2025新基建行业数据价值挖掘报告

2025新基建行业数据价值挖掘报告

一、引言新基建与数据价值挖掘的时代背景

（一）新基建的战略定位数字经济的“底座”与“引擎”当我们站在2025年的门槛回望，新基建已不再是一个新兴概念，而是中国数字经济发展的“基础设施层”从“十四五”规划将其列为重点领域，到2023年国务院《关于加快推进全国一体化大数据中心协同创新体系建设的指导意见》，再到2024年工信部明确“到2025年建成全球领先的新基建网络”的目标，新基建的内涵早已超越“铁公基”的传统范畴，演变为以5G基站、工业互联网、算力中心、人工智能平台为核心的“数字底座”截至2024年底，我国累计建成5G基站超400万个，占全球总量60%以上；数据中心机架规模达650万标准机架，算力总规模突破300EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）；工业互联网平台连接设备超8000万台（套），覆盖163个国民经济行业大类这些数字背后，是新基建对数据产生的“供给侧革命”——过去，数据是生产过程中的“副产品”；如今，新基建的普及让数据成为与土地、劳动力、资本、技术并列的“新型生产要素”，并通过“采集-传输-存储-分析-应用”的全链条，渗透到经济社会的每一个角落

（二）数据价值挖掘的核心意义从“数据爆炸”到“价值涌现”2024年，我国数据总量已突破100ZB（1ZB=1万亿GB），其中非结构化数据占比超70%，但数据价值转化率不足20%——这意味着，海量数据如同“沉睡的金矿”，需要通过技术手段“唤醒”数据价值第1页共20页挖掘，本质是对数据进行清洗、整合、建模、应用的过程，其核心意义体现在三个层面对个人而言，数据价值是“智慧生活”的基础当我们通过手机APP获取个性化推荐、通过导航软件避开拥堵、通过在线医疗获得精准诊断时，背后是数据挖掘技术对用户行为、地理位置、健康指标等数据的深度分析例如，某电商平台通过用户浏览历史、购买记录、社交反馈数据，将商品推荐准确率从65%提升至92%，让消费者的购物决策更高效；某网约车平台通过分析实时路况、司机位置、用户需求数据，将平均接单时间缩短40%，让出行更便捷对企业而言，数据价值是“降本增效”的引擎在制造业领域，某汽车工厂通过采集生产线上2000余个传感器的实时数据，利用机器学习模型预测设备故障，将停机时间减少60%，年节约维护成本超3000万元；在服务业领域，某银行通过分析客户交易数据、信用记录、消费习惯，构建风险评估模型，将坏账率从

1.8%降至

0.9%，不良贷款规模缩减15亿元对社会而言，数据价值是“治理升级”的工具在城市管理中，“城市大脑”通过整合交通、环保、安防等多部门数据，实现交通流量动态调度、环境污染实时监测、突发事件快速响应，杭州、深圳等试点城市的交通拥堵指数下降25%-35%，应急处置效率提升50%；在公共服务中，某省通过整合医保、医疗、民政数据，构建“因病致贫预警模型”，提前识别高风险人群，使医疗救助精准度提升70%，避免了20亿元的无效支出

（三）2025年的关键命题从“能用数据”到“用好数据”进入2025年，新基建的“硬件基础”已基本成型，数据量、算力、网络带宽均实现质的飞跃，但“数据价值挖掘”仍面临“有数据第2页共20页用不好”“用了数据没效果”的困境例如，某工业园区企业虽接入工业互联网平台，但因数据标准不统一，不同设备数据无法互通，导致预测性维护模型准确率不足50%；某政务部门掌握海量民生数据，但因跨部门数据壁垒，无法实现“一证通办”，企业群众办事仍需重复提交材料因此，2025年的核心任务，是从“数据规模扩张”转向“价值深度挖掘”，通过技术创新、机制改革、生态协同，让数据真正成为推动高质量发展的“核心驱动力”本报告将从现状挑战、核心路径、典型场景、政策生态四个维度，系统分析新基建行业数据价值挖掘的实践与未来

