味着，大批公司明年一季度的报表中有望在“资产负债表”中披露其数据资源的体量，成为法律认可的资产项目以及企业独立的资产。
　　一家数商企业相关人士告诉《IT时报》记者，数据资源作为资产入表后，将有利于公司未来年度的利润释放，“原本费用化的部分，如今资产化，公司资产负债表将变漂亮，这是最直观的收获，我们对数据资产入表已经做好了准备，也将持续探索资本化。”
　　虽然数据资产“入表”已成定局，但目前数据资产“入表”和估值仍存在不少难点，比如数据资产成本归集难、数据资产收入成本匹配难、数据资产资本化与费用化的区分标准统一难、取得公共部门数据授权期限的稳定性确认难等。
　　《IT时报》记者了解到，上海数据交易所联合战略数商团队正式发布《数据资产入表及估值实践与操作指南》，将为国家排摸和测算企业数据资产投入规模和经济价值，提供一些可行办法。比如针对成本归集难，《指南》指出原因在于企业组织架构和数据产品开发条线匹配度较低，企业首先需要科学规划业务流程来应对，从数据采集、清洗、建模、存储、销售一系列生产经营活动的高效管理做起。
数据要素乘出新效应
　　从2013年至2023年，中国数商企业数量从约11万家增长到超过100万家,呈现出几何级增长态势。
　　不同于以往的“互联网＋”或者“数据＋”，在2023全球数商大会上，一个新的概念“数据要素×”“出圈”，突出了数据要素的乘数效应。
　　国家数据局局长刘烈宏透露，下一步，国家数据局将围绕发挥数据要素乘数作用，与相关部门一道，研究实施“数据要素×”行动，从供需两端发力，在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域，加强场景需求牵引、打通流通障碍、提升供给质量，推动数据要素与其他要素相结合，催生新产业、新业态、新模式、新应用、新治理。
　　“数据要素×”行动的实施将会为数商发展壮大带来哪些新机遇？将为我国数字经济发展培育怎样的新动能？“数据要素×”，会乘出什么结果？
　　数据具有规模报酬递增、非竞争性、低成本复制的特点，作用于不同主体，与不同要素结合，可产生不同程度的倍增效应。通过在各行业、各领域加快数据开发利用，能够提高各类要素协同效力，找到资源配置最优解，突破产出边界，实现推动经济发展的乘数效应。
　　在刘烈宏看来，数据要素乘数效应的具体表现为：一是以协同实现全局优化，提升产业运行效率，增强产业核心竞争力；二是以复用扩展生产可能性边界，释放数据新价值，拓展经济增长新空间；三是以融合推动量变产生质变，催生新应用、新业态，培育经济发展新动能。
　　比如，通过道路状况、交通流量和车辆行驶数据的互联互通，对车辆传感器数据、用户行为偏好及其他相关信息的汇聚分析，推动智能网联汽车和交通行业的技术创新和业务模式变革，实现了从提供出行预测、导航应用到提供智能驾驶辅助功能和车联网服务，提高了安全性能、驾驶体验和出行效率，为业内企业提供巨大的商业机遇。
　　还有当下火热大模型训练，通过不断训练，大模型的“潜力”和“能力”不断显现，最开始是语音数据，整合进图像数据后，可以将视频图像翻译成自然语言，既扩展出了多模态的处理能力，又出现了新的应用形态。
　　可以肯定的是，当乘法效应不断显现，通过数据要素产生的各种应用也将不断延展。
首个产业数据行业创新中心落户上海
　　产业数据在企业产业洞察、发展趋势研判、金融服务获取、供应链管理等领域中有广泛的应用需求，也为相关部门制定、推行行业支持政策提供了评估依据。然而，由于产业数据技术栈复杂，数据资源多、杂、散，流通交易链条长，对于产业链上的个体而言，想要便捷地获取高质量的产业数据并进行有效应用，还需要疏通诸多“堵点”。由上海数据交易所与上海合合信息科技股份有限公司共同发布的业内首个产业数据行业创新中心应运而生，通过打造一站式产业数据服务新链路，探索跨域数据融合新项目等三大创新举措，打造合规、公平、可信的数据交易秩序和数商生态，助力产业数据从“资源”向“价值”转化。
　　合合信息是平台的核心技术支持方之一，董事、副总经理陈青山介绍，中心主要具备“聚、用、创、易、乘”五大应用优势：“聚”——全栈数据采集加工技术；“用”——多样高质量产业数据资源；“创”——丰富数据产品场景方案；“易”——畅通在线数据交易渠道；“乘”——实现数据资产资本快速增值。
　　供应链金融是产业数据应用的重点领域，中心重点推出了“供应链数据要素跨域融合平台”，汇集了大型集团企业平台、产业互联网平台、工业企业及工业互联网平台等多源第三方数据，通过国内首个基于数据空间技术形成的数据交易创新模式进行数据融合建模，在满足产业发展和普惠金融相关数据需求的同时，帮助数商更快捷地进行数据商业化。
