引言：数据资产化的时代机遇与挑战

随着数字经济时代的全面到来，数据已经成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，是国家基础性战略资源和经济高质量发展的核心支撑。我国数据要素资产化进程正不断加速，从2023年8月财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，到2024年1月《关于加强数据资产管理的指导意见》出台，一系列政策框架逐步明确了数据资源会计处理适用的准则和管理原则，为企业数据资产化提供了制度保障。

数据资产化是指将企业合法拥有或控制的数据资源，通过清洗治理转化为数据资源，并进一步设计开发成数据产品，最终形成可量化的数据资产，作为资本投入到企业中，以换取股权或其他相应权益的过程。

 然而，在这一转化过程中，企业面临着诸多挑战：数据确权难题使得数据权益边界模糊；数据孤岛现象导致数据流通壁垒；可信数据空间建设技术要求高且成本巨大；数据资产变现融资路径不够通畅；高质量数据集建设标准缺失。这些问题严重制约了数据要素价值的充分释放。

本文从标准角度出发，结合国内外最新实践案例、高校研究成果、专家论文以及政府部门政策支持，系统探讨解决这些问题的路径与方法，为企业数据资产化提供切实可行的解决方案。

1 数据确权问题：法律与政策保障框架

数据确权是数据资产化的第一道门槛，也是最为复杂的法律难题。传统物权理论难以直接适用于数据这一非竞争性、可复制性强的新型生产要素，需要构建全新的权属界定框架。我国通过政策先行先试，正在探索一条具有中国特色的数据确权路径。

1.1 数据知识产权登记的实践突破

贵州省在数据确权方面的创新实践具有标杆意义。2025年8月，贵州台江体旅融合产业发展（集团）有限责任公司成功取得贵州省首张“村BA”数据知识产权登记证书，确权的数据集包括：“村BA”比赛球队数据集、“村BA”赛事球员数据集、“村BA”赛事数据集、“村BA”视频流量数据集、“村BA”文创产品销售数据集、“村BA”球迷数据集、“村BA”旅游数据集。这一实践为数据确权提供了具体可行的操作范式，通过官方登记认证的方式，为数据资产赋予了法律认可的“身份证”，解决了数据权属界定的难题。

数据知识产权登记的核心价值在于让“知产”变“资产”，随着数字经济时代到来，数据已成为土地、劳动力、技术、资金之外的“第五要素”，是国家基础性战略资源。通过官方机构的认证登记，数据资源获得了明确的权利边界和法律保障，为后续流通交易奠定了基础。

1.2 合规与治理体系构建

数据确权不仅需要法律认定，更需要企业内部建立完整的数据治理体系和合规框架。苏州工业园区的苏州沃时数字科技有限公司登记的“化工医药领域用于人工智能模型的化学物质结构性质数据”数据知识产权案例，成功入选2025年国家知识产权局数据知识产权登记第二批十大典型案例，这是全国首单数据知识产权许可收益权质押融资项目。该案例表明，只有建立从数据采集、清洗、标注、整合到分析的全流程合规治理体系，才能满足数据知识产权登记的要求，实现数据资源的权属清晰化。

表：数据确权的主要法律与政策保障措施   

1.3 地域性探索与国家标准的衔接

各地正在开展多样化的数据确权探索，如广东省特种设备检测研究院中山检测院电梯质量追溯信息数据集正式完成数据知识产权存证登记，成功上线广东省数据知识产权存证登记平台，为数据价值的释放与应用提供了坚实的制度保障和法律支撑。这些地方性试点为国家层面建立统一的数据确权标准积累了宝贵经验，有助于逐步形成全国协调一致的数据确权框架。

数据确权问题的解决需要法律、政策、标准和实践多方协同，通过登记认证确立法律地位，通过合规治理确保数据质量，通过标准化处理实现跨域互认，最终构建起完整的数据确权生态系统。