二、新基建行业数据价值挖掘的现状与挑战

（一）发展现状从“单点突破”到“系统推进”经过近五年的发展，新基建行业数据价值挖掘已从早期的“技术尝鲜”进入“系统推进”阶段，呈现出三个特征

1.数据采集能力全面提升，覆盖范围持续扩大感知层5G+物联网实现“万物互联”，截至2024年，我国物联网终端连接数达200亿个，覆盖工业、农业、交通、医疗等20余个领域，如某光伏电站通过部署5000余个传感器，实现对板温、光照、发电量等数据的实时采集，数据采集频率达1分钟/次，覆盖99%的面板；传输层算力网络实现“云边端协同”，全国一体化算力网络国家枢纽节点建成“东数西算”骨干通道，数据传输延迟降至毫秒级，某新能源车企通过边缘计算节点将数据处理周期从小时级缩短至秒级，实现电池状态实时监控；第3页共20页存储层分布式存储与存算一体技术突破“容量瓶颈”，我国数据中心存储总容量达1000EB，分布式存储占比超40%，某互联网企业通过“云原生+分布式存储”架构，将海量用户行为数据存储成本降低30%

2.技术应用从“实验室”走向“产业界”，行业渗透率逐步提高AI大模型从通用大模型向行业模型下沉，2024年行业大模型数量超200个，覆盖制造、医疗、金融等领域，某重工企业基于“工业大模型”分析设备振动、温度等数据，预测故障准确率达85%，将停机损失减少40%；数据治理数据清洗、脱敏、标准化技术成熟，某电商平台通过自动化数据治理工具，将数据处理效率提升80%，数据质量问题从2023年的12%降至2024年的3%；隐私计算联邦学习、多方安全计算等技术商业化落地加速，2024年隐私计算市场规模达350亿元，某医疗集团通过联邦学习实现10家医院数据“可用不可见”，联合研发疾病预测模型，样本量扩大10倍，模型准确率提升15%

3.应用场景从“试点示范”向“规模化推广”，社会价值逐步显现智慧城市全国超500个城市开展智慧城市建设，北京、上海等城市通过“城市大脑”实现交通、安防、环保等场景数据融合应用，杭州“城市大脑”累计减少交通拥堵

1.2亿小时，深圳通过“i深圳”平台整合2000余项政务服务，“秒批”率达92%；智能制造工业互联网平台连接设备超8000万台，某汽车工厂通过数据价值挖掘实现人均产值提升35%，某电子代工厂通过质量数据建模，将产品不良率从5%降至

1.5%；第4页共20页智慧医疗电子病历、医学影像等数据互联互通加速，2024年全国二级以上医院电子病历覆盖率达95%，某三甲医院通过AI辅助诊断系统，将早期肺癌检出率提升20%，诊断时间缩短50%

（二）核心挑战从“技术壁垒”到“生态瓶颈”尽管新基建数据价值挖掘取得阶段性进展，但在实践中仍面临多重挑战，这些挑战既来自技术层面，更来自机制与生态层面

1.数据质量与标准“数据孤岛”与“垃圾数据”并存数据碎片化严重各部门、各企业数据“分灶吃饭”，如政务数据中，公安户籍数据与民政婚姻数据、人社社保数据尚未完全互通，导致“重复采集”“信息矛盾”，某省政务服务网曾出现同一人身份证号与姓名不匹配的情况，需人工核验3次以上；数据标准不统一不同行业、不同企业数据格式、编码规则差异大，某工业互联网平台接入的100家企业中，数据格式有XML、JSON、CSV等12种，数据字段定义超200种，导致跨企业数据建模准确率不足40%；数据质量问题突出部分传感器数据存在“噪声”（如工业传感器因电磁干扰产生异常值）、“缺失”（如农业物联网设备因网络中断导致数据丢失），某农业基地因数据缺失率达15%，产量预测模型失效，错失最佳灌溉时机

2.技术落地与成本“有技术没场景”与“投入回报难”技术与业务脱节部分企业过度依赖“先进技术”，却忽视实际需求，某制造企业投入2000万元引入AI预测性维护系统，但因未结合设备运行实际场景（如忽略极端天气对传感器的影响），模型准确率不足30%，最终沦为“摆设”；第5页共20页成本压力显著数据治理、模型训练、算力升级等环节成本高昂，中小企业难以承担，某中小企业负责人坦言“部署一套数据中台需投入500万元，年维护成本100万元，而我们年利润仅800万元，投入产出比不明确，不敢尝试”人才短缺制约发展数据分析师、AI工程师、数据治理专家等复合型人才缺口超300万人，某互联网企业为招聘1名懂工业数据的算法工程师，开出50万年薪仍无人问津，人才“高薪难招”成为普遍问题

