产业互联网平台在数据流通中扮演什么角色？

产业互联网平台被国家数据局定位为“数据流通服务平台企业”主力军，负责促进行业数据流通交易和开发利用。其汇聚研发、生产、销售全链条高价值数据，自有数据占比达60%，是数据资产化的先行区。

产业互联网发展的三大增长引擎有哪些？

三大增长引擎为产业AI深度融合、深度价值链网状生态构建和产业出海体系化。例如震坤行AI模型提升选型准确率至98%，国联股份形成交易服务数据闭环，泛鼎国际以仓带链实现供应链输出。

产业互联网企业2025年的营收表现如何？

2025年上半年近八成企业保持增长，13家上市公司中超半数营收增长，9家利润上扬。头部企业如卓尔智联营收突破900亿元，行业呈现净现金流增速大于利润增速的健康态势。

国家数据局：产业互联网平台等是行业数据开发利用主力军

黄斌 2026-01-13 18:32

黄斌 2026/01/13 18:32

邦小白快读

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文章介绍了产业互联网平台被国家数据局定为数据流通主力军的关键信息，并提供了实操干货。

产业互联网进入成长期，核心是价值创造：1.基于AI、深度价值链和产业出海三大引擎驱动增长。2.数据优势体现在高价值结构化数据，如销售和生产数据实时更新率近80%，自有数据占比60%，形成供需一体闭环。3.着力点包括强化数据基础能力、场景驱动创新和构建可信生态。

实操干货包括：1.企业如何提升数据流通效能，如推广首席数据官制度、建立统一数据标准（如京东工业“墨卡托”标准商品库）。2.案例展示：震坤行“行家玲珑”AI模型提升商品选型准确率至98%；齐心集团AI财务结算准确率达96%。3.风险提示：数据质量挑战如非结构化数据占比高，需投资智能算力应对。

品牌商可关注品牌营销、产品研发和消费趋势中的干货。

品牌溢价能力提升：1.数智品牌企业占比从2024年的5.8%增至15.6%，体现向价值链上游延伸。2.案例：震坤行孵化“安丹达”自有品牌推动国产化替代；京东工业“墨卡托”标准商品库解决行业“一物多码”，提升工业品品质品牌化。

产品研发趋势：1.AI深度融入研发和生产环节，如国联股份将AI用于供应链决策，降本增效。2.消费趋势转向全球化：产业出海从商品输出升级为供应链和模式输出，如乐其创新SmallRig通过开放式全球共创生态，实现年均500余款新品、21天开发周期。

用户行为观察：1.数据驱动产品创新，如泛鼎国际“以仓带链”模式整合海外销售；2.消费需求变化体现在供应链韧性需求，推动数据产品开发如预测性维护。

卖家可关注政策解读、市场机会和风险提示的干货。

政策支持明确：1.国家数据工作会议将产业互联网平台定为“数据流通服务平台企业”主力军，提供政策背书。2.增长市场机会：产业出海体系化，如“抱团出海”模式共享品牌渠道，破解中小企业困境；营收结构优化，多元化盈利模式（交易+服务+数据）成为主流。

事件应对措施：1.面对数据质量挑战，强化基础能力如建立数据标准体系和接口规范。2.合作方式：构建可信数据生态，联合政府、第三方机构使用隐私计算技术。

风险与机会提示：1.正面影响：产业互联网企业营收增长，超半数上市公司利润上扬；机会如数据资产证券化（陕建物流发行首单产品）。2.负面影响：宏观经济挑战下，需关注数据治理不足风险；最新商业模式如“数据+金融”创新，将数据作为融资担保物。

工厂可关注生产需求、商业机会和数字化启示的干货。

产品生产和设计需求：1.AI深入生产核心环节，如齐心集团AI实现财务结算自动对接，准确率96%；震坤行AI模型优化采购全链路。2.以需定产：深度价值链纵向一体化打通产供销数据孤岛，案例国联股份形成“交易驱动服务”闭环。

商业机会：1.数据资产化路径，如宝钢股份“数字孪生高炉”将工业数据转化为可交易资产；陕建物流完成数据资源化到证券化全路径。2.推进数字化启示：投资智能算力处理海量数据；推广首席数据官制度，建立行业数据标准（如震坤行“工业用品数据字典”）。

机会提示：产业出海提供全球化布局，如产业集群“抱团出海”共享运营赋能；风险：非结构化数据占比高，需强化元数据管理。

服务商可关注行业趋势、新技术和解决方案的干货。

行业发展趋势：1.产业互联网进入成长期，AI、价值链整合和出海驱动增长；营收结构优化，技术服务和数据增值服务占比提升（产业数智科技企业占36.6%）。2.新技术应用：生成式AI务实化转向场景深耕，“大模型导航、小模型执行”协同范式；隐私计算、区块链用于可信数据流通。

