企业可信数据空间：龙头如何带动供应链数据共享？

【摘要】本文系统梳理了企业可信数据空间建设背景下，龙头企业如何带动供应链数据共享的政策、技术、模式、案例与挑战，深度剖析了数据空间赋能中小企业、推动产业链协同创新的机制与路径，并展望了未来发展趋势。

引言

在数字经济浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业核心竞争力的关键要素。随着产业链日益复杂、供应链协同需求不断提升，企业间的数据流通与共享成为推动高质量发展的重要引擎。尤其是在国家政策大力推动数据要素市场化配置、可信数据空间建设的背景下，龙头企业作为产业链的“链主”，正以前所未有的力度整合上下游数据资源，带动中小企业数字化转型，推动供应链协同与创新。

本文将以“企业可信数据空间：龙头如何带动供应链数据共享？”为主题，围绕政策驱动、模式创新、技术支撑、典型案例、挑战与对策等方面，系统梳理龙头企业带动供应链数据共享的机制与实践路径，深度挖掘其在产业链协同、数据驱动创新中的核心作用，并结合最新政策、行业案例和技术趋势，展望未来发展方向。

一、政策驱动与顶层设计：数据空间建设的战略意义

1.1 国家政策引领数据空间建设

近年来，国家高度重视数据要素的合规流通与价值释放。2024年，国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》明确提出，到2028年建成100个以上可信数据空间，推动数据要素合规流通与价值共创。政策文件强调：