　　与传统供应链数据要素流通模式相比，平台具备四大优势，一是多源聚合数据更完整；二是信用评估信息更准确；三是实现跨区域互补，供应链节点企业可以根据地域和其他个性化需求选择更合适的银行；四是可分析出整个产业链、供应链的发展情况，为决策提供指导，让数据价值变现和增值。相关链接
　　目前，金融、互联网、通信、制造工业、医疗健康、交通运输和教育等细分行业对于数据产品的应用需求均呈现上升趋势，未来交易规模有望进一步扩大。全国数据交易市场呈现蓬勃发展态势，一大批形态丰富的数据产品涌现，数据流通与交易已在多个行业展开，数商成员从各自擅长领域推动数据要素市场的供给和安全高效交易。
蚂蚁“编织”城市数据网
　　当你和同事们经常在公司附近便利店里买瓶装茶饮，你们的喜好就被记住了，同类饮品投放会越来越多……一条条“看不见”的城市数据链，正在渗透进生活的细节。
　　蚂蚁数科最先切入传统行业，因为在大宗贸易、电力、零售等传统行业，数字化起步晚、数据分散稀疏、专业壁垒高、行业知识依赖“老师傅”等是传统行业智能化的难题。
　　蚂蚁集团数字科技副总裁邹亮认为，目前数据要素价值市场发展迅速，正面临数据流通与应用的合规性、安全性、协作信任等重大挑战，需要用可信技术逐一化解。另外，每个行业的工作形态不同、数据维度不同、生产关系不同，必须深入行业与场景去定制解决方案，才能推动解决实体产业数字化问题，真正做到“数实融合”。
　　望向码头上的集装箱时，大家可能很难想象，大宗贸易行业有很多潜在风险，一出风险可能一年利润就没了。原先，大宗贸易企业预判交易对手的信用风险，往往需要投入大量人肉调研和人工经验研判，成本高、效率低，标准化不足，容易掺杂个人因素，带来误判。
　　蚂蚁蚁盾为此搭建了一站式的数智化产业风控平台。用端云协同、隐私计算等技术，安全合规地汇集产业宏观数据、企业微观数据，打造了承载6000多个行业、近1亿企业、20亿条关系的“产业图谱”，从宏观和微观视角描绘企业间的供求关系、生产关系、风险传导关系等。蚁盾还为“产业图谱”注入了蚂蚁上万风险因子，从客商的经营能力、信用风险、舆情风险等角度，刻画出更全面的客商风险画像，并给出可解释的风险决策依据。
　　此次，蚂蚁数科有两项成果入围2023全球数商大会“年度数据要素典型应用场景（数据流通交易方向）优秀案例”，除了上述用大宗贸易行业的蚁盾产业风控平台解决产业链上下游协作风险问题外，还有电力行业的蚂蚁链储能资产管理平台解决储能企业融资保险难题这一案例。
　　蚂蚁链基于区块链+IoT技术，统一规范地收集储能电站的相关设备数据，并将这些数据记录上链。区块链“不可篡改”的特征和隐私计算“可用不可见”的特征解决了数据真实性、数据隐私问题，打消了企业共享数据的疑虑。基于可信数据建立的储能电站财务模型，让运营收益和风险可视化，能够增强投资方的信心，拉动电站融资。基于可信数据建立储能电站的安全规则模型，不但让电站运营的安全指标和风险可视化，同时可发出设备告警信息，提高保司的风险干预能力，促进保司投保。
锘崴隐私计算筑牢医疗数据“护城墙”
　　“互联网上高质量语言数据的总储备到2026年可能会耗尽。”在2023全球数商大会主论坛上，美国硅谷人工智能研究院院长、创始人皮埃罗·斯加鲁菲发出警告，“大多数数据都不是高质量的，有些数据是不能共享的或者涉及隐私问题，或者涉及法律保护、医疗记录、法律记录等。”
　　在医疗健康领域，数据痛点同样存在。
　　在锘崴科技创始人、CTO王爽看来，隐私计算是当前数据要素安全流通技术“最优解”，能够实现数据流通和融合过程中“原始数据不出域、数据可用不可见”，可帮助筑牢医疗数据流通的安全“护城墙”。
　　“目前医疗数据存在着机构数据共享难、隐私泄露防范难、数据安全保障难等问题，需要技术手段解决数据使用过程中的‘数据孤岛’和‘数据烟囱’问题。隐私计算技术可以帮助医疗行业数据源、数据处理方、数据使用方按需共享、可信流转、业务提升，实现数据隐私保护、价值安全共享，释放数据价值潜力。”王爽说。
　　具体来讲，隐私计算主要可解决三大问题，一是隐私保护下的联合查询，帮助完成面向不同尺度数据集，以及不同带宽算力下的高性能隐私求交以，以及面向不同业务需求点和不同查询条件下的高安全匿踪查询；二是隐私计算下的联合建模，可解决面向不同协作模式下不同拓扑结构的联合建模和面向不同模态数据下不同应用适配的联合建模；三是隐私计算下的联合推理，可实现面向不同模型部署方式下，不同数据保护需求的联合推理和面向不同推理任务需求下不同待预测数据量的联合推理。
　　医疗数据是非常敏感的，锘崴科技曾和复旦大学附属儿科医院通过隐私计算，解决了匿踪查询的问题。在加密的查询条件下和儿童罕见病数据库进行匹配，从而让查询方可以在不透露查询疾病的表型和基因型的情况下，匹配到是否某一个数据库里有他关心的病人。一旦有了，才进行下一步相关信息的披露，给多方合作创建一个更可靠的技术手段基础的信任。