六、“人工智能+”正在重塑地方数据集团的业务边界，数据从资源变成AI生产资料

2025年国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出推动人工智能与科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等重点领域深度融合；到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率目标超过70%。对于地方数据集团而言，这一政策意义远大于“大模型建设”本身。

人工智能特别是行业模型和智能体的发展，使地方数据集团掌握的数据资源第一次具备了新的生产资料属性。过去的数据主要服务于统计、查询和业务系统；未来越来越多数据将用于行业模型训练、RAG知识增强、智能体推理、业务决策、自动化执行、模型评测和持续反馈。2026年国家数据局发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，进一步明确行业高质量数据集是推动“人工智能+”产业落地的基础性、关键性资源，并提出到2028年底建设一批覆盖重点行业、经过应用验证的高质量数据集，形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的“数据飞轮”。

这实际上重构了数据集团的业务逻辑。过去是数据→平台→应用；未来越来越可能变成场景→数据→高质量数据集→模型→智能体→应用→新数据。这意味着数据集团必须具备一种新的能力——AI数据供给能力。未来的数据集团不能只回答“数据有没有”，还要回答：数据能不能直接用于AI？是否具备统一语义？是否具有质量标签？能否持续更新？是否具有知识属性？是否可以安全授权？是否能够支持模型和智能体持续调用？

因此，高质量数据集、知识工程、数据产品和Agent Tool等，都可能成为数据集团新的基础业务。

七、高质量数据集成为新的政策增长点，数据集团需要从“数据治理公司”升级为“数据生产公司”

2026年高质量数据集已经从产业热点上升为国家级专项行动。国家数据局提出“强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放”六大行动，并要求形成满足AI-Ready要求的数据集，建立“物理分散、逻辑集中”的数据集资源目录。国家数据集管理服务平台于2026年4月上线试运行时，已经汇聚1000余个数据集、认证供需主体200余家，并开始提供供需发布、全域检索、凭证申领等服务。

更值得关注的是，2025年我国数据产业规模已达到6.78万亿元，同比增长15.7%，数据企业达到48.2万家；国家数据发展研究院披露，与人工智能高度相关的数据产品和服务已经占到数据产业总产值的七成以上。这说明数据产业和人工智能之间正在形成新的产业耦合关系。

对地方数据集团来说，未来不能再把数据治理理解为一次性的清洗、标准化和汇聚工作，而应形成持续的数据生产线：原始数据→语义治理→指标/标签→数据产品→高质量数据集→模型服务→智能体→业务场景。这也意味着“数据工厂”类生产体系将越来越重要。真正先进的数据集团未来可能不再以“我有多少系统”为核心竞争力，而是以数据产品生产效率、高质量数据集供给能力、应用场景开发能力、Agent数据供给能力、产品复用和运营能力作为核心能力。

八、数据产业进入加速增长期，但地方数据集团不能把产业增长等同于自身经营增长

2025年我国数据产业规模6.78万亿元，同比增长15.7%，表明数据产业仍处于较快增长阶段。但对于地方数据集团而言，需要避免一个判断误区：

数据产业规模快速增长，并不意味着地方数据集团天然会快速增长。

当前数据产业增长很大一部分来自人工智能相关数据服务、数据基础设施、数据技术和数据应用企业。这些市场正在吸引云厂商、AI公司、专业数据公司、通信运营商以及大量创新企业进入。

因此，地方数据集团未来面对的竞争不仅来自“其他地方数据集团”，更来自整个数据产业生态。

其真正具有差异化优势的，应是：

属地数据资源组织能力 + 政府和产业客户关系 + 本地应用场景 + 公共数据运营能力 + 生态组织能力。

如果不能把这些优势转化为标准数据产品和可运营场景，单纯依赖国企身份并不能保证长期竞争优势。

因此，本报告认为，地方数据集团的发展已进入一个明显的“能力分化期”。

未来三到五年，可能出现三种类型：

• 一类真正完成从“平台公司”向“数据运营公司”转型；

• 一类继续依靠数字政府、系统集成和政务云维持经营；

• 另一类则可能因为投资较重、产品不足、市场能力较弱而面临更大的经营压力。

九、国有企业属性决定了地方数据集团不能照搬互联网平台公司的增长逻辑

地方数据集团与一般数据企业最大的不同，是其具有明显的地方国有企业属性。

它既承担公共功能，又承担经营责任；既接受国资监管，又需要参与市场竞争；既要保障数据安全和公共利益，又需要提高资产回报和经营效率。

这种双重属性决定了数据集团的发展逻辑不能简单复制互联网企业。

其核心矛盾主要体现在三个方面。

第一，功能性任务与经营性业务如何分账。

数字政府、公共数据治理等功能性任务需要稳定保障；数据产品、行业服务、AI应用等经营性业务则需要市场化评价。未来需要分别形成投入、成本和绩效评价体系。

第二，长期创新投入与国企年度考核之间如何平衡。

数据产品、场景和AI业务往往需要试错，短期收入未必明显；国企经营则普遍强调年度收入、利润和投资回报。如何建立符合数据业务规律的评价机制，将直接影响创新能力。

第三，安全合规与市场效率如何平衡。

数据经营的底线必须是合法合规、安全可控，但如果审批和授权流程过长，又容易使数据产品失去市场机会。

因此，地方数据集团下一阶段的制度创新，不只是技术创新，更重要的是经营机制创新。

十、年度环境总体判断：地方数据集团进入“由资源优势向运营优势转换”的关键期

综合2026年的政策和产业环境，可以对地方数据集团所处阶段作出一个基本判断：

地方数据集团的第一阶段，是解决主体、平台和数据资源问题；第二阶段，是解决产品、场景、AI和持续经营问题。2026年前后，两阶段正在发生明显转换。

这一转换可以概括为七个方面：

这意味着，地方数据集团未来的行业地位，将越来越取决于六种核心能力：战略能力、数据生产能力、产品能力、场景能力、经营能力和生态组织能力。这与本报告后续提出的“六力模型”保持一致，也为后续年度综合评价体系奠定了逻辑基础。《中国地方数据集团年度发展研究报告》框架目录 《中国地方数据集团年度发展研究报告》框架目录

由此，本报告对2026年地方数据集团年度环境形成三个基本判断：

第一，政策红利仍在，但红利性质已经改变。 从“组建和建设红利”转向“产品、场景、AI和运营红利”。

第二，市场空间在扩大，但竞争门槛同步提高。 数据产业快速增长并不等于数据集团自然增长，能否形成产品和场景决定其能否真正分享产业增长。

第三，地方数据集团开始从“资源决定发展”进入“能力决定发展”的阶段。

未来评价一个数据集团是否真正强大，不能只看它掌握了多少数据、建设了多少平台，而应进一步看：

它能否把数据持续生产成产品，把产品快速组合成场景，把场景转化为客户价值和收入，再把真实业务产生的新数据反哺生产体系。

这将成为未来几年中国地方数据集团发展最重要的主线，也是本报告后续各章展开评价和比较的基本逻辑。

产品一：城市数据工厂

产品二：三医协同数据工厂