推进电力数据资产化 释放数据要素价值

来源：中国电力报 时间：2026-07-02 10:00

　　数据是新型生产要素。习近平总书记指出，当今世界正在迈入智能时代，数据的基础资源作用和创新引擎作用日渐显现。当前，数据要素与算法、算力三者协同发展，正在成为做强做优数字经济、发展智能经济的重要基石。

　　推进电力数据资产化的意义和路径

　　激活能源数据要素价值，对于构建新型能源体系、推进实现“双碳”目标具有战略意义。新型能源体系与新型电力系统多元要素、多维因素、多模作用，必须有全域贯通的数据驱动其协同，保障安全运行。从数据机理上讲，数据样本量是决定认知的前提，单一来源或孤立的数据价值有限，只有跨主体流通共享，实现多源数据融合，才能反映物理世界真实规律。而实现数据流通首先是价值驱动，因此必须先进行数据的资产化，将数据转化为可计量、可交易、可带来经济效益的资产。今天的Token（词元）使智能被标准计量，按量结算，成为智能的价值锚点，使我们看到了千倍跃升的调用量，以商业化激活价值的引爆点。

　　大数据的作用，不仅是对物理背后的发现，更是人工智能的基础。今天大数据触发了AI（人工智能）模型的涌现能力，当数据量与模型规模突破阈值，模型就会通过非线性跃升具备高阶能力，这些能力不是人提前设计的，而是从海量数据中自发性学习的。当训练数据达到万亿级Token规模，模型就具备了逻辑推理、代码编写、创意创作、智能体作用等能力。这是智能时代的特征。

　　今年政府工作报告首次提出智能经济，标志着人工智能由工具升级成为行动主体和产品，智能体作用为主要形态。数据是智能体作用的基础前提，是智能经济的基础，需要加快培育高质量大规模数据要素，实现数据规模化、模型化，跨主体、跨领域、跨专业共享。当前，我国数据流通不畅问题仍比较突出，全国工业数据流通贡献度处于较低水平，数据开放规模与高质量标注数据积累与美国存在量级差距，电力行业数据内部流通不足15%。数据的流通程度代表着大数据的价值开发水平，影响着我国智能经济的发展。当前数据流通共享不能满足新型电力系统对数据要素的需求，主要有三个原因：一是数据要素产权结构复杂，交易主体不明晰；二是数据主体对于流通的安全合规担忧较多；三是商业壁垒带来创新应用弱化，导致各主体对数据流通的意愿不强。根源问题是缺乏数据流通的标准和贯通。

　　总的看解决数据流通共享问题需要做好三方面工作：一是消除安全顾虑，建立安全交换共享的措施与载体，建设可信数据空间；二是推动数据价值的创新涌现，吸引数据主体主动接入，实现贡献与获得的双向价值；三是实施数据资产化，形成可量化、可运营、可交易的资产。资产化也是责任化，经营者将负有数据资产增值保值的责任，促进各级经营者对数据经营积极作为。

　　近年来，国家数据资产化全面提速，能源行业积极开展部署，建立治理体系、实施数据分类分级保护制度，夯实数据基础，建设高质量数据集、构建统一数据资源目录，推进可信数据空间试点，推动“源网荷储交碳”全链条数据合规流通与价值共创，加速资产化落地、打通数据资产化全链条。中国电力企业联合会（以下简称“中电联”）发挥行业的引领作用，在国家数据局、国家能源局指导下开展了政策研究、标准制定、效果评估，成立了由行业单位参加的数据资产化工作组，推进试点示范，并成功申报国家数据局可信数据空间电力行业数据基础设施先行先试项目。

　　建设电力行业可信数据空间是推进“人工智能+”能源的紧迫任务

　　可信数据空间是数据合规安全和高效流通的新型数据基础设施，与数据资产化、数据创新应用成为实现数据流通共享的三大步骤。国家层面关于可信数据空间已形成标准体系，从技术和规则上解决数据交易的安全合规问题，其核心是数据连接而不出域不见面，模型训练与词元调用支撑价值生成。

