当前，在创新力量共同驱动下，我国人工智能产业蓬勃发展。数据显示，相关领域的企业超过4300家，核心产业规模达到5000亿元，核心基础设施布局加快，算力规模位居世界第二。

近期发布的《中国大数据应用发展报告（2023）》（以下简称《报告》）显示，大模型通过“大数据+大算力+强算法”的路径，增强了通用性和泛化性，推动人工智能从以专用小模型定制训练为主的“手工作坊时代”，迈入以通用大模型预训练为主的“工业化时代”，迎来了新的发展浪潮。

当前，大数据已成为数字经济时代的核心引擎，成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素之一。参加《报告》发布会的专家表示，其应用场景非常广泛，几乎涵盖了各行各业。

“通过《报告》，我们分析了人工智能背景下，我国数字化发展的现状，涉及数字经济、大数据产业、关键技术和创新能力等方面。探讨了数据要素政策、数据交易和数据安全的现状，讨论了大数据与大模型之间的关系，总结了算力和大模型发展的趋势。”中国工程院院士、中国管理科学学会会长向锦武说。

国务院发展研究中心原副主任、央行货币政策委员会委员刘世锦表示，我国经济发展拥有两个重要增长新动能，即数字经济和绿色转型。数字经济作为一种通用技术，产生的经济增长动能是全方位的。涵盖了“数字技术的实体化”和“实体经济的数字化”，一方面数字经济本身会有快速发展，但更多是数字经济在其他领域中的应用而带来的变革。

发展规范的制度设计，为行业成长提供了支撑。有业界人士表示，我国围绕数据要素流通的管理，目前集中在数据分类分级保护、明确数据流通安全规则、构建安全可信数据流通设施和数据流通安全技术创新等方面。这些为大数据和人工智能领域的创新和应用，提供了基础保障。

大数据贵在应用、重在应用

“东数西算”带动新产业、大数据与实体经济加速融合、前沿技术活力迸发……数据显示，2022年我国大数据产业规模达1.57万亿元，同比增长18%。各行各业的数智化转型是激活数据要素价值，助力我国数字经济发展的关键举措。

“未来产业也跟大数据相关联。”中科院科技战略咨询研究院产业科技创新研究部部长王晓明认为，对未来产业有两种理解，一是未来的产业，即现在还没形成但将来可能出现的产业；二是未来的产业，在我国“十四五”规划里有相关表述。这些都需要处理好科技与产业发展的关系、政府和市场的关系、中央和地方的关系。

围绕数字化发展的趋势和挑战，《报告》认为，在数据要素从资源化到资产化，数据交易精细化管理，算力基础设施协同化、智能化、绿色化，人工智能声场内容技术变革等方面，还有不小的提升和发展空间。为应对外部竞争压力、技术体系短板等挑战，我国需要打造基于网络空间发展的创新群体，促进高校、科研机构、创新组织与企业协同，提供开放应用场景和创新系统。

“发展数字经济，要落实中央的重要决策，保证大型科技企业的积极性，鼓励创新。创新意味着无先例可循，所以在加强监管时，要坚持负面清单制，给各类企业提供合理的创新空间。”刘世锦说。

与垂直场景深度融合是发挥数据价值的重要切入点

数据要素价值发挥关键在用，而用的关键又在于和不同场景的深度融合。随着互联网发展逐步迈入场景时代，可穿戴设备、大数据、传感器、社交媒体、定位系统等五大关键技术，将大规模改变社会生活方式和商业形态[]。特定的数据流动和分享，应该与具体的场景化数据模式相匹配，场景化的设置将最大限度地激发相应数据的潜在价值。而且，同样的数据置于不同场景当中，可交易性以及价值都会存在差异。即便在数据保护方面，也有必要基于场景对“数据安全”、“隐私信息”进行具体限定。

沿着产业链纵向推进的数据垂直场景应用，是加快数据产业化进程的重要方向。垂直场景主要指聚焦具体应用领域，明确特定数据主体对象，以及基于该主体某些信息集合而形成的数据产业生态闭环。与社交、电商平台等其他融合方式相比，垂直数据融合不追求大、多、全，而是更加强调做好细分领域，打造专业信息平台，沿着产业链纵向分布，更加追求精、深、细，深入挖掘该领域的潜在价值。

与全方位综合应用场景比较而言，垂直应用场景至少具有以下四方面的优势。一是小切口，数据产品服务的对象更容易聚焦，便于发挥领域内的专业知识，加快产品设计和开发。而且数据产品技术标准化更容易，更有利于产品迭代升级。二是容易形成信息闭环，市场主体可以从垂直的场景中自动产生信息激励，以促进可持续的信息供给、应用及其价值分配。三是可扩展性好，以某个领域为核心向周边扩展的同一类型或有统一共性的产品或者服务，能够有效地将具体领域的专业性和数字化的规模效应有效结合。四是问题清晰突出，垂直场景下数据产业的问题更容易识别，进而更好满足监管穿透的要求。

从国内外的实践上来看，欧美的数据经济也是从一些垂直领域开始起步发展。垂直场景的数据公司，例如专业性的征信公司在美国和欧洲已经成功运营多年。垂直领域的数据公司更能提供专业和聚焦的精细化服务。从更长远的角度看，当各种垂直场景的数据应用进行得越扎实，越能够给范围更宽、领域更综合的数据产业应用提供基础。

千亿市场需要安全“护航”

当前，数商产业已经成为全球的热门领域，吸引了大量的企业和个人参与其中。未来，随着数据资源的不断丰富和数字化的深入发展，数商产业的发展前景非常广阔，预计到2025年，AI技术在数字商业的综合渗透率将达30%，AI数字商业市场规模或将实现1853亿元。

首先，我们需要了解数据要素市场的基本含义。在这个市场中，数据成为一种可交易的商品，可以像其他商品一样进行定价、交换和使用。因此，我们需要审视和研究数据要素市场的投资逻辑和机会，并理解它对整个市场的影响。

数据要素市场的投资逻辑主要涉及两个方面。首先，投资需要关注数据的质量和价值。数据的质量主要包括数据的准确性、可靠性和可用性等方面。数据的价值主要取决于它的使用场景和需求。因此，投资数据要素市场需要根据数据的质量和价值进行判断。其次，投资需要关注数据的流通和交易。数据的流通和交易可以促进数据的价值实现，同时也能够为市场带来更多的机会和活力。因此，投资数据要素市场需要关注数据的流通和交易情况。

基于上述投资逻辑，数据要素市场投资的机会主要存在于以下几个方面。首先，数据的质量和价值提升是一个重要的投资机会。通过技术创新和管理优化，可以提高数据的质量和价值，从而为投资者带来更大的收益。其次，数据的流通和交易也是一个重要的投资机会。通过数据的整合和共享，可以提高数据的流通和交易效率，从而为投资者带来更大的收益。此外，数据的安全和隐私保护也是一个重要的投资机会。随着数据价值的提升，数据的安全和隐私保护问题越来越受到关注，因此，投资数据安全和隐私保护技术和产品也是一个重要的方向。

文章来源： 趋势投资波段操作，零壹财经，光明网