上海首批公共数据产品落地：两家授权运营机构打通资源到供给链路

数据要素走向产业化的过程，眼下正踩在一个关键的转折点上。

10月30日至31日，2026全球数商大会在上海西岸国际会展中心举行，主题定为“数智共生，链接世界”。会上各方谈的重点，已经由“怎么把数据汇聚起来”慢慢转到“怎么做出产品、进到场景、完成交易，再把商业价值释放出来”。

数据要素产业由此从打基础的阶段，进入运营、产品化和市场化并行的新阶段。公共数据成了一块富矿，上海由两家授权运营机构牵头推出首批公共数据产品，从资源归集到产品供给的整条链路率先被打通。

政策先行，场景成为公共数据转化的核心入口

以往做公共数据开发，重心多放在归集数据、搭建平台、开放资源上；现在判断的标准变了，要看数据能不能进入城市治理、产业升级和民生服务这些真实业务。上海数据局副局长钱晓在发言中，为公共数据开发利用划出了“场景—生态—信任”三条主线。

钱晓提出，数据只有打通业务边界、嵌入决策闭环，才能完成从“可获取”到“可增值”的质变。对上海来说，公共数据授权运营不是把数据简单交给市场，而是由政府、授权运营机构、数商和应用方一起建立供给、加工、流通、安全和运营机制。

上海数据集团2022年9月成立时就开始试点授权运营，持续打通数据供给、流通、应用、安全全链路；旗下上海数据资源运营有限公司盯住价值释放，布局数据产品、平台运营、数据创新业务。上海仪电集团旗下的云赛数智科技今年3月成立，依托集团的算力、技术与场景资源，打造“数据+算力+模型+场景”一体化能力，推动公共数据智能化、规模化落地。这两家授权运营机构一头连着政府、一头连着市场，作为可信的运营服务载体，在安全合规的前提下把公共数据要素的潜能高效释放出来。

首批公共数据产品、企业需求征集平台以及多个行业和区域应用场景集中发布，是上海试着打通“需求提出—产品开发—场景落地”链条的动作。这套模式的关键不在一次发布多少产品，而在于企业需求能不能持续进入平台，并通过合规、可计量的方式变成数据产品和服务。

不光在会场，展馆里也有业务洽谈的身影，第一财经见到了前来对接的脑机接口公司和高校科研院所。“我们对高质量数据集有需求，以前不知道找谁，这下好了，可以先建立联系再沟通后续的可行性。”云赛数智科技展台前，一家科研机构的代表这样说。

从“找数据”到“造产品”，规模化成为运营机构新考题

政策为公共数据开发指了方向，把制度落到实处的担子，则压在授权运营机构身上。

公共数据“为什么开发”，钱晓从制度层面作了回答；“为什么难”，上海市大数据中心副主任张向飞则从实践层面给出了解释。

上海信息化智能整合优化，为整个数据开发打下了比较好的底子。张向飞提到，公共数据的核心难点不只是数据量不够，还在于数据的可供应性、可信度和市场化程度不足。供数部门这边有“放数难、放数慢”的顾虑；原始数据那边又不能直接满足企业需求，得跟业务规则和企业的自有数据融合。

更关键的是，数据从内部使用转向市场供应之后，更新频率、准确性、可解释性和标准统一程度都得往上提。这就要求为每一类数据建立一份可理解、可更新、可评价、可追溯的市场化说明书。

这套治理逻辑直接指向数据产品的开发。上海数据集团与云赛数智的探索说明，公共数据没法直接“批发”给市场，得形成二级数据产品，经过脱敏、匿名化、标签化和质量检测，让数商在合规框架内做二次开发。公共数据的价值释放，正从资源开放转向产品供给。

云赛数智常务副总经理许纲进一步提出，公共数据开发不能再靠“找数据、拼数据、找场景、搭环境”的项目制路径。每个运营机构都从零开始的话，成本高，也难以复制。他设想打造“四个车间+一个中心的超级工厂”：原料车间更多做好数据的汇聚，能源车间用算力做好托底，生产车间更多是平台做好承载，质检车间负责合规和规范性，最后是面向市场的营销中心做上架和售后。

“超级工厂”这个思路提出来，意味着数据运营正从单点项目转向工业化生产：原料数据统一接入，工序标准统一制定，算力、平台和工具统一部署，再由专业团队围绕不同场景完成产品化。说到底，就是把数据运营拆成可复制、可计量、可规模交付的生产流程。

“汇数成势，靠归集；创享价值，靠工厂，我们相信数据的价值一定不是躺在数据本身上，而是要坐在数据价值上。”他说。

从“造产品”到“被调用”，智能体重塑数据流通

数据产品实现规模化供给，并不是终点。随着人工智能尤其是大模型和智能体的快速发展，数据流通的产品形态本身也在被重塑。

上海数据集团首席数据官沈可表示，大模型、智能体等人工智能技术发展很快，数据流通的产品形态正随之改变；若身份认证、产品开发、应用渠道仍沿用传统单体系统的建设思路，新的数据孤岛很可能出现。上海数据集团由此提出“链数智融合”架构：以

这套架构的商业价值，在于降低重复建设和跨平台协同的成本。数据产权登记平台的实践就是个例证：在相同可信规则和链上存证体系下，部分历史信息可以直接调用，无须重复填报。数据基础设施的价值不只是存储和流通，更在于让身份、目录、产品和业务规则能被多个系统复用。

华为AI数据湖解决方案总监陈琳提到，算力决定人工智能的运行速度，数据则决定其能力上限。当前大量过程数据没能留存，行业数据格式和标准也不统一，数据就无法有效转化为训练语料和知识资源。

陈琳因此判断，面向人工智能的数据基础设施要办成三件事：先把分散的数据汇聚到一起，再借助 AI 工具链治理，随后以数据集、语料库、知识库实现持续供给。数据基础设施的比拼，也会从过去只看存储规模，转为看“聚数、治数、用数”的综合能力。

在东软集团轮值CEO盖龙佳看来，数据价值释放走的是这么一圈：场景先把数据要过来，数据再去推动模型迭代，模型落地之后又带出新场景。数据只有进了业务、跑出反馈，这圈才算真正转起来。

2026全球数商大会传出的信号够清楚：数据要素产业已经走过了只谈概念、只谈平台的那一段。公共数据产品发布、授权运营机制、可信数据空间、人工智能基础设施，加上智能体调用需求，正把产业往运营和商业化上推。不过发布成果只是开头。数据能不能持续产生价值，说到底要看企业肯不肯买、肯不肯用，场景能不能复制，平台能不能跨主体互通，安全与效率能不能同时顾上。

政策给方向，基础设施打底座，场景做入口，数商负责转化，智能体又带来新的需求形态。这几样凑齐，从需求到产品、从流通到应用、再从应用反馈回供给的整圈才算合上。到那时，数据才谈得上从资源变成资产，再从资产变成能衡量的生产力。