2 数据孤岛问题：技术标准与制度协同

数据孤岛是阻碍数据价值释放的主要瓶颈之一。各方出于对安全的考虑，“不敢、不愿、不会”共享的数据孤岛困境普遍存在。破解这一难题需要从技术和制度两个维度同时入手，建立促进数据共享的标准和机制。

2.1 可信数据空间的技术标准体系

可信数据空间是破解数据孤岛问题的关键技术架构，它通过“共识治理”机制，吸引和推动多方共同参与数据产品与场景开发，并严格遵循“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”的安全原则。每日互动公司的“发数站”战略正是基于这一理念，通过“可信数据空间+可控大模型”的技术组合，联接数据使用方、数据提供方、数据服务方等主体，为多方数据要素价值的安全、高效流通提供可信空间。

可信数据空间的核心优势在于能够在保障数据安全的前提下推进数据价值利用。以贵阳城市可信数据空间为例，该空间基于区块链技术实现全流程使用留痕和可追溯，同时依托贵州省政务云平台，构建了上联国家、横联部门、下通市县乡村的省级政务云平台，实现全省政务部门数据的“一盘棋”归集、管理和使用。这种技术架构确保了数据在流通过程中的安全性、可控性和可追溯性，有效解决了数据提供方对安全风险的担忧。

2.2 公共数据的示范引领作用

公共数据的开放共享对破除数据孤岛具有重要的引领作用。贵州大数据集团同时承担着贵州省政务云平台的建设使命，构建了省级政务云平台，实现全省政务部门数据的“一盘棋”归集、管理和使用。这意味着他们所能调动的不仅是贵阳的数据，更是全省的公共数据资源，这也是贵阳相比其他试点城市独一无二的优势。

公共数据率先开放共享能够起到示范效应，降低企业对数据共享的风险顾虑。深圳市政府通过印发《深圳公共数据语料集（训练类）建设工作方案》，基于政务云搭建语料智能标注平台，已汇聚全市3.5PB公共数据语料开展加工标注，涵盖生态环境、交通运输、文化旅游、科学研究等领域。这种由政府主导的公共数据共享实践，为企业和行业数据共享提供了可借鉴的模式和经验。

2.3 数据共享的制度创新

破除数据孤岛不仅需要技术解决方案，更需要制度创新。许多企业仍对数据共享持观望态度，“不愿供、不敢供”成为普遍现象。究其原因，一方面是数据资产边界不清、收益机制不明确，企业担心“供了无回报”；另一方面是企业对数据安全、合规要求存在理解盲区，缺乏必要的治理能力与合规手段，担心“供了有风险”。

针对这些顾虑，贵阳城市可信数据空间与线下“贵州大数据集团数据开发利用加工基地”协同发力，以公共数据“率先下场”开展示范运营，清晰展示了“数据如何供、谁来用、怎样分利、安全如何保障”的全流程样板。这种“线上+线下”结合的模式，让数据要素的真正流通有章可循、有据可依，有效提振了企业参与数据共享的信心。

2.4 跨域数据融合的实践价值

跨域数据融合能够产生巨大的业务价值。贵阳某大型物流平台企业接入“运单合规性验证数据产品”后，将人工抽检升级为基于交通、税务等公共数据的自动核验，已完成超380万张运单的智能验真，助力企业合规开票超30亿元，显著降低了合规成本，增强了市场信誉和业务拓展能力。最初企业以为只能调用本省数据，没想到通过国家级渠道接入了全国范围的数据资源——数据的广度和质量实现了跨越式提升，最终的产品效果完全超乎他们的想象。这一案例充分展示了跨域数据融合带来的巨大潜力。

数据孤岛问题的解决需要综合运用技术手段和制度创新，通过可信数据空间确保数据安全流通，通过公共数据开放引领共享文化，通过制度创新明确收益分配机制，最终形成数据要素高效流动的生态系统。

