统数据要素化进程受限于数据生产工具的落后，主要依赖人工采集、结构化处理等低效方式。这种方式耗时费力，容易出错，难以满足数字时代对数据质量和效率的高要求。随着人工智能技术的飞速发展和广泛应用，这一格局正在发生显著变化。
1.生成式AI重塑数据生产：近年来，先进的生成式AI模型如DeepSeek、GPT、PaLM等应运而生，它们通过自然语言交互的方式，能够直接生成文本、代码和多媒体内容。这些模型生成速度快，准确率高，极大地降低了数据生产的成本。据统计，采用这些生成式AI模型后，数据采集成本可以降低60%以上。同时，这些模型还能够根据用户需求进行定制化生成，满足多样化的数据需求。
2.自动化数据处理：在数据处理环节，人工智能技术同样发挥巨大的作用。通过AI驱动的数据清洗、特征工程、模型训练等环节的全自动化，处理效率得到显著提升。相比传统方式，处理效率提升了8-10倍，这不仅大大提高了数据处理的效率，还降低了人为错误的风险。以某制造业企业为例，该企业引入了AI质检系统后，缺陷识别的准确率高达99.2%，耗时仅为人工的1/20。这一变革不仅提高了产品质量，还为企业节省了大量的人力成本和时间成本。
3.预测性数据分析：基于深度学习的时序预测模型，如LSTM、Transformer等，在预测性数据分析方面展现出了强大的能力。这些模型能够对供应链、市场需求等进行精准预测，为企业决策提供有力的数据支持。例如，某零售企业引入了AI销量预测模型后，库存周转率得到了显著提升，提高了300%。这不仅减少了库存积压和资金占用，还提高了企业的市场响应速度和竞争力。
从底层逻辑来看，人工智能通过“数据生成-数据处理-数据分析”全链条的自动化，使数据要素的生产效率从线性增长转向了指数级跃迁。这一变革不仅提高数据的质量和效率，还为数据的价值化应用奠定坚实的基础。随着人工智能技术的不断发展和完善，未来数据生产工具将更加智能化、自动化和高效化，为各行各业提供更加便捷、高效的数据服务。人工智能技术在数据生产工具革新中的应用，不仅改变数据生产方式，还推动数据产业的发展。随着数据产业的不断壮大，越来越多的企业开始注重数据的收集、处理和分析，以数据为驱动进行业务创新和升级。同时，政府也在积极推动数据产业的发展，加强数据基础设施建设和数据安全保障，为数据产业的健康发展提供有力的支持。
二、场景驱动价值释放：从“数据堆砌”到“智能决策”
数据要素的价值本质在于驱动决策优化，不仅仅在于数据的收集与存储，更在于如何高效地利用这些数据来优化决策。人工智能技术的快速发展，为数据价值释放提供了新的途径。通过场景适配，人工智能能够精准地识别和应用数据，从而在不同领域实现数据价值的最大化。
1.超级场景开放：政府与企业正积极开放千亿级的应用场景，如智慧城市、智能制造等，为AI企业提供广阔的试验田。这些场景不仅涵盖了传统制造业的转型升级，还包括了新兴产业和未来产业的创新探索。AI企业通过深入这些场景，结合自身的技术优势，开发出了一系列行业级的解决方案。例如，某知名汽车厂商开放了其生产线数据，吸引了众多AI团队前来挖掘数据的价值，经过深入分析和模型训练，AI团队成功开发出了一套故障预测模型，该模型能够准确预测设备的故障情况，大大降低了设备停机率，提高了生产效率。据统计，该模型的应用使得设备停几率降低了45%，为企业节省了大量的维修成本和生产损失。
2.动态需求匹配：在数字时代，消费者的需求日益多样化、个性化。为了满足这一需求，基于强化学习的智能推荐系统应运而生。这些系统能够根据用户的浏览历史、购买记录等信息，通过复杂的算法模型对用户进行精准画像，为用户提供个性化的推荐服务。例如，某大型电商平台就引入了AI个性化推荐技术，通过对用户数据的深入分析，为用户提供了更加符合其需求的商品推荐。这一技术的应用不仅显著提升了平台的转化率，使得转化率提升了200%，同时还带动了客单价的增长，实现了35%的增幅。这一成功案例不仅证明了AI技术在个性化推荐方面的巨大潜力，也为其他行业提供了有益的借鉴。
3.决策自动化：在AI技术的驱动下，智能风控、智能客服、自动驾驶等场景正逐步实现决策自动化。这些场景中的决策过程往往涉及大量的数据分析和计算，传统的人工决策方式不仅效率低下，而且容易出错。而AI技术的应用则能够大大缩短决策响应时间，提高决策的准确性。例如，某银行引入了AI信贷审批系统，该系统能够自动对贷款申请进行风险评估和审批，大大缩短了贷款审批周期。据统计，该系统的应用使得贷款审批周期从原来的5天缩短至30分钟以内，同时审批通过率也提升了25%。这一变革不仅提高了银行的业务处理效率，也为客户提供了更加便捷、高效的金融服务。
