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亿邦智库:跨境数据创新联合体正当时

黄斌 2025/11/18 20:55
黄斌 2025/11/18 20:55

邦小白快读

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文章介绍国家推动跨境数据创新联合体的核心干货,包括政策支持、技术应用和实践案例,帮助快速理解实操要点。

1. 国家政策支持:科技部、发改委2025年密集出台政策,强化企业创新主体地位,鼓励龙头企业牵头建设创新联合体,场景开放连接技术与产业。

2. 技术驱动:数据中台开源提供去中心化共享平台,确保安全合规;AI赋能智能化引擎,应用于工业自动化等领域,如江苏工程机械联合体突破数字孪生技术。

3. 实践案例:江苏成立五大联合体,例如徐工集团牵头工程机械方向,联合高校投入1.5亿,预计开发2000个数据产品、带动百亿产值;跨境数据服务中心如贵州与杭州合作,解决高端制造数据流通问题。

4. 机会提示:沿海产业带跨境需求高涨,平台可打造标杆场景,如在综试区整合数据壁垒,形成示范效应。

文章突出数据技术创新如何结合品牌营销和产品研发,助力消费趋势洞察。

1. 产品研发支持:AI技术驱动创新联合体,如工业人工智能聚焦生产工艺自动生成和数字孪生优化,提升产品设计效率。

2. 品牌渠道与消费趋势:场景开放提供新赛道应用,涵盖人工智能等领域,帮助品牌接入用户行为数据;跨境数据服务联合体解决合规问题,适用于跨境品牌营销布局。

3. 用户行为观察:通过数据中台开源,品牌可共享消费趋势信息,分析市场动态;江苏生物医药联合体等案例展示数据价值挖掘。

文章解析政策驱动的增长机会和商业模式,提供明确的风险提示和合作策略。

1. 政策解读与机会提示:国家推动创新联合体政策密集出台,如长三角工作指引定义组建原则,2025年新增65座城市场景创新;跨境需求高涨,沿海产业带成为重点领域,存在5500万数据交易机会。

2. 事件应对与风险提示:数据安全合规是关键挑战,机制创新需签订法律协议规避风险;场景融合不足可能导致“有想法没体量”问题。

3. 商业模式与合作方式:最新模式如江苏徐工集团联合体,通过校企合作投入1.5亿;跨境服务采用共建模式,如贵综与潮峰钢构合作,学习点包括数据壁垒打通策略。

文章聚焦数字化技术在生产和设计中的应用,揭示商业机会和电商启示。

1. 生产与设计需求:工业人工智能方向突破具身智能大模型,优化制造自动化;江苏工程机械联合体开发2000个数据产品,提供生产流程优化方案。

2. 商业机会:跨境数据服务需求明确,高端制造等领域合作可带产值增长;机制创新如资金链融合,助力工厂融入生态。

3. 推进数字化启示:数据中台开源提供统一管理平台,AI赋能提升效率;学习江苏案例,工厂可参与联合体实现产业链升级。

文章梳理行业趋势和技术方案,解决客户痛点和创新需求。

1. 行业发展趋势:数据产业创新联合体全国兴起,2025年政策密集推动场景开放应用;跨境服务成焦点,沿海需求增长趋势明确。

2. 新技术应用:数据中台开源提供透明安全架构,解决共享与合规双重痛点;AI赋能智能化引擎,在工业领域深化技术攻关。

3. 客户痛点与解决方案:数据跨境流通安全、效率问题是关键痛点,如贵综跨境中心采用共建模式提供创新方案;开源中台通过社区审计确保数据安全。

文章详述平台在数据联合体中的需求和运营管理,强调风险规避和新做法。

1. 平台需求和问题:数据流通壁垒和合规风险突出,如跨境服务需打通海关、物流环节;城市场景创新中“没体量”挑战显示机会需求高涨。

2. 平台的最新做法与招商:开放创新场景模式如“中心共建+技术交流”,江苏联合体由平台牵头联合企业高校;跨境平台可与综试区合作打造全流程数字贸易场景。

3. 运营管理与风险规避:机制创新确保稳定运行,需协议规范决策和经济收益;AI技术应用需保障数据安全,建议学习开源中台持续审计做法。

文章分析产业新动向和政策启示,探讨商业模式和新问题。

1. 产业新动向:创新联合体建设成为国家战略,江苏五大联合体破题试点;跨境服务需求明确,从“盆景”到“风景”的规模化挑战浮现。

2. 新问题与政策法规建议:场景融合不足问题需系统性集成方案;政策建议包括加强技术推广和场景开放,如国务院文件要求加快高价值应用培育。

3. 商业模式研究:联合体形式如生态共生案例徐工集团闭环“数据—信用—资本”模式;跨境合作如贵综杭州中心提供创新性启示。

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Quick Summary

The article outlines key takeaways from China's national initiative to promote cross-border data innovation consortiums, covering policy support, technology applications, and practical cases for quick understanding of implementation essentials.

