在大數據交易所成立的第九年，人工智能產業的爆發和政策的推動，為場內交易的發生提供一線生機。在場內交易加速“促活”的背景下，數商生態打響了最重要的一槍。

今年，是數據交易所浪潮席卷而來的第九年。

2014年，大數據首次被寫入政府工作報告，這一年也標志著進入大數據元年。隨后，大數據交易所在全國各地陸續鋪開。據網上公開信息統計，從2015年到2017年，全國各地共成立20家數據交易所。

(資料圖)

在成立的三年后，受到數據交易不規范、交易量不活躍等因素影響，從2018年到2019年，數交所的發展變冷，兩年內僅成立5家。

2020年2月，工信部對工業數據的分類進行了明確規范，并發布《工業數據分類分級指南》，針對數據分類、分級進行了詳細介紹。而數據的分類分級對于數據交易有著不可忽視的作用。在數據交易市場，數據擁有者并非掌握的數據不夠，而是難以平衡手中的數據哪些可以開放，哪些不能開放。

當數據的分類分級有了明確的界定，各方能夠更容易地共享數據。一時間，數交所從2020年開始又如雨后春筍般遍布全國。根據統計，迄今為止我國共有46家大數據交易所。

自2015年貴陽大數據交易所成為第一個吃螃蟹的人后，九年間數據相關政策不斷完善，大數據交易市場也逐漸成熟。在近期2023中國國際大數據產業博覽會上公布了一組數據，2022年全年我國數據交易所交易規模約在40億元左右。

從車載導航到卡塔爾世界杯，這些背后都離不開數據的應用。在上海數據交易所推出的“城市智慧泊車”數據產品中，已有4700個停車庫、89萬個泊位信息正在進行深度清洗和衍生加工計算，這些信息為導航軟件提供商、停車服務商等B端客戶提供了服務。

如今，國內數據交易市場仍存在諸多不規范等問題，導致數據利用率極低。但近幾年隨著大數據交易所在全國各地開花，新的曲線正在上揚。

來自《中國數據交易行業發展現狀研究與投資前景預測報告（2023-2030年）》的數據顯示，未來場外交易轉向場內交易是大勢所趨，預估到2050年，場內交易占比會達到四分之一到三分之一。

在此背景下，數據交易所也恰在成為一個足夠有價值的觀察對象。成立9年，如今的大數據交易所到底走到哪了？

數交所，九年“長征路”

在婁攴手居作者的《第四產業》一書中闡述道，數據業正在成為第四產業。

在2022年12月發布的“數據 二十條”中也對數據要素的作用給出的解釋：“數據作為新型生產要素，對土地、勞動力、資本、技術等生產要素具有放大、疊加、倍增作用。”

自2014年，大數據首次被寫入政府工作報告，數據相關政策不斷得到完善，全國各地的數據交易所層出不窮。

據統計，十年來大數據交易所已發展至46家。從成立數量趨勢來看，2015-2017年數交所經歷了一波小高潮；2018-2020年又遭遇低谷期；等到2021年，數交所又恢復至巔峰時期。由于數據相關政策的持續完善，當年數交所的成立數量甚至打破了2015年“數據元年”的記錄，全國共成立11家。

數據交易中心十年成立數量統計，來源：數據交易網

從成立數量看，數交所的發展趨勢較為明朗；但從交易量看，其交出的“成績單”有些不盡如人意。

以第一個吃螃蟹的貴陽大數據交易所為例，據貴陽市政府公開數據，掛牌八年，2022年貴數所的年交易量才達到3.59億元。而其在成立之初的愿景是，“未來3-5年交易所日交易額突破100億元”。后來該交易所不斷降低目標，將“日交易量破百億元”降至“力爭全年破億元”。但直至2022年才公布出3.59億的成績。另外，從貴陽市中級人民法院獲取到信息，貴陽大數據交易所有限責任公司于2021年進行過破產重整。