3.安全与合规“数据开放”与“隐私保护”的平衡难题数据安全风险数据泄露事件频发，2024年我国数据安全事件超

2.3万起，某电商平台因数据接口未加密，导致100万用户手机号被泄露；某政务APP因权限管理漏洞，10万条居民健康数据被非法爬取；合规成本增加《数据安全法》《个人信息保护法》实施后，企业需投入大量资源进行数据脱敏、合规审计，某金融机构为满足合规要求，单独成立500人合规团队，年投入超1亿元；跨区域合规差异不同地区数据合规要求不一，如某跨境电商企业因同时面临中国、欧盟、美国的合规标准，数据处理成本增加40%，合规复杂度显著提升

4.生态协同与机制“各自为战”与“利益分配难”跨主体协同不足政府、企业、科研机构“各管一段”，政府重规划轻运营，企业重应用轻共享，科研机构重理论轻落地，某城市交通数据平台因交警部门与交通部门数据共享协议未达成，导致实时路况数据更新延迟2小时，影响出行建议准确性；第6页共20页数据价值变现难数据要素市场尚未成熟，数据确权、定价、交易机制不明确，某企业掌握的医疗数据因无法明确所有权，难以通过交易实现价值，最终仅用于内部分析，未产生外部收益；激励机制缺失数据贡献者、挖掘者、使用者的利益分配规则不清晰，某工业互联网平台中，设备厂商不愿开放核心数据，担心数据被竞争对手利用，导致平台数据量不足，模型效果受限

三、新基建行业数据价值挖掘的核心路径

（一）技术创新驱动构建数据价值转化“全链条引擎”技术是数据价值挖掘的“硬支撑”，需从数据治理、算法优化、算力升级三个维度突破，形成“采集-清洗-建模-应用”的全链条能力

1.数据治理从“碎片化”到“标准化”，筑牢价值基础自动化数据清洗利用自然语言处理（NLP）、机器学习算法识别数据噪声、缺失值、异常值，某政务部门通过AI数据清洗工具，将数据清洗时间从3人天/100万条降至2小时/100万条，效率提升360倍；统一数据标准体系推动跨行业数据标准制定，如工业领域制定《工业数据分类分级指南》，明确设备数据、生产数据、供应链数据的分类规则；医疗领域推广HL7FHIR标准，实现电子病历、医学影像数据互通，某三甲医院通过标准统一，使多源数据融合效率提升50%；数据资产管理平台建设通过数据地图、元数据管理、数据血缘分析等工具，实现数据全生命周期管理，某能源企业构建数据资产目录，梳理数据资产超10万条，数据利用率从30%提升至65%

2.算法优化从“通用模型”到“行业模型”，提升挖掘精度第7页共20页行业大模型训练基于行业知识图谱与领域数据，训练垂直领域大模型，如“医疗大模型”融合1000万份病历、10万篇医学文献，实现疾病诊断准确率达90%，超越普通医生水平；“工业大模型”通过分析设备振动、温度、能耗数据，预测故障准确率达85%；轻量化模型部署针对边缘设备算力有限的场景，开发轻量化模型，如某无人机巡检系统通过模型压缩技术，将AI识别模型体积从200MB降至20MB，在边缘端实现实时目标检测，响应时间缩短至100ms；可解释性算法应用解决“黑箱模型”问题，通过SHAP、LIME等工具解释模型决策逻辑，某银行在信贷审批中采用可解释AI模型，将“拒绝率”降低15%，同时因决策透明化，客户投诉减少60%

3.算力升级从“云中心”到“云边端协同”，保障高效处理智能超算中心建设国家超算中心与地方政府合作，构建“算力调度平台”，实现算力按需分配，某科研机构通过平台申请算力，计算时间从1个月缩短至1天；边缘计算节点部署在工厂、园区、城市等场景部署边缘计算节点，实现数据“就近处理”，某港口通过边缘计算将船舶调度数据处理延迟从500ms降至50ms，作业效率提升20%；绿色算力技术应用采用液冷、储能等技术降低算力能耗，某数据中心通过液冷技术将PUE（能源使用效率）从

