第二批“数据要素×”28个典型案例汇编
为充分释放数据要素价值，落实《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，8月29日，国家数据局会同科技部、农业农村部、文化和旅游部、中国科学院、中国工程院、国家文物局、国家中医药局等部门在2024中国国际大数据产业博览会上发布第二批28个“数据要素×”典型案例。
案例一
为推动农业农村大数据共享，农业农村部大数据发展中心以农业农村用地“一张图”和乡村发展动态数据库为切入口，形成了“一个平台基座、一个关联通码、一个应用端口、一个云服务平台、一套数据标准”的协同推进体系，推动数据支撑政府部门科学决策，解决农业生产和农民生活需求，为政府、社会、市场提供了可感可及的农业农村数据服务。
案例二
案例三
畜牧业一头连着居民“菜篮子”，一头连着农民“钱袋子”，事关国计民生。我国畜牧业产业链条长、生产周期长，存在产能调控难度大、动物疫病防控和畜禽产品质量安全监管难、供需信息不对称等问题。浙江省畜牧农机发展中心构建了集行业分析、监测预警、数据服务于一体的“浙江畜牧产业大脑”平台，为省畜牧管理部门及生产经营主体提供生产、经营、管理等数据支撑。
一是建成一体化畜牧大脑数据仓。通过与市场监管、银保监、生态环境等8部门数据共享、业务对接，建设畜牧大脑数据仓。目前已汇集数据2.2亿条，覆盖12类畜牧兽医业务主体，日访问量20万次以上。以生猪模块为例，在养殖环节实时汇聚省、市、县生猪存栏量、调入量、出栏量及价格动态等数据，指导生猪科学生产；在检疫、屠宰、调运环节汇聚产地检疫、屠宰检疫、肉品品质检验等数据，实现从养殖到市场全流程追溯。
二是构建智能高效风险预警体系。依托数据仓，开发稳产保供智能模块，通过产能测算模型，智能感知和分析生猪产量、猪肉价格、头均盈亏等数据，提前6个月预测研判生猪产能、猪肉供应的波动风险，辅助畜牧管理部门提前部署稳产稳价调控措施。开发疫病风险管理模块，密切监测屠宰、检疫、调运等环节的动态数据，设置非洲猪瘟、口蹄疫检测等19个风险点，制定36条触发规则，实时研判分析风险情况，并精准推送至养殖、调运等畜牧主体及管理部门，实现重大风险早发现早处置。
三是推动数据要素增值赋能。在畜产品信息追溯方面，与市场监管部门协同，实现养殖场信息向产地检疫人员全推送，省内检疫、备案等信息向屠宰企业、驻场官方兽医全推送，屠宰企业检疫申报、检测、宰前检查等全程信息向驻场官方兽医全推送；同时与卫健部门协同，深化数据共享、风险评估、联合处置等工作，做好公共卫生安全追溯，守好人病兽防关口。在解决农户需求方面，为农户精准推送保险信贷、价格行情等服务，推动农户生产管理、检疫申报、受理、出证、扫码等业务办理“零跑腿”，实现贷款一键申请，保险一键参保、一键赔付，2023年，已辅助249个养殖场抵押授信7.21亿元。
图浙江畜牧产业大脑首页
案例四
案例五
图1餐饮行业数据接入与应用
图2经营分析驾驶舱
图3全渠道数据融合分析
图4数据治理流程
案例六
案例七
江海联运是提升水运效率和灵活性、助推区域产业发展的重要手段。但江海联运涉及物流链主体多、环节多、链条长，若管理调度不到位，则难以发挥联运优势。舟山市港航和口岸管理局、中国电信舟山分公司通过建设江海联运数字化平台，贯通全链条物流数据，实现企业申报、港口调度、码头装卸、货物配送、物流跟踪等多业务协同，提升物流组织效率，推进江海联运高质量发展。
案例八
公路运输占据我国货运体系中的首要位置，承担着约70%的客货运输量，是国民经济发展的重要保障。然而，由于公路货运涉及主体众多，行业分散性强等特点，导致运输体系存在信息不对称、供需难匹配等问题。江苏满运软件科技有限公司通过汇集订单信息、地理位置、货物状态、运输轨迹等公路货运行业各环节动态数据，实现数据共享与互通，为产业链上下游参与主体提供有效服务，助力提升公路货运车货匹配效率，降低物流综合运输成本。
案例九
自2020年以来，重庆公交集团优化线路约800条次。公交日均客流量于2022年超302.7万人次，于2023年超344万人次。目前，重庆公交集团拥有运营车辆8820辆，日均运行班次9.6万班次，日均运行里程140万公里，公交出行分担率为35.3%，以全国城市第十一位的车辆规模运送全国第二的客流，运营效率位居全国前列。