从底层逻辑来看，人工智能之所以能够在不同场景中实现数据价值的精准释放，其底层逻辑在于“场景理解-数据适配-决策优化”的闭环流程。首先，AI技术需要对场景进行深入理解，识别出场景中的关键要素和潜在需求。其次，根据场景需求对数据进行适配处理，提取出有价值的信息并构建相应的模型。最后，通过模型的应用实现决策优化，提高业务处理效率和准确性。这一闭环流程将数据要素从静态资源转化为动态生产力，实现了从“数据有什么用”到“数据如何用”的质变。
三、数据流通生态重构：从“孤岛割裂”到“可信共享”
数据流通是数据要素化的核心瓶颈，如何在保护数据隐私和安全的前提下实现高效流通，一直是业界亟待解决的问题。人工智能技术，凭借其强大的数据处理和分析能力，正通过构建可信环境来重塑数据流通生态。
1.隐私计算技术的运用，为数据安全提供了有力保障。在数据流通的过程中，隐私泄露是一个不容忽视的风险。为了应对这一挑战，联邦学习、同态加密等隐私计算技术应运而生。这些技术能够在不暴露原始数据的情况下，实现数据的共享和分析，真正做到了“数据可用不可见”。例如，某医疗平台通过采用多方安全计算技术，成功实现了患者数据的共享。这不仅极大地促进了医疗数据的利用，还显著提升了新药研发的效率，据该平台统计，新药研发的效率因此提升了40%。
2.区块链技术在数据确权溯源方面同样发挥着重要作用。在数据流通的过程中，明确数据的权属和来源是保障数据质量和可信度的关键。区块链技术以其去中心化、不可篡改的特性，为数据的确权和溯源提供了有效的解决方案。通过智能合约的自动执行，区块链能够确保数据权属的合理分配，有效避免了数据权属纠纷的发生。以某物流企业为例，该企业引入了区块链追溯系统后，货损纠纷的处理时间大幅减少，降幅达到了70%。这一变化不仅提高了企业的运营效率，还增强了客户对企业的信任。
3.可信数据空间的建设，是平衡规模经济效益和竞争效益的关键。在数据流通的过程中，如何实现数据的规模化社会化利用和个性化需求的满足，是一个复杂而棘手的问题。可信数据空间通过搭建一个安全可信的数据流通环境，为数据的规模化社会化利用提供了有力支持。同时，通过引入数据隐私保护、数据权属确认等机制，满足个性化数据需求，实现数据的定制化服务。以长虹公司推出的“虹雁”可信数据空间为例，该空间实现了供应链数据的安全共享，不仅提升了客户信任度达到60%，还降低了融资成本35%。这一案例展示了可信数据空间在数据流通中的巨大潜力。
从底层逻辑来看，人工智能技术构建的“技术+制度”双护城河，正是破解数据孤岛难题的关键所在。通过技术手段实现数据的安全共享和分析，通过制度确保数据的权属和溯源，人工智能正在推动数据要素从封闭的体系走向开放的生态。展望未来，数据流通的生态环境将变得更加开放和高效，更多的企业和机构将加入到数据共享的行列中来，共同推动数据的价值释放和创新应用。同时，政府也将加强对数据流通的监管和引导，确保数据的合规使用和安全流通，数据流通将成为推动数字经济发展的重要力量。
四、中小企业赋能：从“边缘参与者”到“创新主体”
中小微企业，作为我国国民经济的毛细血管，占据了企业总数的90%，它们活跃在各行各业，为经济增长、就业创造和社会稳定作出了巨大贡献。然而，在数据要素化的新时代背景下，这些企业却面临着前所未有的挑战，成为了整个数字化转型过程中的“短板”。数据要素化对于提升企业竞争力、优化资源配置、推动产业升级具有重要意义。但中小微企业由于规模较小、资源有限、技术积累薄弱等原因，往往难以有效把握数据要素化的机遇，甚至在数据洪流中被边缘化。
幸运的是，人工智能技术的快速发展为中小微企业带来了转机。人工智能通过差异化赋能，实现了技术的普惠，让中小微企业也能够享受到技术进步的红利。这种赋能不仅有助于缩小企业与企业之间的技术差距，更有助于推动整个社会的数字化转型进程。
1.场景化SaaS工具：在人工智能技术的推动下，一系列场景化SaaS工具应运而生。这些工具以低代码AI平台为核心，让中小企业无须编写复杂的代码，就能轻松开发出智能化的应用程序。以餐饮行业为例，一家传统的餐饮企业通过引入AI点餐系统，不仅大幅提升了点餐效率，还通过数据分析优化了菜品结构和营销策略。仅仅经过3个月的时间，这家企业的营业额就实现了翻倍增长。这种变化不仅让企业尝到了甜头，更激发了其他中小微企业拥抱人工智能的积极性。
