一、发展格局：区域协同深化，分层市场形成

区域协同与算力集群联动

京津冀、长三角、粤港澳等区域通过算力集群（如张家口“算力之都”服务器规模达3.01万P）与数据交易所联动，探索跨域数据流通规则。例如，长三角与京津冀推动区域交易所互认标准，跨区交易成本目标降至10%以内，数据流动性显著增强。

分层数据交易市场

全国形成“国家级（上海数交所）+区域级（长三角数交所）”的分层体系，2026年交易规模预计突破2000亿元。北京国际大数据交易所目标备案规模达300亿元，场内交易占比大幅提升，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力。

垂直领域确权与标准化

针对交通、医疗等垂直领域发布10项确权指南，明确数据“三权分置”（持有权、使用权、经营权），降低权益纠纷风险。例如，医疗数据患者隐私权与机构使用权的冲突问题通过分类确权试点逐步解决。

二、发展模式：技术驱动，场景深化，生态协同

技术突破驱动模式

隐私计算与区块链融合：医疗、金融领域通过“可信数据空间”实现跨机构数据协作，联合计算效率提升50%，破解数据安全与流通矛盾。

多模态数据治理：非结构化数据（如工业时序数据）自动化清洗率从40%提升至70%，治理成本降低30%以上。蚂蚁密算等工具实现数据自动化标注与血缘追溯，人工干预成本降至30%以下。

动态估值模型：构建“质量×场景×合规性”三维评估体系，推动会计入表与市场估值趋同，缩小同类数据价差（当前最高达10倍）。

场景深化与行业赋能

典型应用场景：到2026年打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，涵盖智能制造、智慧农业、商贸流通等领域。例如，山西全球蛙电子商务整合零售全链路数据，提升客户转化率15个百分点，库存周转效率提升30%。

数据资产证券化：从试点走向规模化，2026年目标推出百亿级数据ABS储架发行，并探索数据资产纳入公募REITs底层资产。钢铁、化工等高耗能行业通过数据优化减排量，碳交易收益预计2026年贡献超50亿元。

生态协同与模式创新

央民协同创新：央国企主导数据资源整合（如中国移动数据资产入表6.16亿元），民企通过“数据使用权置换”激活场景应用（如某物流企业年增收2亿元）。

跨境数据流动试点：在自贸区建设“数据保税区”，对接欧盟GDPR等国际规则，规避贸易壁垒，目标国际市场份额提升至25%。

绿色算力与碳数据联动：全国算力总规模达280 EFLOPS，八大枢纽节点新增算力占全国60%以上；5G基站超425万个，移动物联网终端用户数达26.56亿，为数据生产与流通提供底层保障。

三、核心特征：资产化加速，价值共生

数据资产化全面提速

2026年我国数据资产化率将突破15%，国有企业成为主力军，山东、江苏、浙江等省份在交通、能源等领域率先建立数据资产入表标杆项目。

全球竞争力提升

中国数据交易规模占全球13.4%，以人工智能、区块链技术为驱动，数字资本与贸易成为经济增长新引擎，数字经济核心产业占GDP比重提升至10%。

制度与技术双轮驱动

国家层面形成“数据要素四项基础制度”框架，实施《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，推动数据在工业、医疗等12个领域的规模化应用。同时，隐私计算、区块链存证等技术广泛应用，深圳数据交易所利用区块链实现权属存证。