3可信数据空间建设：技术架构与生态机制

可信数据空间是数据要素市场化配置的关键基础设施，它为数据提供方、使用方和服务方提供了安全、可信、高效的协作环境。近年来，我国在可信数据空间建设方面取得了显著进展，形成了一批可复制、可推广的实践案例。

3.1 技术架构与安全框架

可信数据空间的技术架构核心是确保“数据可用不可见，数据可控可计量”。每日互动公司在可信数据空间领域的布局提供了有益借鉴，该公司早在2022年就全程参与了温州数安港的建设过程，为行业建设可信数据空间积累了先行先试的经验。在实践中他们逐渐认识到，可信数据空间的核心远不止于基础设施的搭建，也并非简单地部署一套IT系统或采购几台服务器，而是需要构建一套完整的制度体系和运行机制，确保数据价值流通的安全与高效。

贵州大数据集团建设的可信数据空间采用了分层架构设计：最底层是基础设施层，提供计算、存储和网络资源；中间是数据管理层，实现数据的分类分级、权限控制和审计追踪；最上层是应用服务层，支持数据的查询、分析和可视化展示。整个架构依托区块链技术实现全流程使用留痕和可追溯，确保了数据流通的透明性和可审计性。

在安全框架方面，每日互动已在数据安全与个人信息保护领域形成三大类53项规范，涵盖安全要求、实施指南及检测评估标准。公司也参与了温州数安港的《数据百案分析》编撰，为有关部门在评审数据要素应用场景时，提供可落地的的行业经验和参考。这些安全标准和实践案例为可信数据空间的建设提供了重要技术支撑。

3.2 运营生态与商业模式

可信数据空间不仅是一个技术平台，更是一个蓬勃生长的“数字生态圈”，致力于汇聚数据提供方、需求方、开发团队和应用企业等多方力量，共创繁荣的数据要素市场。运营生态的构建需要解决参与各方的激励问题，形成可持续的商业模式。

贵阳大数据交易所官网实时更新着累计交易数和入驻交易市场的主体数。截至2025年8月15日，平台已吸引全国1022家数据商入驻，拥有气象、电力、水文等23个领域的特色数据专区，上架产品2683个，累计交易5124笔。这种平台化运营模式为数据供需双方提供了高效匹配的市场环境，极大地促进了数据要素的流通和价值释放。

在商业模式方面，深圳数据交易所探索建立数据集确权、登记、评估、交易、结算等机制，上架严选高质量数据集42个，持续深化语料数据撮合交易。深圳数据交易所还建设跨境数据专区，深化与国际数据企业战略合作，探索跨境数据流通的创新模式。这些多元化的商业模式为可信数据空间的可持续发展提供了经济基础。

表：可信数据空间的关键组件与功能

3.3 应用场景与价值实现

可信数据空间的价值最终需要通过实际应用场景来实现。每日互动“发数站”已在医疗、交通、营销等领域落地。比如在医疗领域，每日互动联合相关机构及地方卫健委共同研发的脑卒中早筛模型，通过医疗数据融合分析，构建起疾病预测的闭环，助力老百姓健康生活质量提升。这种以场景驱动的建设模式，确保了可信数据空间能够解决实际问题，产生切实价值。

在政务领域，深圳国家高技术产业创新中心构建全国首个创新情报高质量数据集，拥有由超过1.1亿条机构数据、1.4亿条专利数据、100亿条舆情数据、3900万条人才数据、3000万条行业特色数据等构成的数据集，打造覆盖34类实体、56种关系的多维关联知识图谱。面向政府部门研发产业监测、招商引资等应用矩阵，赋能产业基础摸底效率提升50%、重点赛道筛选精准度提升60%。这一案例展示了可信数据空间在政府决策支持方面的巨大潜力。

