亿邦智库：产业数智化平台化引发的数据资产实例

【亿邦原创】2025年8月，获得2024亿邦产业互联网千峰奖的国有企业陕西建工物流集团有限公司（以下简称“陕建物流集团”）党委副书记、总经理邵华，在成都的云顶大会上，分享了集团发布的建筑业供应商洞察大模型“灵镜大模型v1.0”，并同步成功获得相关数据资产登记凭证的经验。这不仅是一次优秀技术产品的亮相，更是一份关于企业未来的价值创新。

此举措实现了“从自用型数据到交易型数据”的有效转变。体现了产业数据资产化，推进产业数智化平台化，使得产业数据资源从作为成本中心的后台支持，走向价值创造的先锋服务。

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数据资产化的逻辑链条并不复杂

数据资产入表，就是将企业拥有的符合条件的数据资源确认为“无形资产”或“存货”。这一会计处理的变革，其意义往大的讲，堪比工业革命初期对专利权等无形资产的确认，往实的放进，则是企业当前发展新质生产力出的关键措施。

以陕建物流集团为例，其数据资产化的价值链条清晰可见：

第一，数据成本资产化。多年来，陕建物流集团运营的“华山云商采招标平台”积累了海量的供应商信息、交易流水、物料价格、履约表现等数据。此前，维护这一平台的数据治理成本是纯粹的费用支出。在完成数据资产化后，这部分历史性投入中，符合资本化条件的部分，得以转化为资产负债表上的“数据资产”，直接优化了企业的资产结构。

第二，数据资产价值化。数据作为生产要素，最重要的一个应用场景就是人工智能。“灵镜大模型”正是基于这一庞大的数据资产训练而成。产业大模型的核心价值在于在通用大模型技术的基础上，运用专有的行业资源数据，为客户提供精确数据服务，帮助客户创造价值。此时，作为训练大模型的行业“数据资产”就实现了资产收益。大模型服务产生的收益越高，数据资产的估值就随之水涨船高，形成“数据滋养模型，模型反哺数据价值”的正向循环。

第三，数据价值外显化。更高的数据资产估值，意味着企业在资本市场将获得重估。对于陕建物流集团这样的产业互联网平台，资本市场不再仅以其物流运输能力或平台流水进行估值，更会将其视为一家拥有核心数据资产与AI能力的科技公司，赋予其更高的市盈率与市销率，实现企业整体价值的跃迁。

这正是亿邦智库所强调的数据资产将“直接提升企业估值”的内在逻辑。数据资产入表就是将过去看不见、摸不着的数字化能力和资源，转化为资本市场上清晰可辨可认证的资产。

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产业数智化平台化过程中三个数据资产实例

陕建物流集团并非孤例。许多行业的产业龙头和产业互联平台都正以其深厚的行业认知和场景积累，将数据资源点石成金，演变为推动自身乃至整个产业升级的数智服务。

案例一：宝钢股份——“工业数据”驱动“绿色资产”双循环

作为钢铁行业的巨头，宝钢股份早已超越了“钢铁制造商”的定位。其打造的“数字孪生炼钢炉”，实时采集上万数据点，通过AI模型动态优化燃烧参数。这套系统本身，就是一笔宝贵的数据资产。

对内降本增效：该系统使吨钢天然气消耗降低8%，年节省能源成本超亿元。这些节省的真金白银，可以被精确归因于数据资产的应用。

对外赋能增值：宝钢将这一过程中沉淀的能效优化算法、工艺参数模型进行封装，开发成工业APP或解决方案，向行业内外的制造企业输出。此时，数据资产从自用走向交易，开辟了第二增长曲线。同时，精准的碳足迹数据不仅满足了ESG报告的合规要求，更成为其与国际高端客户谈判的“绿色筹码”，将环保压力转化为市场份额和产品溢价。