1.4降至

1.1，年节电超

1.2亿度，既降低成本，又实现“双碳”目标

（二）政策机制保障打通数据要素流通“全链条堵点”政策是数据价值挖掘的“软环境”，需通过制度创新，破除数据流通壁垒，明确数据权属与价值分配规则

1.数据要素市场化配置改革让数据“流动起来”第8页共20页建立数据交易所体系截至2024年，我国已建立北京、上海、深圳等10余家国家级数据交易所，通过“数据产品挂牌-交易撮合-结算交付”流程，实现数据合规交易，2024年全国数据交易额达3200亿元，同比增长120%；完善数据确权与定价机制明确数据所有权、使用权、收益权，试点“数据信托”模式，某互联网企业将用户数据委托信托机构管理，通过信托收益反哺用户，用户满意度提升40%；推动公共数据开放共享政府部门带头开放非敏感数据，如某省开放交通、气象、教育等2000余项公共数据，企业通过数据应用开发智慧停车、农业保险等产品，创造经济价值超50亿元

2.标准与法规体系完善让数据“用得放心”数据安全法规落地《数据安全法》《个人信息保护法》实施后，企业建立数据安全管理制度，某社交平台投入2000万元建设数据安全中台，实现数据全生命周期防护，未发生重大数据泄露事件；行业数据标准制定工信部牵头制定《工业数据安全标准体系》《车联网数据安全标准》，某汽车企业通过标准落地，将车载数据安全事件发生率从

1.2次/月降至

0.1次/月；跨境数据流动规则探索试点“数据出境安全评估”，某跨境电商企业通过评估，实现欧盟、东盟等地区数据合规出境，业务覆盖国家从20个增至35个

3.财税与金融支持让数据“用得起”财政补贴降低投入门槛对中小企业数据价值挖掘项目给予最高30%的补贴，某电子企业获得150万元补贴，部署AI质量检测系统，年节约成本800万元；第9页共20页金融产品创新开发“数据质押贷款”，某科技企业以数据资产质押，获得银行贷款5000万元，用于数据中台建设；税收优惠政策对数据中心、算力服务等企业给予增值税减免，某云计算企业享受优惠后，年减税超1亿元，加速技术研发

（三）生态协同构建凝聚多方主体参与“合力网”数据价值挖掘不是单一主体的任务，需政府、企业、科研机构、用户“各司其职、协同发力”，构建“共建共治共享”的生态体系

1.政府“规划者”与“服务者”顶层设计与政策引导制定新基建数据价值挖掘专项规划，明确发展目标与路径，如某省提出“2025年建成5个行业数据价值挖掘示范平台”；公共服务平台建设搭建跨部门数据共享平台，如某省“政务数据共享交换平台”连接40个省直部门，开放数据超5000万条，企业通过平台获取数据，业务办理时间缩短50%；监管与激励并重建立“包容审慎”监管机制，对新技术应用试点给予容错空间，同时通过“数据开放指数”“价值贡献奖”等激励企业参与数据挖掘

2.企业“实践者”与“创新者”数据价值挖掘场景创新企业聚焦自身痛点，开发数据应用，如某餐饮连锁企业通过分析门店客流、菜品销售数据，优化菜单结构，新品销量提升30%；行业数据共享联盟龙头企业牵头组建联盟，共享数据与技术，某家电企业联盟共享供应链数据，采购成本降低15%，交货周期缩短20%；第10页共20页中小企业“上云用数赋智”通过云平台降低数据处理成本，某中小企业接入SaaS数据中台，年数据处理成本从20万元降至5万元，实现数据价值挖掘“零门槛”

3.科研机构“智囊团”与“技术库”关键技术攻关高校与企业合作研发隐私计算、AI大模型等技术，某高校团队研发的“联邦学习框架”被100余家企业采用，数据共享效率提升60%；人才培养开设“数据科学”“人工智能”等专业，年培养人才超10万人，某企业与高校共建实验室，定向培养复合型人才，解决技术落地“最后一公里”问题；行业标准研究科研机构参与制定数据治理、安全等标准，某研究院发布《中小企业数据价值挖掘指南》，帮助2000余家企业实现数据价值转化

4.用户“需求者”与“监督者”需求反馈机制企业通过用户调研、产品反馈收集数据应用需求，某健康APP根据用户反馈，增加“健康数据分析报告”功能，用户留存率提升25%；隐私保护监督用户通过投诉、举报等方式监督企业数据使用，倒逼企业加强数据安全，某社交平台因用户投诉“数据过度收集”，主动删除30%非必要权限，用户信任度回升至85%