1. National Policy Support: In 2025, the Ministry of Science and Technology and the National Development and Reform Commission introduced intensive policies to strengthen enterprises' role as innovation drivers, encouraging leading firms to establish innovation consortiums and opening up scenarios to bridge technology and industry.

2. Technology-Driven Approach: Open-source data middle platforms provide decentralized sharing while ensuring security and compliance; AI-powered intelligent engines are applied in areas like industrial automation, such as Jiangsu's engineering machinery consortium advancing digital twin technology.

3. Practical Cases: Jiangsu launched five consortiums—e.g., XCMG-led engineering machinery initiative with universities investing ¥150 million, aiming to develop 2,000 data products and generate ¥10 billion in output; cross-border data service centers like Guizhou-Hangzhou collaboration address data flow challenges in high-end manufacturing.

4. Opportunity Insights: Coastal industrial belts show rising cross-border demand; platforms can create benchmark scenarios by integrating data barriers in pilot zones to demonstrate replicable models.

The article highlights how data technology innovation integrates with brand marketing and product R&D to enhance consumer trend insights.

1. Product R&D Support: AI-driven innovation consortiums, such as industrial AI focusing on automated process generation and digital twin optimization, improve product design efficiency.

2. Brand Channels & Consumer Trends: Scenario openings offer new application avenues in AI and other fields, enabling brands to access user behavior data; cross-border data service consortiums address compliance for global marketing strategies.

3. User Behavior Observation: Open-source data middle platforms allow brands to share consumer trend data and analyze market dynamics; cases like Jiangsu’s biomedicine consortium demonstrate data value extraction.

The article analyzes policy-driven growth opportunities and business models, providing clear risk alerts and collaboration strategies.

1. Policy Insights & Opportunities: National policies promote innovation consortiums, e.g., Yangtze River Delta guidelines defining formation principles and 65 new urban innovation scenarios by 2025; cross-border demand surges in coastal industrial belts, creating 55 million data transaction opportunities.

2. Risk Management & Challenges: Data security compliance is critical, requiring legal agreements for risk mitigation; insufficient scenario integration may lead to 'ideas without scale' issues.

3. Business Models & Collaboration: Latest models include Jiangsu’s XCMG consortium with ¥150 million university partnerships; cross-border services adopt co-building approaches, such as Guizhou-Chaofeng Steel collaboration, highlighting data barrier removal strategies.

The article focuses on digital technology applications in production and design, revealing commercial opportunities and e-commerce implications.

1. Production & Design Needs: Industrial AI breakthroughs in embodied intelligence models optimize manufacturing automation; Jiangsu’s engineering machinery consortium develops 2,000 data products for production流程 optimization.

2. Commercial Opportunities: Clear demand for cross-border data services in high-end manufacturing drives output growth;机制创新 like funding chain integration helps factories join ecosystems.

3. Digital Transformation Insights: Open-source data middle platforms offer unified management; AI enhances efficiency; learning from Jiangsu cases, factories can join consortiums for supply chain upgrades.

The article synthesizes industry trends and technical solutions to address client pain points and innovation needs.

1. Industry Trends: Data innovation consortiums gain momentum nationwide, with 2025 policies accelerating scenario openings; cross-border services become a focus amid rising coastal demand.

2. New Technology Applications: Open-source data middle platforms ensure transparent, secure architecture for sharing and compliance; AI engines deepen industrial technical advancements.

3. Client Pain Points & Solutions: Cross-border data flow security and efficiency are key challenges—e.g., Guizhou’s cross-border center uses co-building models; open-source platforms employ community audits for data safety.

The article details platform needs and operational management in data consortiums, emphasizing risk avoidance and innovative practices.

1. Platform Challenges: Data flow barriers and compliance risks persist, e.g., cross-border services require customs-logistics integration; 'scale deficiency' in urban scenarios reflects high opportunity demand.

2. Latest Practices & Recruitment: Open innovation models like 'center co-building + tech exchange'—e.g., Jiangsu consortiums led by platforms with enterprise-university partnerships; cross-border platforms can collaborate with pilot zones for end-to-end digital trade scenarios.