随着每日互动“百城百场景”共创计划的正式实施，目前发数站已在全国30+城市落地，与海南、济南、温州、保定等多地达成场景共创战略合作。这种大规模复制推广证明了可信数据空间模式的通用性和适应性，为全国范围的数据要素市场建设提供了宝贵经验。

4 数据资产变现融资：多元模式与风险管控

数据资产变现融资是数据要素市场化配置的最终目标，也是激励企业参与数据资产化的关键动力。随着《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的出台和数据知识产权登记制度的建立，数据资产变现融资的渠道正在不断拓宽，模式日益多元。

4.1 数据资产作价入股

2024年7月新修订施行的《公司法》首次将数据资产纳入非货币出资范畴，赋予其法律地位。这一制度突破为数据资产作价入股提供了法律依据，使数据这一无形资源能够转化为实际的股权，参与公司资本构建，从而开辟了全新的资本化运作路径。

2025年2月全国首例民营企业数据资产增资作价入股项目已经落地——徽投科技控股有限公司以51.9万元数据资产增资作价入股，标志着数据要素市场化改革在民营经济领域实现关键突破。2025年8月秦皇岛智慧羽盈生物科技有限公司向秦皇岛太初生物科技有限公司注入数据资产，也已经完成了工商变更登记。这些案例表明，数据资产作价入股已经从制度设计走向实践应用，成为企业数据资产变现的重要途径。

数据资产作价入股的关键在于价值评估和权属界定。需要建立科学的数据资产评估模型和标准的操作流程，确保数据资产作价的公平性和合理性。同时，需要通过数据知识产权登记等措施明确数据资产的权属，降低交易不确定性。

4.2 数据知识产权质押融资

数据知识产权质押融资是企业数据资产变现的另一种重要方式。2025年8月，贵州高速公路集团有限公司以其拥有的“桥梁健康监测数据集”“隧道数字孪生仿真应用模型”等4件核心数据知识产权，通过质押获得中国建设银行股份有限公司贵阳分行数据知识产权贷款1亿元，创下贵州省数据知识产权质押贷款金额最高纪录，这也是全国交通领域数据知识产权质押贷款金额最高纪录。

这一案例的成功得益于贵州高速公路集团有限公司通过数据资产“资源化-资产化-资本化”的递进实践，构建数据资源整合、资产筛选、权属穿透、成本计量、合规登记、价值释放的操作模式，形成“三级权责体系 五步入表法”标准框架，破解数据权责分散、动态价值评估等行业共性难题。公司成功实现数据资产入表2216万元，数据知识产权价值评估1.36亿元，为全国交通运输行业提供“贵州高速经验”。

同样，贵州云宇橡胶有限公司通过质押2项数据知识产权，获2家银行融资超3000万元，实现橡胶加工制造业数据资产首次转化；万峰林旅游集团45项核心数据知识产权在贵阳大数据交易所完成登记，其中5项成功获银行4000万元质押融资支持，成为全省首例文旅产业数据知识产权质押融资。这些案例表明，数据知识产权质押融资已经成为不同行业企业数据资产变现的通用途径。

4.3 数据资产信托与证券化

数据资产信托是数据资产金融化的创新模式。2025年5月，在“非遗数据资产与金融创新”发布会上，中国金谷国际信托有限责任公司宣布，以天津静象空间拥有的1万余项非遗数据文件为底层资产，发行估值436.84万元的服务信托。这是继2024年财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》后，国内首个将非遗数据资源确认为资产并实现金融化运作的案例。

数据资产信托旨在通过独立的法律机构来持有、管理和运营数据资产。在这种结构中，数据资产的所有者（委托人）将其数据资产（信托财产）转移给受托人（通常是专业的信托公司或金融机构），受托人根据信托合同的明确条款和条件，对这些数据资产进行专业的管理、保护和运营。这种安排旨在实现数据资产的价值最大化，同时确保数据的安全、合规和有效使用。