• 鼓励龙头企业牵头整合上下游数据资源，打造供应链协同创新模式；

• 支持中小企业低成本接入行业数据库，享受普惠性数据服务；

• 推动数据驱动的产业升级和新型商业模式创新。

1.2 地方与行业试点加速落地

各地政府积极响应国家号召，结合本地产业特色，推动数据空间建设。例如：

• 江苏、北京等地依托制造业集群、金融产业，建设行业级数据共享平台，优化资源配置；

• 行业协会、龙头企业联合推动标准制定和平台共建，形成多层次、多元化的数据空间生态。

1.3 数据空间的战略价值

可信数据空间不仅是数字基础设施，更是推动产业链协同、提升供应链韧性、促进数据要素市场化配置的关键抓手。其战略意义体现在：

• 促进数据合规流通，释放数据资产价值；

• 降低中小企业数字化门槛，推动普惠性创新；

• 构建产业链协同创新新生态，提升整体竞争力。

二、龙头企业的核心作用与带动机制

2.1 数据整合与供应链协同

2.1.1 打通数据孤岛，提升协同效率

龙头企业凭借其在产业链中的主导地位，通过搭建可信数据共享平台，整合交易、生产、物流、库存等全链条数据，实现信息流、物流、资金流的高效协同。具体表现为：

• 供应链各环节数据实时互通，消除信息孤岛；

• 订单、库存、物流等关键数据共享，提升供应链透明度和响应速度；

• 通过数据驱动的协同决策，实现柔性生产和智能排产。

2.1.2 提升产业链韧性与风险防控能力

数据共享有助于供应链风险的提前识别与应对。例如：

• 通过实时监控原材料库存、物流状态，及时发现潜在短缺或中断风险；

• 利用数据分析预测市场需求波动，优化采购与生产计划；

• 构建多级预警机制，提升整体抗风险能力。

2.1.3 数据资产化与创新驱动

龙头企业将分散的数据资源整合为可交易、可评估的数据资产，推动数据驱动型创新和新商业模式。例如：

• 数据质押融资：企业可将生产、销售等数据作为资产，获得金融机构授信；

• 动态信用评估：基于多维数据构建企业信用画像，提升融资效率；

• 数据驱动的产品创新与服务升级。

2.2 普惠服务与中小企业赋能

2.2.1 低成本接入与工具支持

龙头企业为中小企业提供定制化、低门槛的数字化工具，降低其数字化转型成本。常见举措包括：

• 提供MES（制造执行系统）、WMS（仓储管理系统）、轻量化数据分析工具等SaaS服务；

• 开放API接口，支持中小企业快速接入数据平台；

• 推出“免费试用”“先用后付”等灵活计费模式，降低初期投入压力。

2.2.2 信用赋能与供应链金融创新

通过可信数据空间对接金融机构，基于真实经营数据（如订单、纳税、物流）为中小企业提供信用背书和融资支持，突破传统担保模式，降低融资成本。具体措施包括：

• 构建动态信用评估模型，实现“数据信用”替代“主体担保”；

• 推出供应链金融产品，如运费贷、仓单质押、应收账款融资等；

• 金融机构与平台数据深度融合，提升风控能力和服务效率。

2.2.3 政策与平台双重普惠

• 政府通过财政补贴、税收优惠等政策支持中小企业数字化转型；

• 龙头企业通过技术输出、平台共享等方式，助力中小企业数字化升级；

• 行业联盟、协会推动标准制定和资源共享，降低中小企业参与门槛。

2.3 数据权属、估值与收益分配机制

在数据空间建设过程中，数据权属、估值和收益分配机制至关重要。主要做法包括：

• 明确数据归属权，保障企业数据权益；

• 采用成本法、收益法等多元化数据资产评估方法，动态反映数据价值；

• 建立数据收益分配机制，确保各方利益共享，激发数据共享积极性。

三、技术创新与数据安全保障

3.1 核心技术的协同应用

可信数据空间的架构依赖三大技术支柱：

典型案例技术对比：

3.2 区块链与隐私计算：保障数据可信与安全

3.2.1 区块链技术应用

• 实现数据不可篡改、全流程可追溯，提升数据可信度和透明度；

• 支持多方协作下的数据共享与交易，防止数据被恶意篡改或滥用；

• 典型应用如供应链溯源、数据资产登记、智能合约自动结算等。

3.2.2 隐私计算技术

• 利用密态计算、联邦学习等隐私计算技术，实现多方数据在加密状态下联合建模，保障数据“可用不可见”；

• 防止企业核心数据和商业机密在共享过程中泄露；

• 支持跨企业、跨行业的数据协同分析与创新。

3.3 数据分级分类与全生命周期管理

• 建立数据分级分类体系，根据数据敏感性、重要性划分不同级别，制定相应的访问和使用权限；

• 实施数据全生命周期管理，从采集、存储、流通、使用到销毁，确保数据安全合规；

• 定期开展数据安全审计和风险评估，防范数据泄露和滥用。

3.4 标准化与生态协同

• 国家和行业推动数据接口、权属、流通等标准制定，提升数据互操作性；

• 行业联盟、企业、科研机构联合推动技术互认与生态互联，降低中小企业参与门槛；

• 推动平台化、模块化、可定制的数字化解决方案，满足不同行业、不同规模企业的多样化需求。

四、典型案例深度剖析

4.1 TCL“大供应链协同平台”

TCL作为家电行业龙头，搭建了“大供应链协同平台”，实现了与上千家供应商、物流企业的在线协作。平台为中小企业提供低成本、轻量级的数字化工具，帮助其规范管理、提升效率。平台上线后，链上企业订单量增长20%，生产效率提升20%，库存下降30%。TCL通过数据驱动的协同决策，实现了柔性生产和智能排产，极大提升了供应链的响应速度和韧性。

4.2 联想集团“联合排产系统”与“统仓共配系统”

联想集团通过“联合排产系统”，打破上下游信息孤岛，实现供应商、制造商、客户间的数据互通，提升生产运营效率和库存周转率。其“全渠道一盘货SEC统仓共配系统”则通过物流一体化管理，降低全国仓库数量、提升物流效率和库存预测准确性，推动供应链端到端赋能。联想的实践表明，数据空间不仅提升了企业自身的运营效率，也为上下游中小企业带来了实实在在的数字化红利。

4.3 四川长虹工业数据空间

四川长虹建设的工业数据空间覆盖64家大型企业及1650家中小企业，整合生产、库存、应付账款等数据，对接金融机构，累计融资总额超40亿元，贷款利率低于市场平均水平1.05个百分点，对账效率提升98.61%。长虹的数据空间不仅提升了供应链金融服务的普惠性和精准性，也为中小企业提供了强有力的信用背书和融资支持。

4.4 钢银电商平台

钢银电商平台整合350家钢厂数据，服务超17万企业用户，构建动态信用画像，年交易规模超5200万吨，人均效能为传统企业9.66倍。平台通过数据驱动的信用评估和供应链金融创新，极大提升了钢铁行业的运营效率和风险防控能力。

4.5 蚂蚁集团供应链金融

蚂蚁集团通过可信数据空间与密态计算，融合多源加密数据，构建动态风险评估模型，实现授信逻辑从“主体担保”向“数据信用”转型。该模式有效降低了中小企业的融资门槛和成本，提升了金融服务的普惠性和精准性。

4.6 湖北省供应链物流公共信息平台

湖北省供应链物流公共信息平台归集多部门数据，开发多场景数据产品，已实现物流协同交易额42.9亿元，推动数据协同降本增效和政企协同创新。平台通过数据驱动的物流协同和供应链金融服务，提升了全省物流行业的数字化水平和协同效率。