3. Operations & Risk Mitigation:机制创新 ensures stable operations via decision-making and revenue agreements; AI applications must prioritize data security, learning from open-source platform audit practices.

The article examines industrial trends and policy implications, exploring business models and emerging issues.

1. Industrial Dynamics: Innovation consortiums become a national strategy, with Jiangsu’s five consortiums as pilots; cross-border service demand highlights scalability challenges from 'potted landscapes' to 'scenery.'

2. New Issues & Policy Recommendations: Scenario integration gaps require systemic solutions; policies should accelerate high-value applications, per State Council directives.

3. Business Model Research: Consortium forms like XCMG’s closed-loop 'data-credit-capital' model; cross-border collaborations (e.g., Guizhou-Hangzhou center) offer innovative insights.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

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【亿邦原创】数据产业作为一种以数据要素价值发现与利用为核心的全新产业形态,正在全国范围内催生一系列创新实践。今年以来,从国家部委到地方政府,一系列支持创新联合体建设的政策密集出台,江苏五大数据产业创新联合体的先行先试,都在鼓励各类数据资源大平台、龙头企业与数据要素综合试验区开放创新场景相结合,构建以安全和合规为前提、技术与资源双轮驱动的新型数据产业创新联合体。

国家加速布局创新联合体

2025年下半年,国家层面陆续释放政策信号,支持企业牵头组建创新联合体,承担更多国家科技攻关任务。科技部在10月24日介绍党的二十届四中全会精神的新闻发布会上明确表示,要“强化企业科技创新主体地位,支持企业牵头组建创新联合体、承担更多国家科技攻关任务”。

这一表态将创新联合体建设提到了新的战略高度。在同期,国家发展改革委等印发的《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》,提出“鼓励国有企业、行业龙头企业、平台企业等带头推进联合创新发展”。这些政策传递出明确信号:国家正积极推动大企业开放创新资源,构建协同创新生态。

而在2025年11月7日,国务院办公厅发布的《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》则进一步丰富了创新联合体的内涵,明确指出场景是“连接技术和产业、打通研发和市场的桥梁”,是推动科技创新和产业创新融合发展的重要载体。

从强化企业创新主体地位,到鼓励龙头企业带头推进联合创新,再到加快场景培育,一系列政策共同勾勒出国家对于加速构建数据产业创新联合体促进数据产业发展的战略布局。

江苏五大联合体的先行先试

在国家政策指引下,各地积极开展创新联合体的实践探索,在长三角地区特别是江苏省的先行先试尤为引人注目。其中,在2025年9月,长三角三省一市科技部门联合印发《长三角创新联合体建设工作指引(试行)》,明确将创新联合体定义为“以重大科技任务为牵引,以共同利益为纽带,以创新链、产业链、资金链、人才链深度融合为特征”的组织形式。这份工作指引对创新联合体的功能定位、组建原则和条件程序作了详细规定。

而江苏省率先在数据产业创新联合体建设上破题。8月30日,全省首批5家数据产业创新发展联合体正式成立,涉及工业人工智能、生物医药、数据要素流通交易、工程机械、数字金融等前沿方向。这五个联合体各由一个领军企业或平台牵头,联合产业链上下游企业、高校和科研机构共同组建。譬如,以工程机械方向为例,徐工集团牵头组建的江苏省数据产业创新联合体,联合了数族科技、清华大学、南京邮电大学、中国矿业大学等数十家单位。根据规划,该联合体将在三年内投入1.5亿元,汇聚工程机械行业数据1.3PB,开发2000个数据产品,实现数据交易额5500万元,带动产业链新增产值超百亿元。

从场景开放到生态共生

构建高效的数据产业创新联合体,需要清晰的实施路径。从政策导向和实践案例来看,场景开放是起点,机制创新是关键,生态共生是目标。其中,场景开放是创新联合体的粘合剂。国务院办公厅的实施意见明确提出,要“打造一批新领域新赛道应用场景”,涵盖数字经济、人工智能、全空间无人体系、生物技术、清洁能源、海洋开发等领域。这些领域为数据产业创新联合体提供了丰富的应用场景。譬如,合肥市通过发布“机会清单”和“能力清单”,搭建“场景发布厅”,已开展各类场景对接活动431场,推动落地合作项目1200余个。场景开放为创新联合体提供了实实在在的落地空间。

