【智慧城市網 企業關注】近日，國家數據局會同生態環境部、交通運輸部、金融監管總局、中國科學院、中國氣象局、國家文物局、國家中醫藥局等部門在第七屆數字中國建設峰會上發布首批20個“數據要素×”典型案例。通過示范引領，激勵多方主體積極參與，釋放數據要素價值。
案例涵蓋了工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸、金融服務、科技創新、文化旅游、醫療健康、應急管理、氣象服務、城市治理、綠色低碳12個行業和領域。本期將聚焦工業制造、現代農業、商貿流通、交通運輸4個領域的典型案例，詳細展示有關單位促進數據要素開發利用的典型經驗做法。
工業制造領域
案例一
數據要素驅動適應多式聯運需求的運輸裝備協同制造
多式聯運作為一種高效、可持續的物流運輸模式，是構建現代綜合交通運輸體系、降低物流成本的重要手段。但隨著全社會對不同運輸方式銜接需求不斷加深，運輸裝備制造業與運輸服務業供需信息不暢已成為限制多式聯運發展的重要因素。國家能源投資集團有限公司通過匯聚多種運輸裝備的運行、故障、維修等數據，構建智能模型，對運輸裝備的效率和可靠性進行分析，為用戶提供運輸裝備協同制造和優化的解決方案，打造成熟的數據產品，構建數據資產交易平臺，促進運輸裝備專業化數據的規范交易。
一是推動運輸裝備數據匯聚融合
發揮龍頭企業協調作用，打破裝備制造商之間的數據壁壘，獲取600項多模態運輸裝備數據指標，匯聚22類鐵路運輸裝備、9類港口裝備、6類船舶裝備的運用狀態、故障分析、檢修維護等數據。目前已匯聚運輸裝備數據總量超過30億條，數據量達1200TB，每日新增數據量達到200萬條以上。
二是開展運輸裝備數據建模分析
以多式聯運應用目標為牽引(如圖1所示)，以運輸裝備多模態數據為基礎進行建模，分別形成滿足不同運輸中轉方式效率最優的裝備設計和研發數據集；滿足運輸裝備高可靠、低維護需求的運輸裝備產品優化數據集。
三是構建運輸裝備數據資產交易平臺
基于重載鐵路機車車輛、港口裝卸裝備、船舶裝備等運輸裝備及其關鍵零部件等近600類高質量數據集，探索形成數據資產定價模型，以“(當日多式聯運業務節約總成本*20%)/降本環節裝備數據供給總條數”計算價格，進而自動派生數據資產交易(如圖2所示)。當前已吸引275個運輸裝備制造企業開展數據資產交易，有效推進了近100家運輸裝備產品設計和功能優化。
案例二
打造工業數據空間賦能產業鏈上下游發展
電子信息行業產業鏈條長、供應商多，一旦某個環節出現延遲供貨或斷供，將影響上下游企業的生產和現金流，甚至影響企業群體的生存。同時，很多上下游供應商屬于中小微企業，普遍面臨融資難、融資貴等生存挑戰，成為供應鏈穩定的風險隱患。四川長虹電子控股集團有限公司通過建立工業數據空間，打通測試、生產、庫存、應付賬款、供應商資信和歷史交易記錄等數據，既用來破除產業鏈上下游企業之間的信息壁壘，又用來助力中小微供應商提升授信，促進產業鏈供應鏈高質量協同發展(如圖1所示)。
一是完成多個工業軟件系統數據
匯聚與校驗
工業數據空間接入多個工業軟件系統，對數據進行匯聚、處理和交叉驗證，保障數據和行為可信、可證，解決數字化工廠管理系統之間進行出入庫交互、物料描述信息同步時，雙方數據不一致的問題，對賬用時最低可至30秒，降低99.72%，最短可在20分鐘內自動完成全量數據異常發現，效率提升98.61%。
二是實現供應鏈多個主體間數據
可信可控流通