作為最早成立的數據交易所，貴陽數交所是傳統數交所的一個代表。在全國46家大數據交易所中，還有更多的數交所未交出自己的成績單。

但最近幾年，另一種趨勢逐漸顯現：數據交易正在經歷從1.0階段到2.0階段的過渡。

2022年，深圳數據交易所、廣州數據交易所和福建大數據交易所都交出了傲然的成績。據網絡公開信息統計，深圳數據交易所于2022年11月正式揭牌成立，截至2023年3月，深圳數交所已累計交易量16億元；廣州數據交易所于2022年9月揭牌，截至當前，累計交易金額突破10億元；福建大數據交易所于2022年7月揭牌成立，目前已累計數據交易額破5億元。

這些正是數據交易2.0階段下產生的新型數據交易所。

在了解新型數據交易所與傳統數據交易所的區別前，還有一點值得注意。在上述的46家數據交易所中，這46家并非全部都是“數據交易所”，還有數據交易中心和數據交易平臺。像2014年中國大陸成立的兩家就是數據交易中心。

數據交易中心、數據交易平臺與數據交易所三者的區別在于，前兩者并非全部由國資控股，其中，數據交易中心可能是國資參股或國資控股，而數據交易平臺除了有國資參股和國資控股的方式，還可以是企業數據交易平臺。但數據交易所則完全100%由國資控股。

對于數據交易而言，國家的參與十分重要。一方面，據報道，我國80%的大數據掌握在各個政府部門的手中；另一方面，做好數據互信和數據分類分級是保證數據交易安全、可靠的關鍵。

因此，由國資控股的數據交易所才得以問世。然而，傳統數據交易所的“戰績”卻不太理想。究其原因，合規要求、數據基礎制度環境和配套設施等問題導致傳統數交所的運營并未形成閉環。

當數據交易進入2.0時代，這些問題正在得到解決。

以深圳數據交易所和北京國際大數據交易所為例，兩者的共同特點是均使用隱私計算和區塊鏈技術，從而讓數據實現“可用不可見，用途可控可追溯（計量）”，充分保障了數據的隱私安全。

隱私計算的神奇之處在于，它能夠使數據使用權與所有權分離，讓數據擁有方在擁有數據的同時，不影響為數據需求方提供服務。言外之意是，雙方對數據掌握的權限不一樣，因此得到的信息也不同。數據需求方無法知道具體的數據財富，但卻可以合理利用數據。

在數據交易2.0模式下，隱私問題得到了進一步解決。1.0模式下的數據交易所，只是開放API接口，數據在完成一次交易后，很容易被復制和轉賣；但2.0模式下的新型數交所，可以讓用戶將數據和算法上傳到云里，數據買方可以在云中收到數據結果，防止發生轉賣的情況。

另外，新型交易所在盈利模式上也有創新。2021年成立的上海大數據交易所采用了交易和交付流程分離的模式。

對傳統數交所而言，交易與交付是合在一起的。但如果兩者分開，好處是針對不同安全等級的數據，可以實現不同方式的交付。

對此，上海數交所盧勇表示，“對于一些安全等級不那么高的數據，直接將數據從數據供應方給到數據使用方即可，這是一種交付模式?！钡蟛糠謾C構并不希望數據給第三方使用，因此對于這些安全性較高的數據，就可以在一些技術手段下保證數據的隱私安全。所以不同等級的數據，采用的交付手段也不同。交付與交易分開處理才更靈活。

十年間，數據交易所的發展經歷了從1.0到2.0的局面變化，在隱私安全、交易方式和設施建設等方面正在一步步走向成熟。

在數據交易所不斷自我規范的過程中，場內交易量雖有大幅度提升。但一個殘酷的現實是，目前數據交易市場仍以場外交易為主。真正良性的交易模式是什么？

從場外到場內，數據交易標準化背后

據中國信通院發布的《數據價值化與數據要素市場發展報告（2023年）》，我國數據流通交易仍以場外交易為主，場內交易加速推進。

具體的場外交易與場內交易比例，可以從信通院披露的一組數據中一探究竟：2021年我國數據交易規模超500億元，其中以數據交易所/中心為主導的場內交易占比僅2%，由企業等主導的場外交易占比98%。

