深化数据要素改革是能源行业数字化转型的关键举措

　　※能源领域新质生产力区别于传统依赖资源扩张、高能耗投入的旧质态，是以全要素生产率跃升为根本标志的先进生产力形态

　　※数字化转型本质是以数据为关键驱动要素，运用新一代信息技术，对能源行业全要素(尤其是数据要素)、全链条、全生态进行系统性重塑的过程，核心在于数据采集、流通、共享、分析与应用

　　※在能源行业，新质生产力以人工智能、大数据、工业互联网等数字技术为底层驱动力，为新质生产力发展提供培育土壤与赋能杠杆;以数据要素深度应用为基础，将数据确立为继石油、煤炭、电力后的新型核心生产要素

　　※深化数据要素改革是起点和关键举措，培育发展新质生产力是重要引擎和价值体现，数字化转型是核心路径和载体。三者环环相扣，数据要素改革要求贯穿始终

　　当前，新一轮科技革命与产业变革正深刻重塑全球能源格局。在“双碳”目标战略引领下，我国能源行业肩负着保障国家能源安全与实现绿色低碳转型的双重使命。面对传统发展模式遭遇的效率瓶颈、安全挑战与环境压力，寻找破局之道成为当务之急。发展新质生产力作为应对全球科技与产业变革新挑战的重要举措，是指引能源行业实现质的跃升、构建现代化产业体系的核心引擎。在此背景下，深刻把握新质生产力与数字化转型的内在统一性与互促关系，是当前推动能源行业高质量发展的关键。

　　深化数据要素改革是解锁能源行业数字化转型潜能、培育新质生产力的关键钥匙，其价值释放贯穿能源全链条、全要素、全生态的数字化重塑过程，并最终体现为以高效化、智能化、绿色化为特征的新质生产力跃升。

　　新质生产力与数字化转型的概念与逻辑关系阐述

　　新质生产力是以创新为主导、以高质量发展为目标的先进生产力形态，具有高科技、高效能和高质量特征。其核心在于通过技术革命性突破、生产要素创新性配置和产业深度转型升级，实现劳动资料、劳动者及其优化组合的质变，以及全要素生产率提升。新质生产力不仅强调技术先进性，还注重生产过程智能化、网络化和绿色化，以适应新时代、新经济、新产业发展需求。

　　中国石化天津石化公司被国际数据公司(IDC)授予“2025IDC中国未来数字工业领航者”，其“基于数字孪生的智能工厂”获评“未来AI工厂”。图为天津南港乙烯智能无人取送样车在厂区穿梭，其工作范围覆盖多个站点装置区。张训棣/摄

　　能源领域新质生产力区别于传统依赖资源扩张、高能耗投入的旧质态，是以全要素生产率跃升为根本标志的先进生产力形态。在能源行业，新质生产力以人工智能、大数据、工业互联网等数字技术为底层驱动力，为新质生产力发展提供培育土壤与赋能杠杆;以数据要素深度应用为基础，将数据确立为继石油、煤炭、电力后的新型核心生产要素。

　　数字化转型并非简单技术叠加，而是能源全要素、全链条、全生态重构与跃迁，强调以宏观视角体系化、综合化看待产业转型与产出成效。本质是以数据为关键驱动要素，运用新一代信息技术，对能源行业全要素(尤其是数据要素)、全链条、全生态进行系统性重塑的过程，核心在于数据采集、流通、共享、分析与应用。数据要素深刻改变能源生产方式、运营模式和价值创造逻辑，为新质生产力在能源行业孕育和发展提供关键路径与强大动能。

　　作为能源行业培育新质生产力并实现数字化转型的“燃料”，没有高质量的数据供给、流畅的流通机制与安全的价值挖掘，数字化转型就是无源之水、无本之木。

　　首先，作为数据要素价值实现的重要成果体现，发展新质生产力为数字化转型锚定价值方向并提供高阶目标。

　　数据要素深度应用是新质生产力的核心特征和形成标志。数据要素通过驱动数字化转型，最终转化为实实在在的生产力——数据优化产出更高效率、AI决策落地实现更强智能、精准控碳体现更实际的绿色要求。

　　新质生产力内涵的技术创新、制度创新与管理创新，聚焦于高效化、智能化、绿色化发展方向，为数字化转型的深度推进指明清晰路径和衡量标准。技术层面突破、制度层面革新，以及管理层面优化，正是解决数字化转型中遇到的深层次瓶颈，如体制机制障碍、管理惯性、技术融合等难题的核心动力。新质生产力对能源行业劳动者技能结构、智能化设备等劳动资料及数据、清洁能源生产力要素等提出的新要求，正是数字化转型需要服务和融入的根本。