客户痛点：1.数据质量不足，如非结构化数据占比高、元数据管理混乱导致可用性低。2.跨组织协同障碍影响数据共享。

解决方案：1.智能算力与边缘计算应对实时数据处理；开发数据智能体如预测性维护、供应链风险预警。2.构建可信数据空间，使用数据沙箱技术实现“可用不可见”流通；案例：京东工业标准商品库、震坤行数据字典实践推广。

平台商可关注商业需求、平台做法和风险规避的干货。

商业对平台需求：1.企业需要数据流通服务，平台作为“精炼厂”将原始数据冶炼成高价值产品；供需一体闭环场景快速验证数据价值。2.平台招商机会：与各地数据交易所对接，结合场内合规与场外灵活；案例国联股份延伸智慧物流、数字云仓服务。

平台最新做法：1.运营管理：构建“交易+服务+数据”多元化模式；推广数据标准体系如“墨卡托”商品库。2.风向规避：使用隐私计算、区块链保障数据主权和安全，实现“可控可计量”流通。

风险提示：1.数据治理挑战需强化基础能力；2.机会：探索数据要素市场收益分配机制，培育数据商等第三方服务链；案例汇通达“千县AI超级店长”自动化门店管理。

研究者可关注产业动向、政策建议和商业模式的干货。

产业新动向：1.产业互联网迈入成长期，特征是大范围价值闭环效应；AI、价值链与出海构筑增长新范式。2.新问题：跨组织协同障碍阻碍数据共享；数据质量与治理不足。

政策法规建议：1.完善数据确权、登记、评估基础制度；政府需支持建设行业级可信数据空间。2.启示：强化数据流通监测体系，如年度化产业互联网数据要素服务指标研究。

商业模式：1.多元化盈利：超越交易佣金，转向“交易+服务+数据”模式；数据资产化路径（如资源化→产品化→资产化→证券化）。2.案例：陕建物流发行全国首单数据资产证券化产品；产业集群“抱团出海”模式破解中小企业困境。

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我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

China's National Data Administration has designated industrial internet platforms as key players in data circulation, with practical insights provided.

Industrial internet is entering a growth phase focused on value creation: 1. Growth is driven by AI, deep value chain integration, and industrial globalization. 2. Data advantages include high-value structured data, with real-time sales/production data updates near 80% and proprietary data accounting for 60%, forming a closed-loop supply-demand system. 3. Key focuses include strengthening data infrastructure, scenario-driven innovation, and building a trusted ecosystem.

Practical insights: 1. How companies enhance data circulation efficiency, such as promoting Chief Data Officer systems and establishing unified data standards (e.g., JD Industrial's "Mercator" standard product catalog). 2. Case studies: ZKH's "Xingjia Linglong" AI model improved product selection accuracy to 98%; Aisin Group's AI financial settlement achieved 96% accuracy. 3. Risks: Data quality challenges like high proportion of unstructured data require investment in intelligent computing.

Brands should focus on branding, product development, and consumer trend insights.

Brand premium enhancement: 1. Digital-savvy brand companies increased from 5.8% to 15.6% in 2024, showing upstream value chain expansion. 2. Cases: ZKH incubated "Andanda" private brand for import substitution; JD Industrial's "Mercator" catalog solved industry-wide "multiple codes for one item" issues, enhancing industrial product branding.

Product development trends: 1. AI deep integration in R&D and production, e.g., GLP using AI for supply chain decision-making to reduce costs. 2. Globalization shift: Industrial globalization upgraded from product export to supply chain/model export, e.g., SmallRig's open global co-creation ecosystem achieving 500+ new products annually with 21-day development cycles.

User behavior insights: 1. Data-driven product innovation, e.g., Fan Ding International's "warehouse-led chain" model integrating overseas sales. 2. Supply chain resilience demands driving data product development like predictive maintenance.

Sellers should focus on policy interpretation, market opportunities and risk alerts.

Clear policy support: 1. National Data Work Conference designated industrial internet platforms as main "data circulation service providers." 2. Growth opportunities: Systematic industrial globalization through "group出海" model sharing brand channels; diversified revenue models (transaction+service+data) becoming mainstream.

Action measures: 1. Address data quality challenges by establishing data standards and interface specifications. 2. Collaboration: Build trusted data ecosystems with government/third parties using privacy computing.

