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      2026未来数商大会以数据定义智能为核心主题，聚焦数据要素价值释放与AI产业创新发展。上海交通大学机械与动力工程学院教授、国际数据空间（IDS）中国实验室主任，美国国家人工智能科学院（NAAI）院士 明新国现场作了 《数智化时代 产业价值创造》主题演讲，立足数字经济演进规律与新质生产力发展要求，系统阐释数智化赋能产业升级的核心逻辑、技术路径与实践框架，为产业数字化转型与数据要素价值释放提供了理论借鉴与实操指引。

      明新国教授指出，全球市场经济正沿着商品经济—产品经济—服务经济—体验经济持续演进， 价值创造重心从产品供给转向场景服务与用户价值，企业竞争焦点持续迭代。新质生产力则以创新为主导，涵盖技术、业态、管理与制度多维创新，其关键支撑在于 高端化、数智化、绿色化与融合化，其中数智化的核心是数智产业化、产业数智化与数据价值化。明教授对比农业经济、工业经济与数字经济的本质差异，强调数字经济以网络为生产工具、分布协同为生产方式、多样化和个性化服务为产出形态，呈现成本收益递增、资源共享共治、互利主义核心价值等特征，梅特卡夫定律在消费互联网的实践已充分印证： 数据越共享、价值越凸显。

在产业数智化转型层面，明新国教授提出 信息化—数字化—智能化三阶演进框架：信息化以业务驱动实现业务贯通，数字化以数据驱动实现复用增效，智能化以模型驱动实现融合创新，三者分别对应数据资源、数据资产与数据资本，价值路径从企业内部价值创造走向跨组织价值共创，最终实现全产业链价值共生。明教授结合MIT数字化转型研究与大型央国企产学研实践，凝练出 数字化转型、网络化协同、智能化决策、平台化赋能、生态化创新五大转型方向，将其与客户需求、研发设计、生产制造、运营管理、工业服务等全价值链环节深度融合，形成可落地的行业整体解决方案。

      针对数据驱动的工业价值创造，明新国教授提出 五阶数据分析+数据价值密度+工业价值三维核心模型。人工智能发展形成描述性、诊断性、预测性、指导性、认知性五级分析能力，推动 数据向信息、洞察、行动、价值转化；数据价值密度从原始数据逐步升级为精量化、语义化、知识化、价值化数据；二者映射到产业场景，形成客户价值共创、运营效率提升、商业模式转变、经营链拓展、科学决策、产业生态创新六大价值方向，构成产业数智化转型的本质内核。明教授以钢铁行业设备健康管理、航空大数据变现等实践为例，说明数据驱动的核心目标是实现在线化实时决策，打通历史数据与实时数据，完成知识发现、解析融合、动态控制全流程，切实提升企业经营效能。

      面向工业智能化升级的现实痛点，针对高端装备研发传承难、效率成本瓶颈、可靠性要求高等行业难题，明新国教授提出 领域知识图谱+多模态工业大模型融合路径，该路径通过构建一个能够与专家深度协同、自我演进的“工程知识引擎”，打造贯穿高端装备全生命周期的智能核心。通用大模型具备强常识与生成能力，但存在幻觉、可解释性不足等问题；知识图谱则拥有强可溯源性与领域知识优势，二者互补可降低图谱构建成本、提升大模型行业适配性、减少事实错误、弥补专业知识短板。该方案已在船舶设计母船型选择、高端装备智能运维等场景落地应用，显著提升设计效率、降低经验依赖、削减运维成本，为工业智能落地提供成熟范式。

      在数据要素价值释放这一核心议题上，明新国教授详细解读了 资源化—资产化—资本化三阶进阶体系：资源化是将原始数据加工为高质量可用数据；资产化是数据与场景融合实现业务增效与模式创新；资本化通过流通交易实现市场化配置与价值最大化。明教授提出数据要素引领产业价值共生的三维框架：横轴为数据基础设施的四层递进，即数据互操作、数据流通、数据建模、数据产品及服务；纵轴为资源—资产—资本；价值维度为创造—共创—共生，推动全产业链利益方协同做大价值蛋糕，形成价值溢出生态。明教授分享了与上海数据集团的合作实践，其中提出的数据基础设施四层架构与城市数据空间建设路径，最终实现协同优化、复用增值、融合创新的核心目标。

      明新国教授最后提出数据要素赋能产业数智化转型 八层架构，从数据基础设施、产业智能大模型、行业数据空间、产业数智化转型、数据要素驱动产业价值创造，到企业端、产业链端、产业生态端的场景应用与赋能，覆盖全技术链条与全应用场景，可适配制造、政务、金融、医疗等多领域。明教授同时提出数据价值三次释放理论：业务贯通与协同优化实现一次释放，增值复用实现二次释放，融合创新实现三次释放，搭配全维度治理体系与技术支撑，为数据要素价值释放提供完整参考框架。

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来源：（  明新国教授：以数智化重构产业价值，以数据要素引领价值共生_明教授_核心_智能  ）
发布日期： 2026-4-15
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