案例十
图“运途云”危货运输数智管理系统
案例十一
车路云一体化是包括云计算、人工智能大模型等新一代信息技术深度赋能汽车和交通产业的战略性新兴产业，未来发展潜力巨大。智能驾驶汽车测试存在数据采集成本高、周期长、高价值场景缺乏等痛点问题，浙江德清莫干山智联未来科技有限公司、德清县数据局、阿里云计算有限公司、杭州数据交易所有限公司等单位联合构建以车路一体化场景数据库为核心的数据要素流通平台，通过融合红绿灯、交通事故、道路施工等公共数据和路侧车路协同行业数据，提供智能驾驶仿真场景库，基于先导区已建成的智能网联汽车封闭测试场和全域开放测试道路，补全“仿真测试-封闭测试-开放道路测试”的智能驾驶研发测试服务全链条，构建“以数补链、以链优数”的产业协同创新生态。
二是以场景驱动补数据服务链条。研发上架智能驾驶仿真场景库、路口车流量统计等系列数据产品，服务自动驾驶系统仿真测试、交通违法治理辅助决策、优化能源基础设施规划与选址等场景。截至目前，累计为20余家车企、交通研发企业和高校提供服务。
三是以标准体系筑数据安全底线。聚焦车联网数据安全生命周期，率先出台数据脱敏和分类分级两方面地方标准规范，创新车路云一体化数据要素流通平台全流程监管技术，实现数据“采存算管用”的全过程安全保障，筑牢数据安全合规利用底线。
四是以登记交易引数据资产增值。有关数据产品通过上架杭州数据交易所等交易机构，完成合规认证和数据要素流通交易闭环。实现国家级车联网先导区行业数据产品场内交易。
案例十二
目前，藏金普惠平台已汇集涉企数据超1亿条，入驻企业超1.1万家，占比达到西藏中小企业总数的15%，入驻金融机构网点345个，占比达到西藏金融机构网点的99%，发布金融产品超200个，融资申请超2100笔，授信额度超340亿元。
案例十三
案例十四
二是建设高价值特色数据资源。在数据治理的基础上建立了统一知识图谱构建、人工智能开发服务、技术洞察及趋势分析、词表集成等能力，为数据挖掘分析、知识关联发现提供技术和能力保障。构建工程科技专家库、机构数据库、战略咨询资源库、学术会议资源库等8个主题库，基于知识组织与知识计算等前沿技术对咨询报告等资源深度加工，形成特色数据资源。
三是实施全面的数据安全控制措施。依托知识中心的数据安全管理规范，对数据资源处理流程实行端到端的监控；依据数据资源的分类分级管理制度，实行差异化管理策略，对数据进行分类存储，并对敏感信息采取加密和脱敏处理。此外，构建了数据缓冲区，利用大数据批量标注技术、内容安全审核API同时结合人工复审的多层防护机制，建立健全数据安全保障技术体系。
四是整合多元生态打造精品化知识服务。聚焦国家战略和特定用户场景，利用已汇聚的海量数据资源，结合人工智能、大数据挖掘等技术，开发系列精品知识服务产品，建成了多学科融合的工程科技大数据服务平台。此平台包含服务于高端智库、科研人员和社会公众的多样化工具和专题，如智库支持系统、全球项目库、知领战“疫”系列等。这些知识产品广泛应用于图书馆联盟、高校及机构中，惠及科技界，形成了全面而深入的服务生态。
目前已汇聚工程科技30多个专业领域的数据资源，覆盖工程科技领域全部一级学科，满足高端智库咨询研究工作所需。累计为100多个国家重大项目与工程、数十家企业、科研机构与地方政府提供了数据支持、决策支撑服务，为全国2000余家高校、130余家科研单位、60余个地方图书馆的科技工作者提供数据和知识服务。联盟式知识中心建设为推动我国工程科技领域大数据共建共享、行业和地方大数据系统建设提供了有益经验。
案例十五
图1数据赋能稀贵金属材料产业发展流程架构
一是探索科研新范式。携手贵金属集团、云锡、云锗等行业领军企业，联合清华大学、上海大学、美国宾夕法尼亚州立大学、日本国立物质材料研究所等30余家终端用户及国际一流科研机构，集结跨越材料科学、物理学、化学等领域的400多位跨学科研发与管理精英针对关键难题展开集中攻坚，构筑了从“创新平台搭建—精英团队聚合—项目统一调度—基础理论探索—核心技术攻破—工程实践应用”的全链路创新体系。项目团队依托拥有1.54万计算核心的高性能计算平台，运用机器学习等人工智能技术，对海量稀贵金属材料数据进行深度建模分析，极大地加速了新材料的研发进程。与传统的试错法相比，这种创新技术路径将新材料的研发周期从5年大幅缩减至2年，研发成本降低80%以上，显著提升了稀贵金属材料研发的效率与经济性。