從上述描述中可以看出，對于場內交易與場外交易的定義是，在數據交易所、數據交易中心發生的交易可以被稱為場內交易，而其余由企業主導的自營化交易均屬于場外交易。

而在場外交易市場中，三大運營商的市場份額占據六成。據中國信通院數據，在2019年數據交易中心企業競爭格局中，中國電信、中國聯通、中國移動三大運營商名列前三，市場份額占比分別為30.6%、19.1%和12.6%；其次是屬于第三方IDC服務商的萬國數據和世紀互聯，占比為4.8%和4.5%。

國內數據交易所已發展十年之久，為何數據交易仍停留在場外，且比例如此懸殊？

從數據要素市場需求分析，目前場內交易主要由B端和G端市場壟斷。此外，特殊場景交易也是場內交易的必爭之地，如跨境交易。

在B端和G端場景下，數據必須合規，數據來源也必須正規，在數據流通的過程中也要保證數據的安全性。比如在金融、政務行業，數據敏感性更高，場外交易很難染指。因此，應用場景的性質已經決定了數據交易發生的場所。

而對C端場景而言，一方面，場內交易還未進行規模化的市場開拓；另一方面，還沒有相關政策刺激C端場景在場內完成交易。而且由于C端數據對合規性要求較低，自然也不必要在合規的數據交易場所下發生。因此，仍集中在場外交易。例如用戶注冊身份驗證場景、手機號實名制驗證等。

更重要的是，很多場外機構可利用新技術，并且有豐富的數據源，能夠保證數據流通過程中的安全。但傳統數據交易所只負責收集數據、展示數據、撮合數據，在這過程中并不會做太多的數據處理。

以中國電信為例，中國電信上海公司向上海國有資本運營研究院提供“翼知時空”大數據服務產品，該產品通過機器學習、深度學習等大數據技術手段對數據進行了加工處理，再結合多種時空算法，對數據的價值進行深度挖掘，使數據實現“可用不可見”。

然而，自2020年后，人工智能產業的爆發推動了數據相關政策的落地。以上海數據交易所和深圳數據交易所為代表的新型數交所應運而生。事情也有所轉機。

隨著政策不斷得到完善，數據交易所也越來越規范，一些新成立的數據交易所對于數據隱私安全愈加重視，像北京和上海的數交所都針對此問題推出了隱私計算平臺和區塊鏈技術，這十分有利于數據敏感性要求更高的行業將數據交易轉向場內。

產業家向業內人士了解到，目前國內大數據交易所的目光聚焦在B端和G端，在C端很少發力。

從當前的宏觀環境下看，由場外交易轉向場內交易這一趨勢將發生在金融、政務等領域。而在其他行業，還需要等待行業數據的積淀和產業的爆發，至少目前來看，成熟期還遠未到來。

在金融行業，數據需求方如銀行的購買力較強，而且經過多年行業的積累，數據提供方也較為成熟，因此從場外交易轉向場內交易的趨勢較為明顯。

另一方面，在金融領域，如果進行場外交易，價格極其不透明，并且在企業層層上報的過程中，很難解釋價格和理性。而在場內進行的數據交易會為其提供區塊鏈技術，讓數據需求方可以追溯數據來源，清楚數據的價值。

在政務領域，由于數據二十條的推進，相關單位也正在主動轉向場內交易。

但在其他領域，受到不同行業數據開放度的影響，相關數據產品并不成熟，轉向場內交易的趨勢也不明顯。比如在工業互聯網領域，由于行業尚未成熟，政策還有待完善，再加上工業領域較為復雜，工業數據的沉淀還遠遠不夠，因此工業數據產品還處于早期階段。

從當前的宏觀環境下看，由場外交易轉向場內交易這一趨勢將發生在金融、政務等領域。而在其他行業，還需要等待行業數據的積淀和產業的爆發，至少目前來看，成熟期還遠未到來。

在金融行業，數據需求方如銀行的購買力較強，而且經過多年行業的積累，數據提供方也較為成熟，因此從場外交易轉向場內交易的趨勢較為明顯。

另一方面，在金融領域，如果進行場外交易，價格極其不透明，并且在企業層層上報的過程中，很難解釋價格和理性。而在場內進行的數據交易會為其提供區塊鏈技術，讓數據需求方可以追溯數據來源，清楚數據的價值。

