研判2025！中国数据要素×智能制造行业发展背景、交易规模及产品供给情况分析：智能制造公共数据资源较少，数据交易规模持续增长[图]

内容概要：物联网、工业互联网技术的应用，网络连接对象逐渐从人延伸到机器设备、工业产品和工业服务。新入口带来新的数据源头，工业设备持续高速运转并相互连接，产生、采集和处理的数据量大幅度呈指数级增长。数据要素不仅改变了制造企业的生产方式，还深刻影响了企业的运营、管理、研发和供应链管理等多个环节。通过科学的数据采集、分析和应用，制造企业能够实现精准决策、智能制造和高效管理，从而在新型工业化的道路上占据有利位置。利用数字技术把产业各要素、各环节全部数字化网络化，推动业务流程、生产方式重组变革，进而形成新的产业协作、资源配置和价值创造体系。随着数据要素市场化配置改革的深入及公共数据开放政策不断出台，扩大公共数据资源供给，有序推进公共数据开放，已成为近几年来我国公共数据领域的一项重要工作。截至2024年7月，我国已经有243个省级和城市的地方政府上线了数据开放平台，开放的有效数据集超过了37万个，为2017年的44倍。数据主要来源于城市治理、金融服务、绿色低碳等领域，工业制造有效数据集数量较少，仅为3757个，私有数据开放程度偏低。数据交易是促进数据流通、发挥数据要素价值的重要途径。近年来，在政策大力支持下，数据交易所逐渐在各地崭露头角。工业制造作为 “数据要素×”的关键领域之一，数据交易规模不断扩大，由2021的40.1亿元迅速增长至2023年的116.8亿元，2024年交易规模将突破160亿元。从占比来看，工业制造领域数据交易规模占数据交易规模总量的比重不大，2023年仅占比7.6%。

关键词：数据要素×智能制造发展背景、数据要素×智能制造交易规模、数据要素×智能制造市场现状、数据要素×智能制造产品供给

一、发展背景

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。数字经济浪潮席卷全球，随着德国“工业4.0” 、美国先进制造、英国工业2050、中国制造2025等全球国家级战略部署，驱动传统产业加快推动新一轮产业革命，“智能制造”已成为新的战略制高点，以智能制造为主攻方向，推动制造业数字化转型已成时代发展趋势。当前，我国制造业处于转型升级和提质增效关键期，传统产业亟须通过新旧动能转换焕发新的生机，新兴技术产业和未来产业需要通过富有竞争力的制造模式抢占全球制高点，智能制造高质量发展成为我国制造业嵌入全球价值链高端的关键支撑。智能制造正在驱动制造业发展理念、制造模式、底层机理发生重大而深刻的变革，通过重塑制造业的生产要素、核心技术体系、生产组织模式及价值链，推动以标准化批量复制为导向的工业经济向以大规模个性化定制为特征的数字经济转变，在更高维度、更深层次上赋能制造业高质量发展。

在新一轮科技革命与产业变革以及我国推进新型工业化背景下，我国制造业智能化水平不断提升，智能制造发展取得了长足进步，相关产业规模持续增长。 数据显示，2023年中国智能制造相关产业规模同比增长14.9%，达28841.6亿元，2024年规模增长至3万亿元以上，预计2025年智能制造相关产业规模同比增幅将达15.5%。

数字技术和产业供给水平显著提升，截至2024年6月，规模以上工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别达到64.9%、83.1%，培育421家国家级智能制造示范工厂。截至2024年9月，“5G+工业互联网”项目数超1.5万个，覆盖电子设备制造、装备制造、采矿等重点行业，形成机器视觉质检、设备预测维护、厂区智能物流等典型应用场景。人工智能与工业互联网融合应用在产品设计、中试验证、工艺优化、质量检测等方面探索推进，涌现出增强数字设计、人机协同制造、精益运营管理等新模式。

相关报告：开云电竞官方网站下载安装 发布的《2025年中国数据要素×智能制造行业市场发展态势及产业需求研判报告》

二、发展现状

物联网、工业互联网技术的应用，网络连接对象逐渐从人延伸到机器设备、工业产品和工业服务。新入口带来新的数据源头，工业设备持续高速运转并相互连接，产生、采集和处理的数据量大幅度呈指数级增长。工业大数据具有一般大数据的特征（海量性、多样性等），此基础上具有四个典型的特征：（1）价值性：工业数据更加强调用户价值驱动和数据本身的可用性，包括：提升创新能力和生产经营效率，以及促进个性化定制、服务化转型等智能制造新模式变革。（2）实时性：工业数据主要来源于生产制造和产品运维环节，生产线、设备、工业产品、仪器等均是高速运转，从数据采集频率、数据处理、数据分析、异常发现和应对等方面均具有很高的实时性要求。（3）准确性：主要指数据的真实性、完整性和可靠性，更加关注数据质量，以及处理、分析技术和方法的的可靠性。（4）闭环性：包括产品全生命周期横向过程中数据链条的封闭和关联，以及智能制造纵向数据采集和处理过程中，需要支撑状态感知、分析、反馈、控制等闭环场景下的动态持续调整和优化。除以上4个基本典型特征外，业界一般认为工业大数据还具有集成性、透明性、预测性等特征。

数据要素在工业制造企业的新型工业化转型中的重要性不断凸显，为充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，赋能经济社会发展，2024年1月，国家数据局等17部门联合发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，要求聚焦重点行业和领域，挖掘典型数据要素应用场景，培育数据商，繁荣数据产业生态，激励各类主体积极参与数据要素开发利用。其中围绕“数据要素×工业制造”领域，提出创新研发模式、推动协同制造、提升服务能力、强化区域联动、开发使能技术等举措。

随着数据要素市场化配置改革的深入及公共数据开放政策不断出台，扩大公共数据资源供给，有序推进公共数据开放，已成为近几年来我国公共数据领域的一项重要工作。截至2024年7月，我国已经有243个省级和城市的地方政府上线了数据开放平台，开放的有效数据集超过了37万个，为2017年的44倍。数据主要来源于城市治理、金融服务、绿色低碳等领域，工业制造有效数据集数量较少，仅为3757个，私有数据开放程度偏低。

数据要素不仅改变了制造企业的生产方式，还深刻影响了企业的运营、管理、研发和供应链管理等多个环节。通过科学的数据采集、分析和应用，制造企业能够实现精准决策、智能制造和高效管理，从而在新型工业化的道路上占据有利位置。利用数字技术把产业各要素、各环节全部数字化网络化，推动业务流程、生产方式重组变革，进而形成新的产业协作、资源配置和价值创造体系。

三、交易情况

数据交易是促进数据流通、发挥数据要素价值的重要途径。近年来，在政策大力支持下，数据交易所逐渐在各地崭露头角。目前，我国数据要素市场依旧处于起步阶段，数据交易呈现“场内场外并举，场外交易为主”的状况。工业制造作为 “数据要素×”的关键领域之一，数据交易规模不断扩大，由2021的40.1亿元迅速增长至2023年的116.8亿元，2024年交易规模将突破160亿元。从占比来看，工业制造领域数据交易规模占数据交易规模总量的比重不大，2023年仅占比7.6%。

目前，数据交易所工业制造数据产品数量较少，截至2024年12月12日，广州数据交易所、上海数据交易所分别有633个、414个工业制造数据产品。深圳数据交易所、北京国际大数据交易所、苏州大数据交易所等数据交易所工业制造数据产品数量不足百个。

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