利用數據跨域使用控制技術，通過工業數據空間為供應鏈各方提供可信可控的數據流通通道，實現代工企業產測、整機質檢等生產質量數據對客戶可控共享(如圖3所示)。自應用以來，平臺向代工品牌商安全共享超135萬臺電視生產質量數據，賦能產值超90億元，強化了電子信息產業鏈協同能力，提升了產業鏈韌性與安全水平。
三是打造跨產業數據應用
創新供應鏈金融服務
通過工業數據空間對接金融機構系統，獲得龍頭企業與產業鏈上下游的應付賬款可信確權，以龍頭企業的信息優勢提升中小微企業的信用水平和信貸能力，讓供應商不受地域和時間影響實現快速融資。目前，供應鏈金融服務已覆蓋64家大型企業及其上下游超過1650家中小企業，融資總額超40億元，中小企業貸款加權平均利率比市場平均水平低1.05個百分點，且相較傳統貸款縮短5-7天，為制造業中小企業提供保駕護航，促進了普惠金融服務實體產業。
現代農業領域
案例三
多源數據融合提升稻麥重大病害監測預警能力
農作物病蟲害是影響農作物穩產增產的重要因素，通過數據采集和融合分析，為科學預測和有效防控提供支撐。針對長江中下游地區小麥赤霉病和水稻稻瘟病發病風險高，傳統病害監測手段存在數據采集不全面、監測覆蓋范圍不到位、風險發現不及時等問題，江蘇省互聯網農業發展中心依托政務數據共享平臺，通過對病害數據、氣象數據、遙感數據等數據的采集匯聚，對作物病害發生進行常態化的概率測算和風險預警，有效提高病害防治的精度和準度。
一是推動多源數據采集治理
依托江蘇省農業農村大數據云平臺，綜合應用GIS、物聯網、衛星遙感等手段，采集匯聚農情、植保、氣象、基礎空間等相關數據，構建赤霉病、稻瘟病數據資源庫。
二是搭建病害智能化預警模型
整理分析稻麥病害發病情況的歷史調查數據，結合對應時期稻麥生育期觀測數據、氣象數據、作物識別數據、多光譜遙感數據，搭建病害發病概率模型，實現稻麥病害發生風險預測。
三是推出風險防控常態化服務
基于病害監測預警數據分析結果，為各類生產經營主體提供歷史病害服務、監測分析、預警發布等服務，每日提出未來7天病害侵染風險，提升在重點時間、重點區域的病害精準防治能力。2019-2023年，江蘇省互聯網農業發展中心連續預測全省赤霉病、稻瘟病發病風險，累計監測小麥和水稻種植面積超2億畝，病害逐日風險預測準確率提高到80%以上，風險預測時間比人工提前7天，平均減少每年植保用藥1-2次。近三年年均挽回稻麥損失共計200萬噸，年均挽回直接經濟損失49.8億元。
商貿流通領域
案例四
數據要素賦能小商品數字貿易便利化
義烏小商品交易市場是全球最大的小商品市場，匯集海內外眾多的采購商和供應商，以批發方式促進大規模商品流通交換，促進了國內外貿易發展。但由于交易雙方企業主體普遍較小、數據流通共享質量不高等問題，導致企業出口結算賬期長、貨款回收難，金融機構授信難、放款難，監管部門缺乏管理手段。浙江中國小商品城集團股份有限公司通過公共數據授權運營，融合小商品城企業的數據，推出企業信用、外貿預警等數據產品服務，提高了貿易效率，降低了交易風險，拓寬了融資渠道，助力中國小商品揚帆出海。
一是整合多源數據
讓數據“供得出”
通過授權運營方式獲取登記、許可、處罰、榮譽等公共數據，融合商品、交易、物流、評價等企業數據，以及全市電商企業、電商示范基地、傳統商貿流通企業的采購商信息、貿易糾紛、履約評價等數據，為小商品數字貿易便利化提供數據基礎。
二是構建數據流通通道
讓數據“流得動”
構建商貿領域線上綜合服務平臺，以數字化貫穿展示交易、貿易履約、倉儲物流、資金結算和信貸融資等方面，服務產業鏈上下游企業，沉淀貿易數據，讓貿易全過程可追溯、可還原。
三是創新數據應用場景
讓數據“用得好”