Risk/opportunity alerts: 1. Positive: Over half of listed industrial internet companies reported profit growth; opportunities like data asset securitization (Shaanxi Construction's first product). 2. Negative: Data governance risks amid macroeconomic challenges; innovative "data+finance" models using data as collateral.

Factories should focus on production needs, business opportunities and digitalization insights.

Production/design demands: 1. AI integration in core processes, e.g., Aisin's 96% accurate AI financial settlement; ZKH's AI optimizing procurement. 2. Demand-driven production: Vertical integration breaks data silos, e.g., GLP's "transaction-driven service" closed-loop.

Business opportunities: 1. Data assetization paths, e.g., Baosteel's "digital twin furnace" converting industrial data into tradable assets. 2. Digitalization insights: Invest in intelligent computing for big data; promote CDO systems and industry standards (e.g., ZKH's "Industrial Supplies Data Dictionary").

Opportunities: Industrial globalization enables global layout through "group出海" clusters. Risks: High unstructured data requires enhanced metadata management.

Service providers should focus on industry trends, technologies and solutions.

Industry trends: 1. Industrial internet growth phase driven by AI, value chain integration and globalization; rising share of tech/data services (36.6% of digital-tech enterprises). 2. New tech applications: Generative AI shifting to practical scenarios; privacy computing/blockchain for trusted data circulation.

Client pain points: 1. Poor data quality from high unstructured data proportion and chaotic metadata management. 2. Cross-organization collaboration barriers hindering data sharing.

Solutions: 1. Intelligent/edge computing for real-time processing; develop data agents like predictive maintenance. 2. Build trusted data spaces using sandbox tech for "usable but invisible" circulation; cases: JD Industrial's catalog, ZKH's data dictionary.

Platforms should focus on commercial demands, operational practices and risk mitigation.

Commercial demands: 1. Need for data circulation services where platforms refine raw data into high-value products; closed-loop scenarios quickly validate data value. 2. Partnership opportunities: Connect with data exchanges combining compliance and flexibility; e.g., GLP expanding to smart logistics/digital warehousing.

Platform practices: 1. Operations: Build "transaction+service+data" diversified models; promote data standards like "Mercator" catalog. 2. Risk control: Use privacy computing/blockchain to ensure data sovereignty and "controllable, measurable" circulation.

Risks: 1. Data governance challenges require infrastructure strengthening. 2. Opportunities: Explore data market revenue sharing mechanisms; case: Huitongda's "AI County Super Manager" automating store management.

Researchers should focus on industry dynamics, policy recommendations and business models.

Industry trends: 1. Industrial internet entering growth phase with large-scale value闭环 effects; AI/value chain/globalization forming new growth paradigm. 2. New challenges: Cross-organization collaboration barriers and inadequate data governance.

Policy recommendations: 1. Improve data rights confirmation, registration and valuation systems; government support for industry-level trusted data spaces. 2. Insights: Strengthen data circulation monitoring systems, e.g., annual industry internet data element service metrics.

Business models: 1. Diversified revenue beyond transaction fees to "transaction+service+data" models; data assetization paths (resource→product→asset→securitization). 2. Cases: Shaanxi Construction's first data asset securitization; "group出海" model solving SME challenges.

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【亿邦原创】就在年终岁末举行的2026年全国数据工作会议上，明确将产业互联网平台企业划入“数据流通服务平台企业”范畴，并称之为促进行业数据流通交易和开发利用的“主力军”。这一官方定调，标志着产业互联网在国家数字化发展战略中的地位实现了关键性跃升。而就在不久前的2025年12月3号，亿邦智库所发布的《2025产业互联网发展报告》（以下简称“报告”）显示，产业互联网已从资本闭环驱动的初创期，迈入以大范围价值创造为主线的成长期。AI、深度价值链与产业出海成为解锁新周期的三大钥匙。产业互联网不再仅是优化供应链的工具，而是激活数据要素、重构产业价值网络的基石。

01 产业互联网发挥数据优势迈入价值创造新阶段

当前，产业互联网的发展基本面稳固，但内在逻辑已发生深刻转变。根据亿邦智库的研判，产业互联网已告别依赖资本输血的初创期，进入以“大范围价值闭环效应”为标志的成长期。这一阶段的核心特征是，企业不再仅仅追求交易规模的线性增长，而是着力于通过数字化手段，在更广阔的产业生态中配置生产要素、创造可衡量、可持续的价值。这种价值创造具体沿着三个方向展开：产业AI的深度融合、深度价值链的纵向一体化与横向整合，以及产业出海的全球化布局。