（四）安全体系支撑筑牢数据价值挖掘“安全底线”数据安全是价值挖掘的前提，需通过技术、管理、法律多维度构建“立体防护网”

1.隐私计算技术应用实现“数据可用不可见”第11页共20页联邦学习多参与方在不共享原始数据的情况下联合建模，某金融联盟通过联邦学习，联合10家银行分析信贷数据，模型准确率提升15%，同时保护客户隐私；多方安全计算在数据查询、计算环节进行加密，某医院通过多方安全计算与药企共享患者数据，联合研发新药，数据泄露风险降至零；差分隐私在数据集中加入“噪声”，既保留数据统计特性，又隐藏个体信息，某政务部门通过差分隐私发布人口普查数据，既满足科研需求，又保护公民隐私

2.数据安全管理体系建设从“被动防御”到“主动防护”数据分级分类管理按敏感程度对数据分级，对高敏感数据实施“双人双锁”管理，某能源企业将数据分为5级，高敏感数据访问需3级审批，违规访问实时告警；安全意识培训定期开展数据安全培训，某企业通过“钓鱼邮件演练”，员工安全意识从60%提升至90%，人为数据泄露事件下降70%；应急响应机制制定数据泄露应急预案，某电商平台在发现数据泄露后，1小时内启动应急预案，通过隔离受影响系统、发布安全公告等措施，将影响控制在最小范围

3.技术防护手段升级构建“智能防御”体系AI入侵检测通过机器学习识别异常访问行为，某政务系统通过AI检测到10万次异常登录，及时拦截，避免数据泄露；区块链存证对数据操作记录上链，确保数据来源可追溯，某版权机构通过区块链存证，将版权登记时间从3天缩短至10分钟，维权效率提升80%；第12页共20页零信任架构遵循“永不信任，始终验证”原则，某企业全面部署零信任架构，用户访问数据需通过多因素认证，外部攻击成功率从15%降至

0.5%

四、典型应用场景数据价值挖掘的实践案例

（一）智慧城市从“信息孤岛”到“智慧协同”

1.杭州“城市大脑”交通治理的“数据革命”杭州“城市大脑”是新基建数据价值挖掘的标杆案例该系统整合了交通、公安、城管等15个部门的2000余类数据，通过AI算法实时分析交通流量、信号灯配时、车辆轨迹等数据，实现“一屏观全城、一网管全域”数据来源通过10万个交通监控摄像头、10万辆公交车GPS终端、出租车叫车数据等，实时采集交通数据；价值挖掘构建“交通流量预测模型”，提前15分钟预测拥堵路段，动态调整信号灯配时，2024年杭州早高峰平均通行速度提升28%，拥堵时长减少40%；开发“事件检测算法”，自动识别交通事故、占道施工等事件，调度警力和救援资源，平均响应时间缩短至8分钟；成效与挑战自2016年运行以来，杭州“城市大脑”累计减少交通拥堵

1.2亿小时，交通事故率下降35%，但仍面临跨部门数据共享不彻底（如环保数据与交通数据联动不足）、老旧设备数据质量低等问题

2.深圳“i深圳”政务服务的“数据赋能”深圳“i深圳”平台通过整合政府2000余项服务数据，打造“指尖办、秒批办”的政务服务体系第13页共20页数据整合打通公安、人社、税务等25个部门数据，建立“个人数据空间”和“企业数据空间”，实现“一次认证、全网通办”；价值挖掘基于用户数据画像，提供个性化服务，如为高考生推送志愿填报建议，为企业推送政策匹配信息，某企业通过平台匹配到研发补贴政策，获得200万元资金支持；开发“无感审批”功能，自动填写申报材料，某个体工商户通过“人脸识别+数据自动填充”，营业执照办理时间从3天缩短至5分钟；经验启示政务数据开放需以“用户需求”为导向，通过数据共享打破部门壁垒，同时需加强数据安全，“i深圳”平台采用差分隐私技术，确保用户数据“可用不可见”

（二）智能制造从“经验驱动”到“数据驱动”