图2科研新范式指导稀贵金属产品研发
二是以科学数据支撑技术创新。建成金、银、铂、钯等11类稀贵金属新材料的基础参数数据库和汇聚计算、实验、生产加工、服役评价数据的系统性稀贵金属材料专用数据库，总数据量达到7900万条。搭建稀贵金属材料基因工程总控平台，对计算/表征平台、数据管理平台、数据应用平台进行集成管理、资源的协同共享、数据的可视化分析。配套研发多种包含分布式存储、挖掘分析、交互协同等重要功能的材料基因工程大数据技术。
图3科学数据支撑贵金属技术创新
图4稀贵金属材料数据一体化开发服务平台整体框架
2018年以来，稀贵金属材料基因工程已服务云南贵金属集团、云南锡业、中铜集团、云南钛业、云南锗业、中宣液态等龙头企业，支撑新建和升级15条示范线，加速了新材料产业从特色产业向支柱产业转变。开发半导体化合物用高纯铟（7N）、6英寸空间太阳能电池用锗单晶、热控与能源用液态金属导热膏和导热片、高性能环保锡基阻燃剂、海洋和舰船、石油工程用高耐蚀钛合金等国际国内领先的产品。带动企业研发投入5.6亿元，产生13.88亿元新增产值，新增利润2580万元，新增税金993万元。
案例十六
图文物数字资源平台“数字文物库”
案例十七
图数字敦煌·开放素材库
“数字敦煌·开放素材库”自2022年12月上线以来，访问量超过420万人次，提高了敦煌文物和艺术作品的传播影响力，订单超过16000单，素材下载量超过22000次，拓展了文物数据流通使用范围，增强了文物数字化保护的可持续发展能力。
案例十八
文旅产业数字化是产业转型升级的重要路径，有利于优化服务和提升旅行体验。甘肃省文化和旅游厅整合公安、交通、民航等多源数据，建设了甘肃文旅大数据交换共享平台，为用户提供客流分析、景区监测、智能导游等服务，推动旅游数据要素流通与价值释放，为文旅产业转型升级提供了数据支撑和决策依据，促进文旅产业提质增效、高质量发展。
案例十九
图1智慧文旅平台行业大脑
通过批量采购数据，平均每个监测点位的采购价格约为原来单采价格的1/5，降低了数据采购成本。通过数据多级交换共享，平均为各市节省约100万元。为广大公众和30所学校、村（社区）线上、线下提供约8.6万次“云游”服务，进一步拓展了文化体验新空间。提升文物保护利用水平，2024年已进行文物安全预警43次，形成文物安全执法闭环。形成红黄蓝分级评价体系，为全省53家重点景区假期治安、1.64万家文旅场所安全巡查提供数据支撑。
案例二十
基层医疗服务是医疗体系的基础，直接关系到广大民众的健康和生活质量。基层医生专科诊疗能力和中医药服务能力不足，造成基层医疗服务难以满足需求。诸暨市卫生健康局联合讯飞医疗科技股份有限公司基于医疗机构门诊数据、体检数据、个人就医数据等，结合人工智能、大数据等技术，为基层医生提供科学问诊、精准诊断、合理用药、智能随访等智能辅助决策服务，着力提升诊疗规范性、促进医疗数据共享、提升公共卫生服务效率，促进基层医疗服务水平提升。
一是搭建医疗健康数据共享平台，实现数据融合。在诸暨市卫生健康局牵头组织与推动下，建立和完善统一的数据标准，各医疗机构共同遵循统一的数据格式和传输协议，构建人工智能应用服务与现有医疗健康数字化应用系统（汇聚全市医疗健康数据的“健康大脑”、检查检验结果互认共享平台—“浙医互认”、医院信息系统等）之间的数据高速通道，实现病历、影像、公共卫生等医疗卫生数据及知识库的融合互通。
二是建立数据治理闭环机制，实现数据精准治理。结合医疗卫生数据流通的“数据采集—数据治理—数据应用—质量提升”闭环管理机制，构建“数治、数知、数智”三层治理体系，实现数据的规范统一和精准治理。“数治”是依托数据治理和人工智能技术实现基础治理，快速完成海量健康医疗数据采集和异构数据同构化，破解传统数据归集难、质控难、共享难的问题，形成“让机构可以用的数据”。“数知”实现数据与医学知识的深度融合，让数据具有明确的领域知识属性，破解传统知识与数据融合难、数据可用性不高等问题，形成“让业务用得好的数据”。“数智”是依托算法模型实现数据与智慧的融合，构建以数据为基础的智能驱动、场景融合和开放服务，形成“让医疗更智慧的数据”。目前采集健康数据610.7T，发布233个数据采集标准规范，形成496个值域目录，1600条数据元、2.3万条标准疾病代码。