机制创新是创新联合体的生命力。长三角创新联合体工作指引提出了遵循市场机制的原则,要求“通过平等协商,签订具有法律效力的创新联合体组建协议,建立研究方向决策、项目资金投入、协同合作攻关、知识产权管理、成果推广应用、经济收益分配等运行机制”。这些机制安排保障了创新联合体的稳定运行和持续发展。

生态共生是创新联合体的目标。前述徐工集团牵头的工程机械数据产业创新联合体,已形成“数据—信用—资本”的闭环生态。这些案例表明,创新联合体最终要构建起共生共荣的产业生态。

联合体构建的技术驱动

数据产业创新联合体的高效运作,离不开技术支撑。数据中台开源和AI赋能正成为两大技术驱动力。其中,数据中台开源为创新联合体提供了统一的数据管理和共享平台。业内实践表明,开源数据中台能够提供开放的去中心化的技术架构,把企业生态或创新联合体的各种数据资源和能力进行统一管理和共享,对政企类复杂组织尤为重要。

开源数据中台的透明性、灵活性和可扩展性,正好满足了创新联合体对数据共享和安全合规的双重需求。开源数据中台能够提供透明的安全机制和社区持续的安全审计优势,使得数据使用更加放心。这一特性对于保障创新联合体数据安全至关重要。

AI赋能则为创新联合体提供了智能化引擎。国务院办公厅的实施意见特别强调,在人工智能领域要“加强关键核心技术攻关和推广应用,加快高价值应用场景培育和开放”。国家发展改革委的政策则鼓励“在保障数据安全合规前提下,支持数创企业公平参与公共数据资源开发利用”。

AI技术与数据产业的结合,正催生一系列新应用。江苏省数据产业创新联合体中,工业人工智能方向聚焦“AI驱动的制造自动化技术及系统”,致力于突破生产工艺自动生成、具身智能大模型及数字孪生优化等关键技术。

总的来看,采用“大模型+协同运营领域模型+场景+智能体+知识库”的开放数据中台,能够打造可组装、自生长的数智化能力,从而为各类数据产业创新联合体,实现从数据汇聚到价值创造的功能升级。

跨境数据创新联合体需求明确

数据产业创新联合体建设从长远看,仍面临从“盆景”到“风景”的挑战。据有关机构研究表明,截至2024年6月底,全国已有65座城市开展场景创新相关工作,较上年增加25座城市。场景创新最突出的特点就是融合性,即只有新技术、新产品、新业态、新模式的系统化集成,才能挖掘出单一技术条件下难以实现的更深层次价值和体验,探索出科技创新和产业创新深度融合的新路径。但是,一些城市感觉自己有场景但没体量,还有的城市有想法但提心需求;企业是创建新场景的主体,难点在于如何释放机会、提供环境,让企业想干、敢干、愿意干。因此,已有相对成熟市场及需求的互联网数据资源大平台特别是跨境电商平台的能力与城市数据产业发展的需求相结合,共建数据产业创新联合体将是一种比较理想的方向。

2025年10月20日,由贵州的贵综跨境数据服务科技有限公司与杭州潮峰钢构集团共建的数据跨境服务创新中心(杭州中心)揭牌运营。该中心采用“中心共建+技术交流+需求对接”的合作模式,重点聚焦高端制造、建筑工程等领域面临的数据跨境流通安全、合规与效率难题,提供创新性的解决方案。而从亿邦智库近期的调研显示,面向跨境与出海的沿海产业带,类似的需求正在高涨,正在成为可以关注的重点领域,特别对于拟开放创新场景引领新型业态发展的大平台而言。

当前,已有不少地方将跨境电商作为重点发展行业,已与大型跨境电商平台携手,在有条件的地方,集中资源打造一批具有标杆性的跨境数据服务场景。例如,在跨境电商综试区或数据要素综试区,系统性构建“全流程数字贸易便利化”场景,将海关、税务、外汇、物流与跨境数据服务等环节的数据壁垒打通,汇集新技术、新服务和新业态在此进行集成性验证,可以在跨境数据服务领域形成强大的示范效应。

从各地情况来看,数据产业创新联合体的实践正在更广泛的领域展开。随着更多新场景的打造和大平台开放创新场景,将会有更多企业融入创新生态,数据要素的潜能将充分释放,为高质量发展注入新动能。亿邦智库将持续关注各地方的数据产业促进政策、产业图谱编制与数创企业培育工作,开展政策解读,报道相关进展。

联系邮箱为:huangbin@ebrun.com

文章来源:亿邦动力研究院

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