《报告》指出，新模式新业态的质变正由此催生，推动出现高效率、高盈利且能组织大范围生态协作的数字化赋能平台与产业数智科技公司。从企业生存状况看，2025年上半年，尽管营收增速同比有所放缓，但近八成产业互联网企业仍保持增长。资本市场也呈现出新的偏好，传统VC热度下降，地方国资与产业资本成为最重要的资金方，占比接近六成。而国资的投资逻辑深刻反映了新周期的价值取向，即不是以单纯财务回报为目标，而是强调产业协同、区域经济贡献与清晰的盈利能力。例如，农信数智获得盐城市国资基金投资，核心逻辑在于其数智养殖、供应链平台能直接赋能盐城千亿产值的农业产业，实现业务落地与区域发展的双赢。

02 AI、价值链与出海构筑基于数据要素的增长新范式

产业互联网的增长引擎，已明确地锚定在三个基于数据要素的增长维度上来。即：首先是产业AI的务实化与深度化。2025年，生成式AI进入规模化应用元年，但产业界的态度明显转向“务实主义”。从追逐参数的大模型竞赛，进入深耕场景效用的新阶段。“大模型导航、小模型执行”的协同范式成为主流。垂直产业平台凭借其全链条高质量数据和对产业的深度理解，成为AI技术落地的最优着陆点。譬如，震坤行自主研发的“行家玲珑”工业用品AI大模型，基于超2000万SKU产品数据训练，打造了覆盖采购全链路的智能体矩阵，将商品选型准确率提升至98%，远超通用大模型的66%。加之，AI的渗透逻辑也从单点应用转向组织价值链重构，深入研发、生产、供应链等核心环节。国联股份、齐心集团等企业已将AI深度融入运营、供应链与决策支持场景，带来显著的降本增效。例如，齐心集团通过AI实现财务结算自动对接，准确率达96%；汇通达的“千县AI超级店长”可协助门店自动化完成60%的日常管理工作。

其次是深度价值链的网状生态构建。这体现在纵向一体化打通“产、供、销”数据孤岛，实现以需定产；横向一体化整合物流、金融、技术、园区等外部资源，构建服务中台。譬如国联股份的实践是典型案例，其以产业电商交易切入，延伸出智慧物流、数字云仓、云工厂等服务，最终形成“交易驱动服务、服务沉淀数据、数据反哺产业”的闭环。向上突破则体现在工业品品质品牌化，如京东工业通过“墨卡托”标准商品库解决行业“一物多码”难题，震坤行则通过孵化“安丹达”等自有品牌，在关键领域推动国产化替代，提升附加值。

最后是产业出海的体系化与生态化。面对全球供应链重构，中国企业正发挥数据要素的作用与价值，力求从单纯的“商品输出”转向“供应链输出”和“模式输出”等综合能力。譬如，泛鼎国际“以仓带链”成为新范式，海外仓升级为整合运输、仓储、配送、销售的供应链枢纽。产业互联网研发模式则通过数据驱动、用户共创和平台生态，助力品牌全球化。乐其创新SmallRig通过开放式全球共创生态，实现年均500余款新品、21天开发周期的敏捷创新。产业集群“抱团出海”模式，则通过共享品牌、渠道与运营赋能，破解中小企业单打独斗的困境。

03 产业互联网何以承载数据要素流通利用重任

全国数据工作会议将产业互联网平台企业明确为“数据流通服务平台企业”的主力军，这一判断基于对产业互联网所具有的不可替代的独特优势。即产业互联网平台深耕垂直行业，天然汇聚了覆盖研发、采购、生产、物流、销售全链条的高价值、高实时性的结构化数据。

据《报告》，在垂直产业平台中，销售、生产数据实时更新率接近80%，自有数据占比高达60%。这些数据源于真实的业务往来，是与业务深度绑定的“数据链”，而非离散的数据点，其质量和价值远高于公开或爬取数据。而且，平台链接海量产业企业，既是数据的生产者、汇聚者，也是数据应用最迫切的需求方。这种“供需一体”的闭环场景，使得数据能够快速在业务中验证价值，形成“数据驱动业务-业务反馈数据”的良性循环。因此，产业互联网平台正成为数据资产化的先行区。宝钢股份通过“数字孪生高炉”模型将工业数据转化为可交易的“绿色资产”解决方案；陕建物流则走通了“数据资源化→产品化→资产化→证券化”的全路径，成功发行全国首单数据资产证券化产品。这些实践表明，产业互联网平台不仅是数据流通的通道，更是将原始数据冶炼成高价值数据产品、并实现价值变现的“精炼厂”。