2.数据即服务（DaaS）：云服务商提供的预训练模型和行业数据集，为中小企业打开了数据应用的大门。这些企业无须从零开始构建数据模型，只需付费调用相应的API接口，就能获得强大的数据处理能力。以制造业为例，一家小微企业通过付费调用工业缺陷识别API，成功地将质检成本降低了90%。这一举措不仅提高了产品质量，还大幅降低了生产成本，增强了企业的市场竞争力。DaaS模式的出现，让中小微企业能够以更加经济、高效的方式利用数据要素，推动企业的数字化转型。
3.人才培养与协同创新：产教融合是培养适应新技术需求的复合型人才的有效途径，有助于打破教育与产业之间的壁垒，实现人才培养与产业发展的良性互动。通过校企深度合作，共建创新实验室、合作开展科研攻关、举办创新创业大赛等活动，不仅为学生提供实践的平台，还促进企业技术创新和产业升级。以某地方高校为例，该校与企业共建实验室，成功孵化出一家专注于AI质检技术的初创企业。这家企业不仅拥有先进的技术和产品，还具备丰富的市场经验和客户资源，成为了推动行业创新的重要力量。
从底层逻辑来看，人工智能技术的普及和应用，极大地降低了技术门槛，使得中小企业能够以“轻资产”模式介入数据要素市场。这种模式不仅降低企业的运营成本，还提高企业的灵活性和创新能力。同时，大企业在技术创新、资源整合和市场开拓等方面具有天然优势，能够为中小企业提供有力的支持和帮助。因此，“大企业搭台、小企业唱戏”的协同生态逐渐形成，中小微企业在其中扮演着越来越重要的角色，有助于推动整个社会的数字化转型进程，实现经济高质量发展。未来，中小微企业在数据要素化过程中的地位和作用将更加凸显，政府、企业和社会各界应共同努力，为中小微企业提供更加优质的技术支持和服务保障，推动它们更好地融入数字化转型的大潮中，共同开创更加美好的未来。
五、制度技术协同：从“野蛮生长”到“规范发展”
数据要素化需要制度创新与技术进步双轮驱动，充分发挥数据要素的价值，就必须依靠制度创新与技术进步的双重推动。
1.基础制度筑基：为了构建数据要素市场的坚实基础，我国政府推出了一系列重要举措。其中，“数据二十条”作为纲领性文件，为数据要素市场的规范化、标准化发展提供了明确的指导。随后，实施“数据要素×”“人工智能+”及“可信数据空间”等行动计划，加快公共数据、企业数据资源开发利用，培育壮大数据产业，并不断完善数据安全治理体系。这些基础制度的建立，不仅为数据要素市场的健康发展提供有力保障，也为技术创新和产业升级创造良好的环境。在基础制度的建设过程中，政府还积极推动公共数据共享和开放，鼓励企业、科研机构和社会组织等多元主体参与数据要素市场的建设。同时，政府还加强了对数据安全的监管和保护，确保数据在流通和使用过程中的安全性和隐私性，为数据要素市场的繁荣发展奠定坚实基础。
2.安全治理升级：随着数据要素市场的快速发展，数据安全治理问题也日益凸显。为了应对这一挑战，政府和企业纷纷加强了对数据安全治理的投入和创新。例如，一些企业引入了AI驱动的动态合规监测系统，该系统能够实时扫描数据风险，及时发现并处置潜在的安全隐患。某金融平台在应用了这样的系统后，违规事件的发生率同比下降了80%，这充分证明数据安全治理创新的有效性。此外，政府还加强对数据跨境流动的监管和管理，建立完善的数据安全评估机制，确保数据在跨境流动过程中的合法性和安全性。
3.国际规则参与：在全球化的背景下，数据跨境流动已成为不可逆转的趋势。为了推动数据跨境流动的规范化、标准化发展，我国政府积极参与国际规则的制定和谈判。我国主导制定了全球首个《数据跨境流动安全评估标准》，这一标准的出台为全球数据跨境流动提供了重要的参考和依据。通过参与国际规则的制定，我国不仅提升了自身的国际影响力，还为全球数据要素市场的健康发展作出了积极贡献。例如，某跨境电商企业利用我国制定的《数据跨境流动安全评估标准》成功拓展了东南亚市场，合规成本降低了40%。这一成功案例充分展示了我国在国际规则制定方面的实力和影响力。
从底层逻辑来看，数据要素化的发展需要制度创新与技术进步的协同推进。制度为技术应用划定边界，确保技术创新在合法、合规的框架内进行；而技术则为制度落地提供手段，推动制度创新在实践中不断得到完善和优化。二者相互依存、相互促进，共同构建数据要素市场化配置的中国方案，为全球数据要素市场的健康发展贡献更多智慧和力量。
未来已来！人工智能正在重塑数据要素化的未来图景。人工智能正推动数据要素化从“要素觉醒”迈向“价值革命”。通过生产工具革新、场景价值释放、流通生态重构、中小企业赋能、制度技术协同五大底层逻辑变革，数据要素正从“沉睡的金矿”转化为“流动的血液”，驱动数字经济与实体经济深度融合。未来，随着AI技术的持续突破与制度创新的深化，数据要素化将释放更大生产力，打造高质量发展的新引擎。
本文仅代表作者观点。