案例二：浙江蓝卓——用“工业操作系统”凝聚数据资产

浙江蓝卓开发的supOS工业操作系统，定位为工业领域的“安卓系统”。它本身并不直接生产数据，但它为成千上万的工厂提供了数据接入、治理、建模和应用开发的基础平台。

平台化归集数据资产：蓝卓通过supOS，帮助海螺水泥、镇海炼化等大型企业将分散的、异构的设备数据、工艺数据、管理数据统一汇聚，形成标准化的数据资源池。这一过程，正是帮助这些企业积累可供入表的数据资产。

生态化汇集伙伴数据：在标准化的数据资源基础上，目前已与710多家生态伙伴展开合作，汇聚了超过5100个工业APP，在全球10余个国家，30个行业，覆盖包括石化、电力、建材等重点行业的8000多家工厂用户。这些APP的每一次售卖和调用，都是底层数据资产价值的体现。蓝卓构建的，是一个“数据资产化”的生态，其核心资产正是supOS这一能够“孵化”其他数据资产的平台型资产。

案例三：三一重工——“根云平台”让设备数据创造新价值

三一重工将“全球化、数智化、低碳化”作为企业的核心战略，数据资产与企业ESG管理是其关注的重点。三一已持续多年发布企业ESG报告，为企业的声誉与品牌提供了强有力支撑，同时还推进了企业的核心战略实施：

从卖产品到卖服务：三一重工旗下的树根互联，通过根云平台连接了全球超过百万台的高价值设备。每一台设备的运行参数、工时、故障代码、地理位置信息，都构成了源源不断的数据流。三一重工将这些设备数智化后，商业模式向工程服务进行转变。他们不再仅仅销售挖掘机、起重机，而是销售“设备即服务”（EaaS）。例如，根据设备运行数据提供预测性维护服务，避免客户非计划停机；提供融资租赁的信用评估服务，降低金融风险。等等。

从协助智慧运营到数据增信：对于大型施工单位或物流公司，三一可以提供整个车队的智慧运营管理平台。客户可以在一个屏幕上看到所有设备的分布、工作状态、利用率、油耗、操作手行为分析等，从而优化调度、降低运营成本、保障施工安全。而这些设备的历史运行数据又成为了其信用背书。客户可以基于这些数据，与金融机构合作，获得更有利的融资服务，实现数据增信。

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数据资产化的组织实施方法

产业数智化平台化要求高效的数据资产化管理，这就需企业在战略、组织与技术三个层面进行系统性重构。

战略升维：从“IT项目”到“CEO一号工程”

数据资产化必须由最高决策层驱动。企业需在董事会层面确立其战略地位，明确将数据资产作为与人才、技术同等重要的核心生产要素进行管理。譬如，某大型制造业集团，设立“可持续发展与数据资产委员会”，由CFO直接分管，确保每一个数字化投入项目，都必须同步考量其数据资产的培育潜力与价值回报，将“数据资产收益率”纳入核心考核指标。

组织再造：设立“数据价值经理”打通任督二脉

企业需要打破数据孤岛，设立专门负责数据价值转化的枢纽型岗位。譬如，国内领先的互联网公司设立的“数据资产价值经理”一职，提供了绝佳的范本。该岗位的核心职责需要主动协同财务（懂资产）、业务（懂场景）和技术（懂实现）部门，系统性地挖掘、规划、实现数据资产的商业化潜力，并负责对接数据交易所、投资机构和潜在客户，完成价值的“最后一公里”兑现。

技术筑基：打造“资产自动生成”的数智底座

企业需要投资建设面向数据资产全生命周期管理的智能平台。对于产业互联网平台而言，这一底座需要具备强大的数据中台能力，确保数据资源的汇聚与治理；需要嵌入AI能力，实现数据价值的自动挖掘与产品化（如训练行业大模型）；还需要具备区块链等能力，确保数据资产的确权、交易与溯源，为金融化铺平道路。

亿邦智库将就数据资产促进产业数智化绿色化发展方面持续关注，如有好的经验与案例，欢迎进行深入交流，智库可对优秀案例进行全面深入报道。

联系邮箱为：huangbin@ebrun.com