数据资产证券化是更为高级的金融创新，通过将数据资产打包成标准化金融产品，在资本市场上进行发行和交易。虽然目前国内尚未出现大规模的数据资产证券化案例，但随着数据资产评估、评级和风险定价机制的完善，这一领域具有广阔的发展前景。

表：数据资产变现融资的主要模式与特点

4.4 评估与风险管控机制

数据资产变现融资的核心难点在于价值评估和风险管控。数据资产的价值评估需要综合考虑数据质量、应用场景、市场供需等多方面因素。目前实践中主要采用成本法、收益法和市场法三种基本方法，以及它们的组合变形。

在风险管控方面，需要重点关注数据安全风险、法律合规风险和价值波动风险。贵州大数据集团通过建立“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”的安全原则，有效降低了数据流通过程中的安全风险。法律合规风险需要通过数据知识产权登记和合规审查来管控，价值波动风险则需要通过动态评估和风险准备金等金融工具来应对。

金融机构在开展数据资产融资业务时，需要建立专门的风险评估模型和审批流程。中国建设银行贵阳分行在办理贵州高速公路集团1亿元数据知识产权质押贷款时，必然建立了专门的数据资产评估和风险管控机制，包括数据资产质量评价、权属验证、价值评估和处置通道等多方面内容。这些专业化的风险管控机制是数据资产融资业务健康发展的保障。

5 高质量数据集建设：政策支持与产研协同

高质量数据集是人工智能时代的“石油”，是训练高效、可靠AI模型的基础。随着大模型技术的迅猛发展，高质量数据集建设已成为国家战略竞争力的重要组成部分。我国正在通过政策引导、标准制定和产研协同等多种方式，加速高质量数据集建设步伐。

5.1 政策与标准体系引导

深圳市在高质量数据集建设方面的实践走在全国前列。深圳市委、市政府深入学习领会习近平总书记关于人工智能的系列重要论述，大力开展“人工智能+”和“数据要素×”行动，奋力打造具有国际影响力的人工智能先锋城市。市政府层面持续开展“人工智能+”和“数据要素×”联动调度，确保人工智能发展与数据建设有机协同。

在政策支持方面，深圳市出台专项资金政策，明确2025-2026年每年发放最高5000万元“语料券”专项资金，资助语料数据采购和开放。同步发布“训力券”“模型券”以及人工智能行业应用和政务应用场景开放等资助政策。这种直接的资金支持极大地激励了企业和机构参与高质量数据集建设的积极性。

在标准制定方面，深圳市建立公共数据语料制度标准，起草公共数据语料汇聚加工、质检运营、安全合规等全流程业务共10项机制规范、12份技术标准，规范语料数据建设使用。这些标准和规范为高质量数据集的建设提供了技术指导和质量保证。

5.2 产研协同与生态构建

高质量数据集建设需要产学研多方协同，形成良性发展的生态系统。深圳市组建数字深圳联合创新中心，以“人工智能+”“数据要素×”赋能高质量发展为主线，坚持政府引导、市场主导，“先实验、后实战”，打造政府、企业、科研院所、投资机构、交易服务机构、专家智库等多方参与的联合创新生态格局。

创新中心下设人工智能、数据要素、数字孪生等专业实验室，现已完成首批10个人工智能应用场景需求开放，结合公共数据语料和行业高质量数据集支撑，推动人工智能应用创新发展。这种开放协同的创新模式，能够有效汇聚各方资源和智慧，加速高质量数据集的建设与应用。

在行业平台建设方面，深圳市成立人工智能语料联盟和开放算料专委会，发布1100多个多模态开源语料数据集，推动高质量数据集建设、开源开放和流通。市人工智能行业协会、产业协会、人工智能与机器人研究院等机构积极发挥平台整合优势，助力产业政策落实，推动行业高质量数据集供需对接和流通整合。这些行业组织为高质量数据集建设提供了重要的平台支撑。