打造商貿供應鏈金融產品，基于真實貿易數據為核心的輕資產授信服務，開發貨款寶應用，商戶送貨至指定倉庫即可收到50%的貨款，有效緩解中小微主體回款難等問題，降低賬戶被凍結的風險；全面構建企業征信體系，建立覆蓋義烏市場25萬家商戶的企業信用評價模型，開發信用報告產品，為市場商戶、采購商、銀行機構提供企業信用風險查詢服務。
案例五
產業鏈數據融合應用 助力提升大宗商品流通效率
大宗商品貿易是全球經濟活動中的重要組成部分，對經濟增長、國際貿易平衡和金融市場穩定都至關重要。中國作為全球重要的商品生產和消費國，存在大宗商品國內市場結算標準價格缺失、國際市場價格影響力不足等問題。上海鋼聯電子商務股份有限公司通過融合多方數據資源，打造了系列商品價格指數等產業數據產品，有效提升大宗商品流通效率，提高大宗商品國際定價影響力。
一是多渠道采集融匯產業鏈數據
上海鋼聯通過人工采集與系統自動化采集相結合的方式，匯聚大宗商品的生產、供應及銷售、價格等數據，并融合外部企業提供的遙感衛星數據，采用圖像語音識別、人工智能建模分析預測等技術，形成了一套覆蓋黑色金屬、有色金屬、建筑材料、能源化工、新能源、新材料、再生資源、農產品等8大領域100多個產業鏈的產業數據庫。
二是以需求為導向
強化數據產品開發和服務
面向產業鏈上下游各類企業、金融衍生品市場機構、政府等主體需求，開發了商品價格指數等系列數據產品，累計形成了900多個大宗商品10萬多條日度價格數據，以及影響價格波動的多維度數據共計近10TB。2015年，上海鋼聯的鐵礦石價格指數被世界四大礦山之一的必和必拓納入結算體系，截至2022年，全球30%左右的鐵礦石貿易采用該指數作為結算依據。上海鋼聯以數據終端服務(PC端和移動端)、數據互換、個性化定制服務等方式，服務30多萬個付費用戶，以及300多萬個免費用戶，為國內外現貨和衍生品市場提供結算基準和定價參考。2023年，上海鋼聯產業數據服務業務實現收入8億元，同比增長15.99%，三年復合增長率18.90%。
交通運輸領域
案例六
數據要素驅動適應多式聯運需求的運輸裝備協同制造
物流連接著生產和消費，是實體經濟的“筋絡”，是支撐國民經濟發展的基礎性產業。常見的物流種類包括鐵路、公路、航空、水運、管道等，貨物從生產端到消費端往往會經歷多種物流方式的銜接運輸(簡稱多式聯運)。由于不同物流方式涉及的主體數量龐雜、差異較大，物流信息存在不對稱、不透明等問題，導致信息跟蹤難、訂艙操作繁瑣，限制物流效率提升。浙江四港聯動發展有限公司通過打造智慧物流云平臺，集成全省多維度物流大數據，應用物流運單AI智能識別、智能沙箱等技術，實現一站式“查運蹤、查船期、查運價、查關務、查航空”，并通過數字化賦能提升多式聯運承載能力和銜接水平，大幅提升企業物流效率，降低運營成本，創新了多式聯運組織模式，加快物流行業轉型升級。
一是打通系統間數據壁壘
構建大數據底座
平臺先后整合打通政務、班輪、碼頭、貨代等100多個系統，匯集海運、空運、陸運、口岸各類物流數據超1.1萬項，對接各類物流數據超1000萬條，為智慧物流服務應用提供堅實基礎。平臺形成了物流數據存儲、交換、共享、應用、開放的核心樞紐，構建了“一地匯聚，全省共享”的一體化智能物流公共數據平臺。
二是打造多樣化數據產品服務
打造智慧物流云平臺，通過集成貨、箱、車、船、空、鐵、駁、倉、關、港等10大數據域，重塑數據交互標準、重構系統操作流程、重造應用場景功能，打造跨運輸方式、跨政企、跨省市縣企的物流數據樞紐，實現多式聯運物流全程跟蹤、路徑優選等功能，提供從訂艙到港口出運“一站式”全流程數據服務，實現“海陸空”多種聯運方式融合的數字化物流運輸體系。
移動版
智慧城市網APP
智慧城市網小程序
微信公眾號
