随着政策的东风吹拂，数据资产入表不再仅仅是财务层面的数字游戏，它正以前所未有的力量，深入触及工业、制造企业的核心肌理。过往被视为“隐形财富”的海量数据，如今被赋予了资产的“黄金身份”，正成为驱动企业数字化转型、实现技术革新和价值跃升的强劲引擎。

工业数据的独特性，催生价值新维度

 中央财经大学中国互联网经济研究院副院长、中国市场学会副会长欧阳日辉的洞察，精准地指出了工业、制造业数据与众不同的核心价值。“在工业、制造业领域，数据的积累和采集，不同于其他行业。”他强调，厂房、生产线等物理实体本身就承载着丰富的数据维度。从生产流程的每一次微调，到供应链的每一次流转，再到终端消费者的每一次反馈，这些环环相扣的数据汇聚，为企业提供了前所未有的决策赋能。试想，一家制造企业能够基于对生产、流通、消费、分配全链条数据的深度洞察，进行精准的产量预测、库存优化、市场响应，甚至主动引导消费趋势，这对于提升效率、降低成本、开拓新商业模式具有决定性的影响。因此，数字资产入表对工业企业而言，无疑是意义非凡的。它不仅能够重塑企业的财务管理模式，提升运营效率，还能极大拓展商业机会，激发创新活力，增强市场竞争力，优化资源配置，进而全面提升企业信誉与综合竞争力。

先行者探索：点燃数据价值的“引信”

 并非所有企业都能瞬间领悟并践行数据资产化的精髓，但已有一批富有远见的工业巨头，正以积极的姿态，开启有益的探索与成功的实践。

 浪潮，作为科技领域的佼佼者，早已在数据资产的质量评价和价值评估方面崭露头角。据浪潮傲林产品部总经理王相成介绍，团队以浪潮傲林分析模型数据资产为核心，构建了一套严谨的数据资产评估体系。2023年10月，其数据质量评价成果成功获得认可；11月，首份被权威机构备份的数据资产评估报告应运而生。更令人瞩目的是，基于这份被正式确权的数据资产，企业成功获得了1000万元的授信额度，这是数据资产化价值最直接、最有力的佐证。

 数据质量，是数据资产价值的“生命线”。浪潮推出的浪潮海岳数据质量评价工具3.0，正是应对这一挑战的利器。该工具集成了国家标准、行业标准、外部数据等海量参考，并依据《数据质量评价标准GB/T36344—2018》和《数据资产评估指导意见》，构建了权威、全面的评价体系。它能够为不同类型的数据资产，如实时交换数据、离线数据包、模型等，动态生成匹配的评价规则，为金融、电信、政府等众多行业提供高效的数据质量提升方案，从而强化决策依据的可靠性，为数据资产的精准评估奠定坚实基础。

 用友精智工业大数据中心，则汇聚了300万工业企业的海量数据，孵化出2926款工业机理模型。这些模型的力量，体现在实实在在的应用场景中：基于工业互联网标识大数据，实现产业链上下游企业的智能互联；基于设备故障大数据，助力工程师快速定位问题、精准排故，实现“零故障”服务；基于废钢判级大模型，显著提升质检效率，降低生产成本；基于安全行为识别大模型，为生产安全管理人员提供实时预警，有效消除安全隐患。

 鞍钢，这家中央直管的国有大型企业，更是将数智化视为新一轮钢铁工业革命的核心竞争力。他们充分挖掘海量数据与丰富应用场景的潜力，持续推进数字化、智能化建设。自2022年6月起，鞍钢便着手进行数据治理和数据资产梳理。为了促进数据的高效流通与价值的最大化利用，他们从战略规划到方案落地，分解出五大类17项重点应用场景，力求将数据转化为实实在在的生产力。

重塑商业模式：从“降本增效”到“价值创造”

 然而，我们也必须清醒地认识到，当前中国工业企业中，仍有一部分企业数字化转型的动力稍显不足，尚停留在信息化的初级阶段，缺乏完整的数据体系或系统性的数据战略来指导其数据资产的产生与管理。

 国际数据高级管理研究院主要负责人吴大有指出，工业企业的数据化转型，绝不能止步于简单的设备、工具销售。“工具或设备一定要具有数据采集合法采集的能力。”他认为，企业更应着眼于“远程的数据联动”，实现对设备运转状态的实时监控，提前预测潜在故障，并朝着“零故障”服务的终极目标迈进。

 越来越多的企业已经意识到，单纯依靠“降本增效”的数字化转型，终将触及“阀值”——成本不可能无限降低，效益也不可能无限扩大。要想实现可持续发展，企业必须彻底转变其商业机制或服务模型。而数据资产入表，正是在这一过程中扮演了“催化剂”的角色。它不仅倒逼企业主动释放其潜藏的数据能力，更是驱动其数字化业务模式发生根本性变革。通过数据资产的沉淀，企业的传统业务形态得以升级，最终转化为能够为用户创造实质价值的核心竞争力，找到真正有效的发力点。

 用友网络大型企业客户事业群首席数据官张旭对此深表认同：“如果仅仅是降本增效，其未来发展终将触碰到天花板。”他强调，当企业能够持续为社会提供更优质的商品和产品时，其未来的发展空间将是无限的。用友的“工业大数据+AI”解决方案，便是这一理念的生动实践。该方案将大数据和新一代AI技术深度融合于工业全生命周期的业务场景中，赋能制造企业实现合理排产、优化配料、质量诊断、故障预测、安全预警等，真正玩转数据资产，让生产流程更简洁，产品质量更稳固，运营成本更低廉，决策过程更科学。

 浪潮的王相成补充道，工业企业的数据来源复杂且规模庞大，需要专门的数据治理和数据资产管理平台提供技术支撑，这是实现数据资产化的基石。此外，工业企业在经营管理和生产运营过程中，存在诸多场景能够有效驱动“数据资源”向“数据产品”和“数据服务”的转化，例如战略决策支持、生产流程改进、运营效率优化、风险防控等。这些正是实现数据资产化的重要引擎，需要专业化厂商的深度服务支持。

构建开放生态，孕育行业新星

 工业数据资源的“开源设计”拥有巨大的价值。由大型企业牵头，联合打造开放生态，将孕育出全新的商业转换机遇。颜阳预测，随着大模型、元宇宙等前沿技术的蓬勃发展，以及企业数据资产入表的持续推进，那些能够抓住机遇、积极成长的企业，有望脱颖而出，成为引领未来发展的“新独角兽”。

 数据资产入表，正以前所未有的力量，重塑中国工业和制造行业的未来。它不仅是财务数字的更新，更是企业战略思维的升级，是技术创新的加速器，也是价值增长的新引擎。这场由数据驱动的变革，必将吸引更多企业踊跃参与，共同绘制出中国智能制造更加辉煌的崭新蓝图。