【结题报告】大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型研究

大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型研究结题报告大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型研究结题报告摘要大数据产业与AI算力是数字经济时代的核心要素，两者协同赋能区域产业转型是培育新质生产力、推动高质量发展的重要途径。本课题系统阐释了大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型的理论基础与政策依据，梳理了各地实践探索与主要成效，调研了石家庄市、张家口市桥东区、桥西区、经开区、宣化区、怀来县、崇礼区等地大数据产业和算力基础设施建设情况，深入分析了面临的突出问题，从夯实算力底座、繁荣数据生态、深化产业赋能、强化协同创新、完善保障机制等方面提出了相互衔接、协同发力的路径对策，形成了具有操作性和指导意义的研究成果，为大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型提供了决策参考。关键词：大数据产业；AI算力；算力基础设施；数据要素；产业转型一、研究工作概况本课题立足发展数字经济、培育新质生产力和建设全国一体化算力网的总体部署，聚焦大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型这一兼具理论价值和实践意义的命题，于立项后按照研究计划分阶段推进。课题组在认真研读数字经济政策文件、学术文献和先进地区经验的基础上，采用文献研究、问卷调查、深度访谈、案例分析等研究方法，围绕理论基础、实践探索、突出问题、路径对策等内容展开系统研究。研究期间，课题组在石家庄市和张家口市桥东区、桥西区、经开区、宣化区、怀来县、崇礼区等地发放问卷四百份，有效回收率符合研究要求，同时对工业和信息化部门工作人员、发展改革部门工作人员、数据管理部门工作人员、乡镇街道干部、大数据和人工智能企业负责人、产业园区工作人员、传统产业企业负责人开展深度访谈，掌握了较为翔实的一手资料。研究坚持正面建设导向，注重把算力建设与数据要素贯通起来，把产业赋能与协同创新贯通起来，把数字产业化与产业数字化贯通起来，较好地完成了预定研究任务。二、研究内容完成情况（一）大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型的理论基础与政策依据研究课题组从三个层面阐释了大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型的理论逻辑。在要素协同理论层面，数据、算力、算法、人才等要素协同发力，形成智能经济新形态。在生产函数理论层面，算力作为新型生产力要素，通过优化产业结构提升全要素生产率。在创新扩散理论层面，AI算力通过创新扩散驱动传统产业智能化绿色化改造和新兴产业培育。在政策依据方面，“东数西算”工程从2022年开始在京津冀、长三角、粤港澳、成渝、贵州、内蒙古、甘肃、宁夏布局建设国家八大枢纽节点，发展张家口集群；国家数据局印发《2026年数字经济发展工作要点》，提出加快建设全国一体化算力网，推动数据、网络、算力、能源等资源协同布局，实施数据赋能人工智能强基扩容、应用赋能、提质增效、管理服务、价值释放、标注攻坚六大专项行动；工业和信息化部、国家数据局联合实施2026年“模数共振”行动，面向钢铁、石化化工、有色金属等20个重点行业或领域，推动人工智能模型与数据资源协同互促。这些政策要求为课题研究提供了根本遵循，需要系统研究推进路径。从发展趋势看，大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型将呈现算力规模化、数据要素化、赋能深度化、协同一体化、绿色低碳化的态势。随着全国一体化算力网加快建设，算力资源加快从分散布局向协同调度转变，智能算力规模持续扩大；数据要素市场化配置加快深化，高质量数据集加快构建；AI算力加快与传统产业深度融合，行业模型和特色智能体加快涌现；算力、数据、算法、人才协同加快强化，产业生态加快完善；算力设施绿色低碳转型加快，算电协同和绿电直连加快落地。可以预期，算力优势加快转化为产业发展优势。在大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型的结构分析上，课题组发现赋能效应呈现明显的行业差异和区域差异特征。从行业看，制造业、能源业、物流业、文旅业等行业的算力应用场景和转型需求各异；从企业看，龙头企业、中小企业、初创企业的算力获取能力和应用水平不同；从算力类型看，智能算力、通用算力、超级算力适用的业务场景各异；从区域看，枢纽节点城市、省会城市、县域的算力供给和产业基础差异明显；从发展阶段看，数字化转型起步期、成长期、成熟期企业的赋能重点不同。