五、面临的挑战与应对策略

5.1 技术与资金门槛

中小企业数字化转型面临技术和资金压力。应对策略包括：

• 政府提供财政补贴、税收优惠，降低中小企业数字化转型成本；

• 龙头企业输出技术能力，开放平台和工具，支持中小企业低成本接入；

• 推广“免费试用”“先用后付”等灵活计费模式，降低初期投入压力。

5.2 数据标准与权属不清

跨企业数据流通缺乏统一标准，权属和收益分配不明。应对策略包括：

• 加快数据接口、权属、流通等标准制定，提升数据互操作性；

• 采用成本法、收益法等多元化数据资产评估方法，动态反映数据价值；

• 建立数据收益分配机制，确保各方利益共享，激发数据共享积极性；

• 建立争议处置机制，保障数据权益和流通安全。

5.3 协同与信任难题

信息不对称、利益分配不均影响协同效率。应对策略包括：

• 建立健全协同机制，推动多方共赢；

• 利用区块链等技术提升数据可信度和透明度，增强各方信任；

• 推动行业联盟、协会等第三方机构参与，促进公平协作。

5.4 数据安全与合规风险

数据共享涉及隐私和商业机密。应对策略包括：

• 加强隐私计算、区块链等技术应用，保障数据“可用不可见”；

• 建立分级分类和全流程安全管理体系，确保数据安全合规；

• 推动行业标准和法规完善，提升数据治理能力。

5.5 中小企业参与门槛高

部分中小企业缺乏数字化基础，难以接入数据空间。应对策略包括：

• 政策引导和技术普惠，推广“轻量化工具”“免费试用”等措施；

• 龙头企业提供定制化、模块化的数字化解决方案，满足多样化需求；

• 行业协会、平台方提供培训和技术支持，提升中小企业数字化能力。

5.6 个性化需求与系统适配

不同行业、不同规模企业需求差异大。应对策略包括：

• 推动平台化、模块化、可定制的数字化解决方案，提升系统适配性；

• 支持企业根据自身需求灵活选择和组合数字化工具；

• 加强行业交流与经验分享，推动最佳实践落地。

六、未来展望

随着AI、大数据、区块链等技术的持续进步和政策持续加码，供应链“链式”转型和数据共享将进一步深化。龙头企业通过开放平台、数据驱动和生态共建，将持续带动中小企业数字化升级，推动产业链整体向智能化、绿色化、服务化迈进。可信数据空间有望成为数字经济时代产业链协同发展的重要引擎，为中国制造业和数字经济高质量发展注入新动能。

未来，企业可信数据空间将沿着以下几条清晰的发展路径不断演进和深化：

1. 数据要素市场化配置加速，数据资产价值持续释放
   随着数据确权、数据流通和数据交易机制的不断完善，数据将像土地、资本等传统要素一样，成为企业经营和产业发展的核心资源。企业间的数据流通将更加高效、合规，数据资产的价值评估、定价和变现路径日益清晰。通过可信数据空间，企业能够将自身沉淀的数据资源转化为可交易、可融资的资产，推动数据资产化和数据驱动的商业创新，释放出巨大的经济和社会价值。

2. 供应链协同创新模式不断涌现，产业链韧性显著提升
   依托可信数据空间，龙头企业与上下游伙伴之间的协同将更加紧密。供应链各环节能够实现实时数据共享和智能协作，推动联合排产、智能补货、柔性制造等创新模式落地。面对市场波动、突发事件等不确定性，供应链能够通过数据驱动的预警和应急机制，快速响应和调整，大幅提升产业链的抗风险能力和韧性。

3. 中小企业数字化普惠服务体系日益完善，创新活力持续增强
   未来，可信数据空间将为中小企业提供更加低门槛、易接入的数字化工具和服务。通过平台化、模块化的数字化解决方案，中小企业能够以较低成本实现业务数字化、管理智能化。数据空间还将为中小企业提供信用背书、供应链金融、智能分析等增值服务，帮助其突破融资难、管理难等瓶颈，激发创新活力，提升市场竞争力。

4. 数据安全与合规治理能力全面提升，数据流通环境更加健康有序
   随着数据安全技术和治理体系的不断完善，企业在数据共享和流通过程中将更加注重隐私保护、合规管理和风险防控。区块链、隐私计算等新技术的应用，将确保数据在流通过程中的安全性和可控性。行业和政府将共同推动数据分级分类、全生命周期管理等标准落地，营造更加健康、透明、有序的数据流通环境。

5. 行业标准和生态体系逐步完善，数据空间生态协同效应凸显
   未来，行业协会、龙头企业、平台方和科研机构将协同推动数据接口、权属、流通等标准的制定和落地，打破数据壁垒，实现跨行业、跨区域的数据互联互通。数据空间生态将不断壮大，形成多方参与、资源共享、价值共创的良性循环。随着生态体系的完善，数据空间的协同效应将进一步放大，推动整个产业链的数字化、智能化和高质量发展。

📢💻 【省心锐评】

“数据共享不是零和游戏，而是生态共建。龙头企业的真正价值，在于将数据势能转化为产业链动能。”