三是强化数据安全保障，实现“可防可视可控”。依托数据脱敏、数据加密、数字水印、区块链和隐私计算等安全技术，对内构建可信网络环境，支撑医疗数据上链，实现数据流转高效协同；对外构建安全用数环境，支撑数据开发利用，实现数据“可用不可见”，为数据应用提供安全保障和安全监控，实现数据流通与应用“可防、可视、可控”。
案例二十一
案例二十二
应急救援是保障公众安全的重要措施，高效精准的数据能有效提升灾情感知能力、帮助及时制定应急处置决策和强化救援疏散科学管理。针对国内外地震、洪涝、滑坡等灾害应急响应处置中存在的灾情快速分析能力不足、精准预测预警难等问题，中国科学院西北生态环境资源研究院和空天信息创新研究院联合国家地震科学数据中心、地面卫星应用中心和甘肃省科学数据中心等20多家机构，构建了跨部门数据联动共享机制，创建了数据工程灾害应急响应服务平台，实现多源数据接入、确权、治理、流通、聚合和应用，提升了灾害应急处置速度和能力。
一是汇聚融合灾害应急响应数据。联合行业部门、科研院所、企业单位等，形成了针对灾害应急的跨部门数据汇聚机制，高效支持高分、资源等多种卫星数据的接入以及遥感数据的空谱融合、时空融合，构建了覆盖灾害高发区域的地质灾害、水文、气象、人口和卫星等本底数据资源约300TB。
二是实现灾害应急响应数据可信流通。建立覆盖我国主要减灾机构的区块链可信联盟体系，发展了基于共识信任机制的“确权认证-版本管理-可信共享-溯源追踪”服务新模式，推动灾害观测数据、制图产品和灾损报告等成果的安全流通，形成了良性可持续的数据减灾防灾发展格局。
三是提供基于“十大数据工程”的灾害应急响应服务。基于“数据AI模型”技术研发的多机构联动响应、应急响应、灾害演变分析等十大数据工程技术，灾害发生后可快速圈定灾害区域、划定数据范围，建立专题数据模型方法。例如，通过制备洪水、地震等灾害的空间分布，快速分析受灾情况，科学预警次生灾害的发生，合理调配救灾资源，形成数据驱动的灾后应急响应支持能力。
案例二十三
图新疆铁路大风精细化预报系统
案例二十四
自应用以来，实现能源服务和产业园区能耗监测覆盖26个省，累计提供1300余个数据产品，已服务上下游客户19.5万家，助力减少碳排放1017万吨，间接为企业节约成本约5亿元。
案例二十五
二是研发数据可信流通与融合应用解决方案。为应对数据权属、隐私保护等问题，基于“数据可用不可见、数据使用可控可计量”原则，通过数据使用协议、数据目录链、数据沙箱、密文数据计算分析、隐私计算等技术手段，解决数据在多个环节的安全问题。建设安全合规、多方互信的数据共创空间，为数据共享流通提供全流程支撑，促进多主体供需对接、多对多数据安全融合共享。
本案例应用以来，发展上下游企业会员超40个，服务政府部门约20个，服务企业超800家，孵化超20个融合应用。其中用能诊断、电力征信等服务累计为企业节省0.75亿元用能支出，助力企业授信约15亿元。
案例二十六
二是构建流域数字孪生体。基于流域模型和动力学模型，融合多领域、多行业的地表水环境数据，结合大数据分析、人工智能等技术构建具有完备物理基础的分布式流域水文水质模型、水动力和污染迁移扩散模型与大数据学习模型。根据流域水环境特征拓展模型的模拟要素和范围，在精细化、精准化模拟的基础上增强模拟能力，实现空间分辨率从3.3个控制断面/万km2提升至25.2个控制断面/万km2。
三是基于数字孪生实现环境保护智能化决策。基于流域数据孪生体构建水文和水环境预测预报应用，延长水文和水环境预报的预见期，水环境质量预测周期从24小时提升至4小时，主要污染物预报准确率超过75%。开展江河湖泊、水土流失等水环境水生态变化智能预测，对出现超标的流域全面溯源分析以识别工业企业、农业面源等对水体贡献比例，实现河湖治理精准监管能力提升，水环境水生态保护能力提升。基于水环境变化的模拟仿真和动态管理，支撑四川省各级地表水环境管理部门开展流域地表水环境监测管理、资源调配和污染管控。