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部分政策原文：

（三）总体目标

到2026年底，数据要素应用广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区，培育一批创新能力强、成长性好的数据商和第三方专业服务机构，形成相对完善的数据产业生态，数据产品和服务质量效益明显提升，数据产业年均增速超过20%，场内交易与场外交易协调发展，数据交易规模倍增，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。

三、重点行动

（四）数据要素×工业制造

创新研发模式，支持工业制造类企业融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式，提升企业创新能力。推动协同制造，推进产品主数据标准生态系统建设，支持链主企业打通供应链上下游设计、计划、质量、物流等数据，实现敏捷柔性协同制造。提升服务能力，支持企业整合设计、生产、运行数据，提升预测性维护和增值服务等能力，实现价值链延伸。强化区域联动，支持产能、采购、库存、物流数据流通，加强区域间制造资源协同，促进区域产业优势互补，提升产业链供应链监测预警能力。开发使能技术，推动制造业数据多场景复用，支持制造业企业联合软件企业，基于设计、仿真、实验、生产、运行等数据积极探索多维度的创新应用，开发创成式设计、虚实融合试验、智能无人装备等方面的新型工业软件和装备。

解读：

实施《行动计划》旨在尽快激活数据要素潜能，为此本着“试点先行，重点突破”原则，对12个行业和领域进行了细致的部署。这12个行业和领域的选取，主要考虑其在我国数字经济乃至整个经济社会发展中的重要性、数据资源要素的积累状况、整体数字化发展基础等因素。

“将智能制造排在第一位的主要考量在于：制造业是实体经济的主体，智能制造是数字经济和实体经济深度融合的主战场；制造业领域整体的数字化智能化转型程度较高；很多制造业企业从早年信息化建设开始便有意识地收集生产运营过程中各种数据，已经积累了大量的数据资源。

数据要素的乘数效应主要可以通过以下几种机制来实现。一是提高微观层面企业生产经营效率。在微观企业生产运行过程中，数据要素以及相应的数据处理、分析、传输手段，能够提炼出数据中包含的有效信息并将其及时传递到生产运行相关环节，从而提高不同环节以及不同类型要素之间的协同性，进而提高生产经营效率。

二是多场景复用带来的宏观价值倍增。数据要素具有非竞争性、非排他性和低成本复制等技术-经济特征，能够同时在多个场景中发挥上述效率提升作用，从而在宏观层面表现为价值倍增。三是有效对接供给和需求，提高全社会资源配置效率。另外，不同来源数据集进行融合匹配后可能产生更多有效信息，为生产经营带来更大的价值提升。

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