　　其次，数字化转型与能源新质生产力之间体现了“主干道”与“引擎”的协同共进，是数据要素价值释放的“主战场”。

　　数字化转型需要作为贯穿能源行业现代化进程的底层脉络与基础性支撑，以数据为核心，通过新一代信息技术的深度渗透与融合，重塑能源全要素、全链条与全生态运行逻辑。

　　数字化转型构建的平台化生态，则为新质生产力所需的跨界协同与开放创新提供组织载体和运行基础，使制度创新与管理创新能够在实践中得到高效验证和推广。数字化手段对能源系统的改造升级，不仅体现在效率优化、智能化跃升和绿色化进程的具象成果中(如精准碳核算的落地、可再生能源消纳能力的突破等)，更重要的是，能源系统的复杂特性在此过程中催生出海量应用场景，为数据要素提供了最佳领域，更使其乘数效应得以充分释放。

　　综上，深化数据要素改革是起点和关键举措，培育发展新质生产力是重要引擎和价值体现，数字化转型是核心路径和载体。三者环环相扣，数据要素改革要求贯穿始终。

　　能源行业数据要素改革与数字化转型案例研究

　　发展新质生产力并非空泛口号，结合以上阐述的拆解与分析，目前的转型案例中，相关能源企业已将新质生产力拆解并形成可投入实践的可操作维度。

　　1.数据前沿技术与垂直场景深度融合

　　该类转型成果通过数据技术应用深度创新与场景化突破紧密结合，实现关键环节的突破性进展和效率指数级提升。第一，在智能生产领域，“5G+无人驾驶矿卡”、3万吨重载列车智能运维、国内首个“5G+智慧火电厂”、国家级智能化煤矿(如神东煤炭集团大柳塔等)和智能制造示范工厂的建成，代表实体生产设施的智能化跃迁。第二，人工智能逐步成为核心引擎。华能集团整合风光储数据提升发电预测准确率，华电集团利用人工智能优化能耗显著降低区域碳排放(如雄安新区项目);国家能源集团的燃煤智能掺配技术与光谱煤质快检技术(效率提升720倍)则是人工智能深度赋能运营的典范。第三，在数字创新层面，电网侧的数据基础设施与发电侧的设备状态数据形成互哺，即利用负荷预测辅助发电调度，在“源网荷储”链条中构建数据驱动协同生态和价值增值新模式。

　　与此同时，国产自主可控技术的突破与输出尤为关键，国能智深核电DCS(分布式控制系统)、矿鸿等工业软件成功应用于海外项目(如印尼爪哇电厂)。此外，煤炭行业云、国产算力中心及国家级AI基础设施建设等，标志着技术自主权的提升。以上集中体现了培育新质生产力的重要发展成果。

　　2.数据资产化要素价值释放

　　该类转型成果特征体现为在行业运作过程中，数据作为新型生产要素进行了市场化流通。将数据转化为可定价、可交易的生产要素，打通跨域流通壁垒，构建“数据驱动业务增值”新商业模式。

　　国能集团全产业链数据链系统级重构图示 王鹏 / 供图

　　例如，国家能源集团构建的“1+M+N”大数据治理体系，基于DCMM(数据管理能力成熟度评估模型)国家标准，扩展形成171框架并通过行业最高等级(5级)认证，结合区块链技术打造的“国能e链”平台，实现了千亿级资金业务的可信流转，为数据价值挖掘奠定坚实基础;南方电网侧重数据要素的市场化探索，创新性发布《数据资产定价方法》，构建能源数据OID(对象标识符)节点交易网络，打通跨区域、跨领域数据壁垒，并通过电力行为分析模型提升用电效率;国电集团通过数据资产入表完成能源资产数字化确权，激活传统业务价值。

　　这些实践共同催生了数字能效服务商、能源数据经纪人等新业态，“国能e购”“国能e商”“国能e电”“国能e链”形成千亿级生态化平台，实现资金流、信息流、业务流“三流合一”的司库管控体系。

　　3.全产业数据链系统级重构

　　该类转型成果的特征打破了传统业务壁垒，构建跨产业的智能调度体系。

　　例如，国家能源集团打破传统业务条块分割桎梏，通过构建工业互联网基座(“一网”)整合煤炭、电力、化工、运输等核心板块资源，打造统一数据底座(“一库”)汇聚全要素数据信息，并依托智慧管理、运营、生态平台(“三平台”)，实现跨领域协同，建立贯穿“采掘—运输—转化”独特的全链条联动，提高能源行业运作效率，日均调运量超百万吨;“基石”智能调度系统实现八大板块联合指挥，通过系统级协同优化资源配置效率，实现规模化运营能力跃升，推动能源生产范式从“单点智能”向“全局智能”进化，显著提升能源供应链韧性和规模化运营能力。该类案例还体现了能源标准与产业生态构建，通过建立“三横三纵N域”技术架构重构产业生态与编制行业标准，如《智能煤矿数据治理规范》;构建覆盖设备接入、数据传输、安全管控的技术规范体系。进一步强化系统级协同的深度与广度，保障系统协同安全性与稳定性，推动能源生产范式从局部自动化向全局智能化跃升。