这些结构性特征提示，大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型需要坚持分类施策、场景牵引，统筹推进算力、数据、产业各环节协同优化。推动形成算力充足、数据富集、赋能高效、协同有力的数字经济发展格局。（二）大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型的实践探索与主要成效研究课题组调研发现，大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型取得积极成效。一是算力底座加快夯实，国家算力枢纽节点和数据中心集群加快建设，智能算力规模持续扩大。二是数据要素加快激活，数据要素市场化配置加快推进，公共数据资源加快开发利用。三是产业赋能加快深化，AI算力加快赋能制造业、农业、服务业数字化转型，行业模型加快构建。四是创新生态加快培育，算力产业生态加快完善，大数据和人工智能企业加快集聚。五是绿色转型加快提速，算力设施绿色低碳发展加快，算电协同和绿电直连加快落地。（三）大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型面临的突出问题研究课题组通过问卷调查和深度访谈发现，大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型仍面临一些突出问题。一是算力供需错配，算力资源区域分布不均衡，东部算力需求与西部算力供给衔接不够顺畅，中小企业用算成本偏高。二是数据要素流通不畅，数据确权、定价、交易制度不完善，高质量数据集供给不足，数据资源开发利用不充分。三是产业赋能深度不足，AI算力与传统产业融合不够深入，行业模型和场景应用开发滞后，企业数字化转型程度不高。四是协同创新不强，算力、数据、算法、人才协同不足，产学研用衔接不紧密，核心技术攻关有待加强。五是要素保障不充分，电力、网络、能耗指标等要素约束趋紧，人才培养和政策支持不够精准，需要系统施策、统筹破解。如果大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型突出问题长期得不到解决，将对区域产业转型升级形成多方面制约。从算力层面看，算力供需错配将影响算力可得性，制约中小企业数字化转型；从数据层面看，数据要素流通不畅将影响价值释放，制约智能应用开发；从赋能层面看，产业赋能深度不足将影响转型实效，制约效率提升；从创新层面看，协同创新不强将影响核心技术突破，制约产业生态培育；从保障层面看，要素保障不充分将影响设施建设，制约持续发展。唯有坚持系统施策，把算力底座、数据生态、产业赋能、协同创新、保障机制贯通起来，方能有效破解，推动大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型走深走实。（四）健全大数据产业与AI算力协同的算力底座与数据生态建设机制研究课题组聚焦算力底座和数据生态提出对策建议。一是夯实算力底座，加快建设全国一体化算力网，推动算力资源监测调度和骨干光纤网络建设，强化算电协同、算网融合。二是优化算力布局，统筹国家枢纽节点和区域算力中心建设，推动智算中心适度超前布局。三是激活数据要素，健全数据确权、定价、交易制度，推进公共数据资源开发利用，构建行业通识和行业专识高质量数据集。四是推进算力普惠，开展普惠算力赋能中小企业专项行动，降低中小企业用算成本。五是促进绿色转型，推进算力设施绿色低碳发展，支持液冷散热、余热回收等技术创新，加快绿电直连和源网荷储项目落地。（五）健全AI算力赋能区域产业转型的产业融合与协同创新机制研究课题组围绕产业融合和协同创新提出对策建议，设计了五条相互衔接、协同发力，实施过程中应把握好六个重点：一是坚持适度超前，科学布局和建设算力基础设施；二是坚持数据先行，以高质量数据支撑智能应用；三是坚持场景牵引，以应用场景牵引产业赋能落地；四是坚持协同联动，推动算力、数据、算法、人才协同发力；五是坚持绿色低碳，统筹算力与电力协同布局；六是坚持普惠可及，降低中小企业用算成本的路径。一是深化制造业赋能，面向钢铁、石化化工、有色金属等重点行业推进“模数共振”，推动产出一批高价值人工智能应用场景。二是深化农业赋能，推动大数据和AI算力赋能智慧农业，促进农业数字化转型。三是深化服务业赋能，推动AI算力赋能现代物流、金融、文旅等服务业，提升服务业能级。四是培育新兴产业，推动算力产业、大数据产业和人工智能产业发展，培育未来产业。五是强化协同创新，构建产学研用协同创新体系，攻关行业模型和专用模型，培育攻关联合体。（六）健全大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型的保障机制研究课题组从保障落实层面提出了对策建议。一是强化规划统筹，把大数据产业和算力建设纳入数字经济发展总体布局，统筹谋划、一体推进。二是强化要素保障，统筹电力、网络、能耗指标和土地等要素配置，保障算力设施建设需求。