1.三一重工“根云”平台工业数据的“价值变现”三一重工作为全球工程机械龙头，通过“根云”工业互联网平台，实现设备数据的全生命周期管理，将数据价值转化为企业竞争力数据采集与分析在30万台工程机械设备上部署传感器，实时采集振动、温度、油耗等1000余项数据，通过“根云”平台构建“设备健康度模型”，预测故障准确率达90%，将停机时间减少60%，年节约维护成本30亿元；客户服务创新基于设备使用数据，为客户提供“以租代购”“设备租赁”等增值服务，2024年服务收入占比提升至35%，客户复购率达85%；行业赋能向中小工程机械企业开放平台，帮助其接入数据服务，某小型压路机企业通过平台分析客户施工数据，优化产品设计，销量提升25%第14页共20页

2.海尔卡奥斯COSMOPlat大规模定制的“数据协同”海尔卡奥斯COSMOPlat平台连接上下游企业、用户与工厂，通过数据协同实现“大规模定制生产”数据驱动产品创新采集用户对家电产品的评价数据（如外观、功能、价格），结合工厂生产数据，预测市场需求，2024年推出的“模块化冰箱”通过数据反馈，上市3个月销量突破10万台；供应链优化整合供应商、物流商数据，实现原材料库存动态调整，某冰箱工厂通过数据预测，原材料库存周转率提升40%，缺货率下降30%；生态协同与5000余家企业共建数据共享生态，某涂料企业通过平台获取家电企业的颜色需求数据，开发定制涂料，毛利率提升20%

（三）智慧医疗从“经验诊断”到“精准诊疗”

1.华西医院“AI辅助诊断系统”医学数据的“价值落地”四川大学华西医院通过整合电子病历、医学影像、基因测序等数据，开发AI辅助诊断系统，提升诊断精准度与效率数据整合与建模融合1000万份电子病历、10万例医学影像数据，训练“肺结节检测模型”，通过CT影像自动识别结节位置、大小、良恶性，准确率达92%，超越普通医生水平；临床应用辅助医生进行早期肺癌筛查，将筛查时间从30分钟缩短至5分钟，年筛查量提升5倍；开发“手术规划模型”，术前模拟肿瘤切除路径，手术时间缩短30%，并发症率下降15%；挑战与突破曾因数据隐私问题面临伦理争议，通过联邦学习技术实现“数据可用不可见”，与30家医院共建数据联盟，样本量扩大10倍，模型准确率持续提升

2.平安健康“健康云”全生命周期的“数据守护”第15页共20页平安健康通过“健康云”平台整合保险、医疗、体检等数据，为用户提供“预防-诊断-治疗-康复”全链条健康管理服务数据驱动健康管理基于用户体检数据、运动数据、饮食数据，构建“健康风险评估模型”，为高血压用户推送个性化饮食建议，使血压控制达标率提升40%；保险服务创新通过健康数据为用户动态调整保费，某用户因健康数据良好，保费从5000元/年降至3500元/年，激励用户主动改善健康行为；疫情防控支持疫情期间，通过“健康云”数据监测区域疫情风险，为政府提供精准防控建议，某城市通过平台数据，将疫情传播链追踪时间从7天缩短至2天

（四）智慧交通从“被动应对”到“主动调控”

1.滴滴出行“智能调度系统”出行数据的“价值优化”滴滴出行通过整合司机位置、乘客需求、实时路况等数据，构建智能调度系统，提升出行效率数据驱动供需匹配分析历史订单数据、实时叫车数据，预测不同区域的供需缺口，动态调整司机接单区域，2024年司机空驶率下降25%，乘客平均等待时间从8分钟缩短至5分钟；路径规划优化基于实时路况数据，为乘客推荐最优路线，某城市通过系统优化，早高峰平均通勤时间缩短20分钟；开发“拼车智能匹配模型”，拼车成功率提升至60%，减少道路拥堵车辆15%；安全保障通过行程数据监测异常行为，识别“绕路”“不规范驾驶”等风险，2024年安全事故率下降30%

五、政策支持与生态构建推动数据价值持续释放

（一）国家政策顶层设计引领发展方向第16页共20页国家层面通过“规划+试点+改革”推动新基建数据价值挖掘，形成“政策工具箱”“十四五”数字经济发展规划明确“培育数据要素市场”“推动数据赋能传统产业”，提出到2025年数据要素市场规模达3万亿元；数据要素市场化配置综合改革试点在深圳、海南等地试点数据确权、定价、交易机制，2024年试点地区数据交易额占全国60%；新基建投资支持政策对数据中心、算力网络等项目给予30%的投资补贴，2024年新基建投资超3万亿元，其中数据相关投资占比达45%；人工智能创新发展试验区在19个城市建设试验区，推动AI技术与制造业、医疗等行业融合，某试验区内企业通过AI数据挖掘，生产效率平均提升35%