5.3 领域应用与价值释放

高质量数据集的价值最终需要通过领域应用来释放。深圳国家高技术产业创新中心构建全国首个创新情报高质量数据集，拥有由超过1.1亿条机构数据、1.4亿条专利数据、100亿条舆情数据、3900万条人才数据、3000万条行业特色数据等构成的数据集，打造覆盖34类实体、56种关系的多维关联知识图谱。这一数据集面向政府部门研发产业监测、招商引资等应用矩阵，赋能产业基础摸底效率提升50%、重点赛道筛选精准度提升60%。

在医疗健康领域，深圳华大基因股份有限公司基于3500多万例检测数据、超100PB测序数据基础，构建中国人群精准数据库，填补东亚人群遗传数据库空白。自研的AI标注系统致病变异注释准确率达99%以上，效率提升3倍，降低基因检测成本50%，实现核心工具100%国产化。这表明高质量数据集不仅具有商业价值，更具有重要的社会价值和战略意义。

在生物医药领域，深圳市南山区联合北京大学深圳研究生院、深圳埃空间科技、鹏城实验室等单位，创新性融合数十万条高价值冷冻电镜专有数据、200TB动态蛋白数据、百亿级蛋白质数据库条目，建成高质量蛋白质设计数据集，将早期药物发现周期从传统的24个月缩短至5个月、药物发现研发成本降低60%。这一案例展示了高质量数据集在加速科学研究和技术创新方面的巨大潜力。

未来展望：数据资产化的发展趋势与建议

数据资产化是一项长期而复杂的系统工程，当前仍处于起步阶段。结合国内外发展实践和技术趋势，我们可以预见数据资产化未来将呈现以下几个发展方向：

第一，法律制度将不断完善。随着数据资产化实践的深入，现有法律体系的不足将逐渐凸显，需要进一步完善数据产权制度、数据资产评估制度、数据交易制度和数据安全保护制度。特别是在数据跨境流动方面，需要建立既符合国际规则又保障国家安全的监管框架。

第二，技术标准将趋于统一。目前各地、各平台在数据资产管理方面存在标准差异，影响了数据的互联互通和价值释放。未来需要在国家层面建立统一的数据资产分类分级、质量评估、价值评估和安全管控标准，促进数据要素在全国范围内的自由流动和高效配置。

第三，应用场景将持续拓展。随着技术进步和需求升级，数据资产化的应用场景将从目前的金融、医疗、交通等领域向更多元化的领域扩展。特别是在智慧城市、环境保护、气候变化等全球性挑战领域，数据资产化将发挥越来越重要的作用。

第四，生态体系将日益成熟。数据资产化涉及数据采集、清洗、标注、整合、分析、交易、应用等多个环节，需要形成完整的产业链和生态系统。未来将出现更多专业化的数据服务商和数据交易平台，形成良性的分工协作机制。

针对这些发展趋势，提出以下建议，不足之处还望多多指教：

1.  加强顶层设计：建议在国家层面建立统一的数据资产管理制度框架，明确各部门职责分工，避免政出多门和标准不一。

2.   加大技术创新：鼓励高校、科研机构和企业加大数据资产管理技术的研发投入，特别是在数据安全、隐私计算、区块链等关键技术领域。

3.   深化国际合作：积极参与国际数据规则制定，推动中国数据标准与国际接轨，提升我国在全球数据治理中的话语权。

4.    培育专业人才：加强数据资产管理领域的人才培养，建立跨学科的人才培养体系，满足市场对复合型人才的需求。

数据资产化是数字经济时代的重要标志和核心内容，通过解决数据确权、数据孤岛、可信数据空间建设、数据资产变现融资和高质量数据集建设等问题，我们将释放数据要素的巨大潜力，为经济高质量发展注入新动能。这需要政府、企业、高校和科研机构的共同努力，构建开放协同、安全高效的数据要素市场体系，推动数字经济与实体经济深度融合，为建设数字中国提供坚实基础。