三是强化人才支撑，加强大数据和人工智能人才培养引进，健全人才激励机制。四是强化政策支持，完善财税金融支持措施，健全数据安全和算法治理机制。五是强化考核评估，建立算力赋能产业转型成效评估制度，加强动态管理。三、主要研究成果本课题形成了较为系统完整的研究成果。一是形成了《大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型研究报告》，全面呈现了研究背景、理论阐释、实践探索和对策建议。二是构建了大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型分析框架，从要素协同、生产函数、创新扩散三个层面揭示了理论逻辑，从算力底座、数据生态、产业赋能、协同创新、保障机制五个维度提出了路径对策。三是形成了可操作、可落地的对策方案。四是撰写了《大数据产业与AI算力协同发展指引参考》《AI算力赋能区域产业转型操作指南参考》等文本。五是形成学术论文两篇，拟投稿《大数据》《中国科技论坛》等期刊。在成果形式上，课题组注重形成多层次的产品体系。面向决策层的成果包括研究报告和政策建议专报，重点反映大数据产业和算力基础设施建设的堵点问题和政策需求；面向执行层的成果包括协同发展指引参考、产业转型操作指南参考等，重点提供可操作的规范化模板；面向基层实践者的成果包括典型案例汇编和操作手册，重点满足县区、园区和企业开展工作的实际需要；面向学术界的成果包括学术论文和调查数据汇编，为深化研究提供基础资料。各类成果相互衔接、各有侧重，便于不同主体按需取用，增强了研究成果的实用性和可及性。研究成果立足数字经济发展实际，兼顾算力建设与产业赋能，可为各地大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型提供直接参考。四、研究方法实施情况本课题坚持定性与定量研究相结合。在文献研究方面，课题组系统查阅了数字经济、大数据产业、算力经济等领域的研究成果和政策文件，为课题研究奠定了理论基础。在问卷调查方面，设计并发放问卷四百份，覆盖石家庄市和张家口市桥东区、桥西区、经开区、宣化区、怀来县、崇礼区等地的工业和信息化部门工作人员、发展改革部门工作人员、数据管理部门工作人员、乡镇街道干部、大数据和人工智能企业负责人、产业园区工作人员、传统产业企业负责人，有效回收率符合研究要求，问卷数据为现状分析和问题诊断提供了实证支撑。在深度访谈方面，对二十余名工业和信息化部门工作人员、发展改革部门工作人员、数据管理部门工作人员、乡镇街道干部、大数据和人工智能企业负责人、产业园区工作人员、传统产业企业负责人进行了访谈，深入了解大数据产业和算力基础设施建设的推进情况和堵点难点。在案例分析方面，选取长三角算力枢纽赋能制造业、成渝枢纽示范落地、无锡算力产业、贵州枢纽节点等实践进行解剖分析，为路径对策设计提供了实践参照。研究过程中，课题组重点考察了若干典型案例。在算力枢纽赋能制造业方面，长三角作为先进制造业最集聚、创新最活跃的区域，依托“东数西算”工程国家算力枢纽节点建设，加快推动先进制造业数字化转型和区域一体化绿色高质量发展；在枢纽节点示范落地方面，成渝枢纽节点依托算力战略区位优势、数据融通体系保障、算力基础设施夯实、算力应用场景成熟，以西部（重庆）科学城先进数据中心为例推进“东数西算”示范落地，天府、重庆数据中心集群从网络、数据、算力、产业、算法、能源六方面搭建协同机制；在算力产业发展方面，无锡市在算力相关的技术研发、基础设施建设和产业发展方面拥有独特优势，已形成体系较完整、规模体量较大、创新较为活跃的产业体系，通过融入全国一体化算力网建设、突破关键技术、构筑自主可控的算力“底座”、开展算力招商积极引入头部AI企业、推动算力深度融合创新与广泛应用等举措，向数字经济转型标杆城市迈进；在普惠算力方面，工业和信息化部组织开展普惠算力赋能中小企业发展专项行动，提升算力普惠易用水平，降低中小企业用算成本，更好支撑中小企业数字化转型和智能化发展；在绿色算力方面，上海市发布相关规划提出绿色算力建设行动，支持液冷技术、高效服务器、绿色能源、基于人工智能的节能智控模型等集成应用，严格新建数据中心准入管理，提升数据中心项目能效准入门槛。这些案例从枢纽赋能、示范落地、算力产业、普惠算力、绿色算力等不同侧面提供了有益借鉴。课题组还就阶段成果征求了数字经济、产业经济、信息管理领域专家意见，提升了研究的科学性和可行性。课题组先后组织了两轮专家咨询。首轮咨询邀请数字经济、产业经济、信息管理领域专家，重点就理论框架、分析维度和问卷调查指标进行论证，专家建议进一步突出大数据产业与AI算力协同机制研究，细化产业赋能路径研究内容。第二轮咨询邀请工业和信息化部门工作人员、发展改革部门工作人员、数据管理部门工作人员、乡镇街道干部、大数据和人工智能企业负责人、产业园区工作人员、传统产业企业负责人，重点就路径对策和政策建议的可行性进行把关，专家建议在路径设计中强化算力底座和数据生态建设，细化产业融合和协同创新措施，完善要素保障和考核评估机制，并提示注意防范算力设施重复建设和数据安全风险。