　　以上三种类型对应新质生产力下的技术变革、数据要素变革与系统效率变革，同时也代表着生产方式从传统模式向高效化、智能化和绿色化方向的革命性转变。

　　未来发展思路与建议

　　1.数据技术架构创新与管理机制重构双轨协同

　　能源企业需系统化构建覆盖数据采集、处理、应用及退出的管理体系。可在技术上重点部署区块链存证平台与隐私计算系统，在保障数据安全的前提下实现跨机构协同分析。在确保安全稳定的前提下，可适当释放数据互通，增加联动性(即连接能源产业链上下游企业及相关服务机构)，促进数据资源安全共享和高效流通。

　　技术部署与管理机制协同并行，构成支撑能源行业高质量发展的核心双轮。一方面，先进技术为数据价值的安全释放提供强大工具。另一方面，健全的管理体系，如数据治理、权责界定、流通规则等确保了技术应用的有效性和可持续性。这种协同不仅为能源行业数据要素发挥最大效能提供稳健平台保障与科学支撑，更是贯穿数字化转型全过程、驱动新质生产力形成的重要保障。

　　2.关注能源行业数据挖掘运用安全性与合规性

　　能源企业数字化转型离不开数据要素价值的深度挖掘。当前，能源行业面临数据源头不准、标准不统一、更新滞后等突出问题，亟须建立贯穿全流程的质量管控机制，在数据采集环节，收集、预处理、管理等各层面均要关注数据质量是否达标，以及是否可以进行标准化处理。

　　在数据应用层面，能源企业应从数据识别和数据价值两方面入手，制定分级分类管理制度，梳理元数据信息，建立沟通机制，评估数据资产运营和应用能力，指导数据价值体系治理方案实施。同时打破行业“数据孤岛”，实现行业数据互联互通，建立多级、多业联动的能源大数据库，并通过持续积累可用、有用、实用的能源大数据资产，为能源行业绿色转型赋能。

　　3.加快构建能源行业一体化数据资产价值评估体系

　　在保证数据挖掘安全合规基础上，能源行业数据资产价值评估体系的构建，是激活行业新质生产力的核心基础设施，其意义远超技术层面，直指国家能源安全、产业竞争力与碳中和战略的底层逻辑。

　　通过开发能源行业数据资产价值评估算法模型进行量化评分，确保各类数据资产的价值得到科学合理反映。通过统一的价值评估标准体系，确保数据资产供需双方能够在公平公正环境下进行交易。构建数据贡献分配模型，从价值成效、影响力、复用度、完整性、创新性和稀缺性六个方面对能源数据加工处理并对产出价值的过程进行量化评分，得出数据产品的价值与作用，建立适合能源行业数据资产的评估模型。

　　标准化的统计与储存在很大程度上减少了数据从“入库”到运用所消耗的成本与时间，避免不必要的烦琐手续，极大提升了信息配置效率，进而提高相关项目运行稳定性与连续性。

　　4.加强人才队伍与生态建设

　　能源行业深化数据要素改革驱动数字化转型，其成败关键在于人才队伍的支撑能力与创新生态的繁荣程度。构建一支既深谙能源行业复杂机理，又精通人工智能等前沿数据技术的复合型人才梯队，要求能源企业、高校及科研机构协同发力，革新人才培养与引进机制，打破学科壁垒。跨学科人才将是推动数据采集标准制定、挖掘数据深层价值、设计数据驱动的新型解决方案并最终将数据潜能转化为生产力跃升的关键力量。

　　与此同时，营造一个开放包容、活力迸发的能源数据创新生态，是释放改革红利、孕育颠覆性创新、实现新质生产力可持续发展的沃土。要打破传统封闭思维，积极吸引和扶持专注于能源数据技术应用与服务的创新型中小企业及初创公司参与生态建设。这些企业往往具有敏锐的市场洞察力和灵活的创新机制，很大程度上可以填补大型企业创新缝隙。

　　一个多元主体共生、大中小企业融通创新的生态体系，能够最大程度激发数据要素的乘数效应，促进技术、制度、管理层面的持续涌现性创新，为能源行业新质生产力的高效化、智能化、绿色化发展提供不竭动力，并最终塑造一个更具韧性和可持续性的未来能源图景。

　　第一作者系北京市社会科学院副研究员