（二）地方实践因地制宜探索特色路径地方政府结合自身产业特点，推出差异化政策北京聚焦“数据开放与安全”，建设国际大数据交易所，2024年数据交易额突破1000亿元，推出“数据经纪人”试点，培育专业数据服务企业；上海打造“算力高地”，建设国家算力枢纽节点，提供“算力即服务”（CaaS），企业算力成本降低40%；广东推动“制造业数字化转型”，设立200亿元专项资金，支持企业数据中台建设，2024年规上工业企业数字化转型率达85%；浙江探索“未来社区”数据治理模式，整合社区交通、医疗、养老数据，开发“社区大脑”，居民办事满意度提升至95%

（三）生态协同构建“数据价值共生网络”第17页共20页未来，需进一步凝聚多方合力，构建“技术-政策-市场-人才”协同发展的生态体系技术协同企业、高校、科研机构共建“数据价值挖掘联合实验室”，攻关隐私计算、AI大模型等关键技术，缩短技术落地周期；市场协同建立“数据交易所联盟”，实现跨区域数据交易互通，2025年目标数据交易额突破5000亿元；人才协同推行“校企联合培养”，高校开设“数据科学+行业”复合专业，企业与高校共建实习基地，年培养复合型人才超50万人；标准协同推动ISO/IEC国际数据标准制定，提升我国在数据治理、安全等领域的话语权，助力数据跨境流动

六、结论与展望让数据价值照亮新基建未来

（一）结论数据价值挖掘是新基建高质量发展的“核心引擎”2025年，新基建行业数据价值挖掘已从“单点尝试”进入“系统推进”阶段，技术上，数据治理、AI算法、算力网络支撑能力显著提升；政策上，数据要素市场化配置改革加速推进，数据安全法规逐步完善；应用上，智慧城市、智能制造、智慧医疗等场景数据价值持续释放尽管仍面临数据质量、技术落地、安全合规等挑战，但通过技术创新、机制改革、生态协同，这些问题将逐步解决数据价值挖掘不仅是企业降本增效的手段，更是推动社会治理升级、改善民生福祉的关键路径正如杭州“城市大脑”让出行更顺畅，三一重工“根云”平台让设备更智能，华西医院AI系统让诊断更精准，数据价值的释放正在重塑产业格局、改变生活方式

（二）展望2025-2030年数据价值挖掘的三大趋势未来五年，新基建数据价值挖掘将呈现三大趋势

1.技术融合加速，“智能+数据”深度渗透第18页共20页AI、区块链、元宇宙等技术与数据挖掘深度融合，如“AI生成式数据标注”提升数据处理效率，“区块链+数据溯源”增强数据可信度，“元宇宙+数据可视化”让数据价值更直观呈现，数据价值挖掘从“数据驱动”向“智能驱动”升级

2.行业渗透深化，从“头部企业”向“中小企业”普及随着SaaS化数据服务、轻量化模型的普及，中小企业将以“低成本、低门槛”接入数据价值挖掘工具，预计2027年中小企业数据价值挖掘渗透率将从2024年的15%提升至60%，数据要素“普惠化”趋势显著

3.生态协同成熟，形成“数据价值共生体”政府、企业、科研机构、用户将形成“共建、共治、共享”的生态体系，数据开放、共享、交易机制完善，数据价值分配规则明确，数据要素市场规模突破10万亿元，成为数字经济增长的新引擎

（三）行动呼吁多方合力，共筑数据价值新生态数据价值挖掘是一项系统工程，需要政府、企业、科研机构、用户共同参与政府持续优化政策环境，加快数据要素市场化配置改革，破除数据流通壁垒；企业以场景需求为导向，加大数据投入，同时履行数据安全主体责任；科研机构聚焦关键技术攻关，培养复合型人才，推动技术成果转化；用户增强数据安全意识，主动参与数据价值挖掘实践，共同推动数据要素市场健康发展第19页共20页“数据是未来的石油”，在新基建加速推进的今天，让我们以技术为笔、以政策为墨、以协同为纸，共同书写数据价值挖掘的新篇章，让数据真正成为驱动高质量发展、创造美好生活的核心力量！（全文约4800字）第20页共20页。