　　构建可信数据空间遵循互联网模式理念，以可信空间为平台，连接多方数据主体实施价值共创共享，使数据接入成为主动行为。通过资产入表，以资产运营实现保值增值，形成主动意愿与责任落实对数据交易共享的双轮驱动。中电联同时开展平台开发建设和资产入表场景应用的行业征集，并构划以行业大模型、通用大模型作为引擎，以海量Token多元数据模型作为专属资源和交易资源，建设数据连接不出域、模型资源共享、应用价值驱动的“行业数据互联网”。

　　数据的交易共享可借鉴互联网的演进历程。1994年我国全功能接入互联网后长期处于静默期，流量单向，功能简单，价值匮乏。随后，财税、金融等部门和大型企业业务上网，百度、阿里、腾讯等内容服务兴起，才迎来爆发性增长。今天数据共享还处于初期，数据单纯交易推进缓慢是因为贡献、代价与回报三者失配。如今，大数据是为AI准备的，由AI携带数据价值去实现智能作用，将带来强大的价值驱动，而只有大规模的数据才能生成超越现实能力的感知、认知、预判、决策和操作能力，才能正确驱动智能体的作用。

　　实现“人工智能+”能源，首先要做好专用模型，坚持能源电力的机理逻辑建模是核心和前提，电力人工智能是专用智能和通用智能的融合；其次，要做好高质量数据集，不是简单的数据包而是经过治理并能够挖掘价值；最后，通过建设行业的可信数据空间，推动数据“作用共享”；AI也会带来数据的生成与合成，技术迭代使数据与AI互促共生。目前，中电联正在建设电力行业可信数据空间，组织高质量数据集和AI+应用场景创新。各大企业集团也纷纷建立企业数据空间及数据集，当这些空间和资产化的数据在统一标准下的行业可信数据空间中互联互通，将使企业数据演变成行业数据，迎来繁荣的数据生态。

　　务实推进数据资产化释放要素价值

　　数据资产化实践中面临实际问题：数据供给不足，有效数据存量偏少、质量不高；企业数据不敢开放、不愿入表；经营责任不清，国有数据资产保值增值机制不明确；价值效益不显，变现路径模糊，内生动力不足。

　　在国网数字化部的支持下，国网辽宁省电力公司高度重视，国网辽阳供电公司开展了电力数据资产入表示范试点，与中电联大数据与人工智能分会共同完成了辽阳试点项目。试点项目一是解决数据入表“不会入、不敢入、入不好”的难题，形成“数据盘点—治理清洗—价值评估—确权入账”标准化操作规则，建成高质量数据集；二是压实国有数据资产经营责任，建立台账管理、财务入账、运营运维、保值增值全流程机制，构建国有数据资产管理闭环；三是释放价值，完成数据价值科学评估，兼顾市场适配性，建立电力数据产品动态化、差异化定价机制；四是筑牢数据安全合规底线，明确数据入表、流通、交易的合规边界，在合规前提下深度挖掘数据价值。试点项目印证了电力数据资产化的必要性和可行性。

　　数据资产化后带来数据资源化和应用泛化，使数据与算力建设、算法开发匹配协同成为智能化基础。从电力数据看经济看环保看民生看社会，看产业细分、经营动态等已被广泛应用，以数据资产增值和智算产业链为GDP贡献增长、从资源化到资产化再到资本化投融资等等，具有多元价值链条。激活数据应用不仅是电力行业发展的需要，也是社会经济增长的支撑与驱动。

　　数据资产化是国家迈向智能经济的前提基础，是重要而关键的战略步骤。国家能源局大力推进“人工智能+”能源，中电联将以数据资产入表为起点，进一步推动做实标准建设，形成操作指引；深化成果总结，建立行业指南与范式并推广；依托可信数据空间推动数据合规流通，推进数据要素高质量规模化为人工智能提供高阶空间；做活应用场景，面向新型能源体系和新型电力系统构建的问题和需求，打造AI生成与赋能的典型范式。（作者王继业 系中国电力企业联合会大数据与人工智能分会执行会长、博士生导师）

　　责任编辑：江蓬新