根据《报告》及相关行业跟踪，近三年来，产业互联网尽管面临宏观经济环境的挑战，但总体营收规模保持增长态势，且内部结构持续优化，盈利质量改善。从代表性上市公司群体看，2025年上半年，跟踪的13家产业互联网上市公司中，超半数企业实现营收增长，9家公司利润上扬，行业整体动能加速修复。特别值得关注的是，一个积极的信号是，产业互联网呈现“净现金流增速>利润增速>营收增速”成为新周期的健康指标，表明企业增长的质量和内生动力在增强。

从营收规模梯队看，头部企业地位稳固。2025年，卓尔智联营收突破900亿元，怡亚通、上海钢联、汇通达、国联股份均位于200-400亿区间，构成坚实的百亿梯队。50亿至100亿的腰部梯队包括药师帮、密尔克卫等企业，增长势头显著。从千峰奖申报企业的数据来看，产业互联网企业营收规模集中在1亿至500亿之间，其中5亿、50亿和500亿成为明显的规模门槛。这反映出企业在不同发展阶段面临的挑战与突破点。

更值得注意的是营收结构的优化。单纯依靠交易佣金或价差的模式正在被超越，“交易+服务+数据”的多元化盈利模式成为主流。《报告》显示，数字供应链与产业数智科技企业构成申报主体，其中产业数智科技企业占比达36.6%，反映出技术服务和数据增值服务在收入中的比重日益提升。数智品牌企业占比从2024年的5.8%大幅增长至15.6%，体现了向价值链上游延伸的品牌溢价能力。

04 产业互联网繁荣数据生态的可着力点

被赋予“主力军”的使命后，产业互联网平台应如何进一步提升数据流通交易服务效能，繁荣数据市场生态？结合《报告》中的挑战与发展建议，梳理出以下四个可着力点：

第一，开展产业互联网数据流通交易规模测算及监测指标体系研究。即建设年度化的产业互联网数据要素服务、流通交易实际、科学合理的监测体系，更精准地反映行业发展态势与作用，更好凝聚推进数据要素市场化价值化的社会共识。

第二，强化数据基础能力与标准化建设，筑牢流通底座。当前，数据质量与治理不足仍是核心挑战，非结构化数据占比高、元数据管理混乱导致可用性低。产业互联网平台应率先在垂直行业内部，推广首席数据官制度，牵头建立统一的数据标准体系、接口规范和质量认证体系。京东工业的“墨卡托标准商品库”、震坤行的“工业用品数据字典”都是有益实践，需在更多行业推广。同时，应投资于智能算力与边缘计算，以应对海量实时数据的处理需求，为高质量数据产品的生产提供算力保障。

第三，深化场景驱动的数据产品创新与价值闭环，强化数据要素流通利用实效。技术必须与业务深度融合。产业互联网平台应发挥其贴近产业场景的优势，以真实业务痛点（如“双碳”目标下的能耗管理、供应链韧性需求）牵引数据产品开发。推动从“数据报表”向“数据智能体”的跃迁，开发如智能寻源、预测性维护、供应链风险预警等可直接嵌入业务流程、产生显性效益的数据服务。探索“数据+金融”等创新模式，将数据资产作为融资担保物或证券化基础资产，如南京公交数据资产获得千万信贷的案例，为数据价值显性化开辟多元路径。

第四，构建可信、协同、开放的数据流通生态体系，支撑行业可信数据流通利用空间建设。跨组织协同障碍是数据共享的难关。产业互联网平台应联合龙头企业、政府及第三方机构，共同建设行业级“可信数据空间”。积极利用隐私计算、区块链、数据沙箱等技术，在保障数据主权和安全的前提下，实现数据“可用不可见、可控可计量”的流通。政府需完善数据确权、登记、评估、入表的基础制度，而平台则应在此基础上，探索清晰、公平的数据要素市场收益分配机制。培育和支持专业的数据商、第三方评估机构、法律与审计服务机构入驻平台生态，形成完整的数据服务产业链。

当前，产业互联网平台应主动与各地数据交易所对接，将场内交易的合规安全与场外流通服务的灵活高效相结合，成为全国一体化数据市场中较活跃、富有生产特性的节点。

从钢铁、化工到农业、纺织，产业互联网平台将一个个曾经孤立的工厂、仓库与市场连接成网。而在全国数据工作会议的指引下，产业互联的巨网，将发展成为促进数据要素流通、激发数字经济更强动力的关键通道，促进中国现代产业体系的智能化、绿色化和融合化发展。亿邦智库将持续关注产业互联网的发展，报道平台数智化与数据要素流通利用服务的创新案例，以及相关产业链发展的新成果。

联系邮箱为：huangbin@ebrun.com

文章来源：亿邦动力研究院