课题组据此对研究成果进行了系统修订，使理论框架更加严谨、路径设计更加务实、政策建议更加可行。五、创新点与特色本课题的创新点与特色主要体现在四个方面。一是研究视角聚焦协同赋能，把大数据产业与AI算力贯通起来，突出协同效应。二是路径设计注重要素组合，把算力、数据、算法贯通起来，突出新质生产力培育。三是产业赋能注重场景落地，把行业模型与应用场景贯通起来，突出实效导向。四是政策建议注重系统集成，把算力布局与要素保障贯通起来，突出一体化推进。同时，注重以企业需求为导向推进算力赋能，让算力资源更好转化为企业可感可及的转型实效。在中小企业赋能上，深化普惠算力供给，帮助中小企业低成本用算。在公共数据开放上，推进公共数据资源开发利用，丰富高质量数据集供给。在算力调度优化上，加强算力资源监测调度，提升算力利用效率。让大数据产业与AI算力协同赋能的每一步都惠及企业，让数字经济发展成果更多惠及经营主体。在智算中心建设上，适度超前布局智能算力设施，满足人工智能产业发展需求。让算力成为区域产业转型的强劲引擎，让数据成为高质量发展的宝贵资源。让算力赋能产业转型的实践加快铺展，让数据要素价值充分释放。在安全治理强化上，健全数据安全和算法治理机制，防范数据安全风险。让大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型的创新实践，为发展新质生产力写下生动注脚。让数字技术深度融入产业发展，让智能经济成为高质量发展的重要引擎。让区域产业在算力赋能中加快转型，让高质量发展在数字驱动中行稳致远。六、成果应用与推广情况研究成果已在课题实施过程中得到初步应用。课题组将阶段成果反馈给张家口市相关县区工业和信息化部门、数据管理部门，用于指导大数据产业和算力基础设施建设；部分县区参考大数据产业与AI算力协同发展指引参考，完善了算力产业布局安排；部分产业园区和传统企业借鉴AI算力赋能区域产业转型操作指南参考，优化了数字化转型路径。研究形成的报告和操作文本可供各地在大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型中直接借鉴。下一步，课题组希望推动研究成果在更大范围转化应用，助力数字经济高质量发展，为培育新质生产力、推动区域产业转型升级贡献力量。为促进成果转化应用，课题组建议重点健全四项机制：一是统筹推进机制，把大数据产业和算力建设纳入数字经济发展总体布局，统筹谋划、一体推进；二是协同联动机制，健全工业和信息化、发展改革、数据管理、能源等部门协同机制，形成工作合力；三是评估改进机制，建立算力赋能产业转型成效评估制度，加强跟踪问效和动态优化；四是宣传引导机制，加强算力赋能产业转型典型案例宣传，营造支持数字经济发展的良好氛围，让路径对策落地见效、常态长效。在大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型保障落实上，课题组建议重点推进五项工作。一是强化组织保障，建立数字经济发展工作推进机制，把算力赋能产业转型纳入高质量发展考核评价。二是强化规划保障，科学编制大数据产业和算力建设专项规划，明确算力布局和产业赋能重点。三是强化要素保障，统筹电力、网络、能耗指标、土地等要素配置，保障算力设施建设需求。四是强化资金保障，统筹财政资金和社会资本，完善算力设施和产业赋能投入机制。五是强化督导保障，健全算力赋能产业转型督导评估机制，加强督促检查，压实各级责任，确保各项部署落实到位、常态长效。七、存在问题与展望本课题还存在一些需要深化和完善之处。一是问卷调查样本虽兼顾了多方主体，但受条件所限，样本覆盖面和代表性仍有提升空间，对不同行业、不同规模企业数字化转型的差异化研究有待加强。二是大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型受技术演进、市场需求、政策环境等多方面因素影响，路径对策有待在实践中检验完善。三是算力赋能产业转型的效益量化评估研究有待深化。展望未来，希望持续跟踪数字经济和人工智能政策动态，深化对全国一体化算力网、数据要素市场化配置、人工智能产业应用等前沿问题的研究，探索大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型的实现路径，推动数字经济和实体经济深度融合，为培育新质生产力、实现高质量发展提供坚实支撑。深化后续研究，课题组认为应重点把握三个方向。一是加强算力赋能效益评估研究，构建算力赋能产业转型评价指标体系。二是加强数据要素市场化配置研究，深入研究数据确权、定价、交易和开发利用路径。三是加强人工智能产业应用研究，深入研究行业模型构建和场景落地路径，为大数据产业与AI算力协同赋能区域产业转型提供更加坚实的支撑。八、参考文献〔1〕马涛，钟化鑫．超大规模算力建设与“十五五”时期重大生产力布局优化．改革．〔2〕张自力，解婷，李文平．“东数西算”成渝枢纽战略分析和示范落地．大数据．〔3〕刘业政，黄丽华，朱扬勇，等．长三角国家算力枢纽节点赋能制造业