在政務領域，由于數據二十條的推進，相關單位也正在主動轉向場內交易。

但在其他領域，受到不同行業數據開放度的影響，相關數據產品并不成熟，轉向場內交易的趨勢也不明顯。比如在工業互聯網領域，由于行業尚未成熟，政策還有待完善，再加上工業領域較為復雜，工業數據的沉淀還遠遠不夠，因此工業數據產品還處于早期階段。

整體而言，除了金融和政務等領域，其他行業在場內進行數據交易的規模還有待培育。

所謂的數據確權指，將數據使用權和數據擁有權分開，使數據所有者與數據使用者獲得的權限不同，在不侵犯數據所有者的隱私前提下，數據使用者也可以合理利用數據。去年，國家已經提出對于數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權進行“三權分置”。

這樣一來，可以進行場內交易的數據范圍也會增加。

另外，關于場內交易的定義也應該調整。比如中國電信、中國移動、中國聯通三大運營商也有國資背景，只要是合規的數據源都可以被定義為場內交易。

實際上，受合規壓力影響，2020年后非合規場景下的“場外”交易逐漸減少。在數據交易進入2.0模式后，一些新型數交所采用隱私計算等新技術，正在解決數據的隱私安全問題。

在此背景下，場外交易轉向場內交易的趨勢正在被看見。

“數商”生態，打響最重要一槍

在3月5日發布的《2023年政府工作報告》中，強調了“大力發展數字經濟”。從人工智能產業的爆發到數字經濟時代的到來，數據交易所也迎來了新的機遇。

近日，上海數據交易所正式上線“數商”生態。上海數據交易所成立于2021年，數商這一概念也是由上海數據交易所研究院院長、復旦大學管理學院教授黃麗華在2021年提出。黃麗華表示，構建數商生態，有利于數據交易市場規則的完善，“促活”場內交易。

數商產業正是當下數字經濟時代的新產物。

據《全國數商產業發展報告（2022）》，截至2022年11月，我國數商行業企業數量達192萬家。其中，數商企業包括數據交易流程的全產業鏈企業，從提供數據產品的數據產品供應商，到加工、分析數據的數據加工方、數據分析服務商等，再到負責數據資產評估和交付流程的數據資產評估服務商和數據交付服務商等15種類型。

綜合產業規模、融資輪次、商業化能力等，數商企業在長三角地區發展較為繁榮。這也是上海數據交易所構建“數商”生態的先決條件。

從數據產品可以進一步理解數商產業。從上海數交所的官網上獲悉，中國東方航空將航班計劃、航班動態和航班資源等信息打包做成“航班資源寶”這一數據產品，為數據需求方提供服務；再比如卡奧斯工業數擎也將部分數據開放出來，企業可通過輸入區域和行業，查詢響應數智化畫像。

諸如此類，搭建數商生態是為了通過數商企業的力量，產生更多的數據產品，在數交所這一平臺上，供需雙方可建立聯系，解決了數據難以提取的問題。未來，隨著越來越多的數商企業的加入，數商生態愈加繁榮，場內交易環境也更為成熟。

在數據交易環節，除了供需雙方，還涉及到更多的中間環節。在數據加工、分析、質量評估和交付方面，數商生態也在發揮作用。

據《全國數商產業發展報告（2022）》統計，在所有數商企業類型中，目前，數據咨詢服務商、數據資源集成商和數據分析技術服務商的企業數量最多，其中，數據分析技術服務商全國共有27萬家；而數據交付服務商全國僅76家。

從企業數量看，各環節企業分布不均勻，數商生態的發展還處于起步期。促進數商生態的繁榮不僅需要更多企業的加入，還需要更實際的優惠政策推動落地。

在數字經濟時代，數據已成為第五生產要素。數據會帶動數字經濟的增長效率，有利于加快數實融合。OECD研究指出，對一個國家而言，數據共享會使數據的價值放大20～30倍。

數商不僅是“促活”場內交易的破局點，更是未來數實融合的棋眼。在數據成為第四產業的時代，“數商”將會成為一條創業新賽道。

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