出品 | 陈博观察 (ID: Drchenobservation)
编辑 | Will Chan
来源：陈博观察AI工作站（Doubao AI）创作
一、研究方法
本报告的研究方法主要包含指标体系、数据资源和计算方法三大核心模块，为产业发展指数的科学测算与分析提供了坚实支撑。在指标体系构建上，采用多层级指标设计，涵盖四大一级指标，各一级指标下细分二级指标，部分二级指标进一步明确三级测量指标。
“产业水平” 的二级指标为企业数量，具体包含市场主体数量、上市企业数量、独角兽企业数量、瞪羚企业数量、高新技术企业数量等三级指标，用于全面衡量产业的规模基础；
“产业质量” 作为一级指标，其二级指标包括上市企业总市值（亿元人民币）、独角兽企业总估值（亿元人民币）、大数据企业融资总额（亿元人民币）以及建设网站情况，聚焦产业发展的质量与效益；
“产业创新” 一级指标下设知识产权和创新人才两个二级指标，知识产权涵盖专利数、软著数，创新人才则包括开设大数据相关专业的高校数量、上市企业技术人员数，全方位评估产业创新能力；
“产业环境” 一级指标包含政策环境和服务环境，政策环境涉及大数据产业政策数量、大数据相关法律法规数量，服务环境则关注大数据管理机构设置情况、产业联盟及协会等建设情况、交易场所建设情况，系统考量产业发展的外部支撑条件。
数据资源方面，报告整合了多渠道、多维度的权威数据，确保研究的真实性与全面性，为各项指标的量化分析提供了充足的数据保障。计算方法上，通过科学合理的统计与测算模型，对各级指标进行综合处理，最终形成产业发展总指数及各分项指数，为产业发展状况的评价提供了标准化的量化依据。
二、总体评价
（一）前 15 强省份：区域差距显著，头部省份格局稳定
从全国前 15 强省份的大数据产业发展指数来看，区域间发展差距依然显著。北京市以 0.8891 的总指数位居首位，广东省以 0.5536 排名第二，上海市以 0.4480 位列第三，江苏省（0.3581）、浙江省（0.3475）紧随其后，构成第一梯队，与后续省份拉开明显差距。其余进入前 15 强的省份依次为山东省（0.2925）、安徽省（0.2186）、福建省（0.1888）、四川省（0.1863）、湖北省（0.1811）、河南省（0.1762）、重庆市（0.1638）、湖南省（0.1637）、陕西省（0.1413）、贵州省（0.1372）。
头部省份的排名整体保持稳定，且多个省份在分项指标上展现出突出优势。北京市在总指数、产业水平、产业创新三个维度均排名第一，产业环境排名第三；广东省总指数排名第二，产业水平、产业创新均位列第二，产业环境排名第四；上海市总指数第三，产业水平排名第三，产业创新第六，产业环境则位居第一；江苏省总指数第四，产业水平第四，产业创新第三，产业环境第六；浙江省总指数第五，产业水平第五，产业创新第四，产业环境第五；山东省总指数第六，产业水平第六，产业创新第五，产业环境第二，各分项指标均衡发展。
（二）前 20 强城市：梯队特征明显，新兴城市竞争激烈
前 20 强城市的大数据产业发展格局总体稳定，头部城市持续领跑。北京、上海、深圳、杭州、广州五座城市的综合实力依旧突出，构成第一梯队，始终稳居前列。第二梯队包括南京、合肥、苏州、成都、武汉，这些城市凭借扎实的产业基础和持续的创新投入，保持着稳健的发展态势。第三梯队由长沙、天津、无锡、济南、青岛、西安、重庆、厦门等城市组成，各城市竞争激烈，发展势头强劲。
从排名变化来看，长沙在产业水平和产业创新两个维度均取得显著进展，总排名提升 4 位；西安依托电子信息产业基础和丰富的高校科研资源，在产业水平方面表现亮眼，成为第三梯队中排名较高的城市。在各分项排名中，北京市的产业水平排名第一，产业创新排名第二；上海市的产业环境排名第一，产业水平和产业创新均排名第二；深圳市在产业水平排名第三，产业创新第五，产业环境第四；杭州市产业水平第四，产业创新第四，产业环境第六；广州市产业水平第五，产业创新第三，产业环境第三，各头部城市在不同维度各有侧重、优势互补。
（三）区域经济圈：特色鲜明，协同创新格局显现
从区域经济圈的发展情况来看，呈现出竞合发展、多维格局的特点。长三角经济圈以总指数排名第一的成绩领跑，其产业水平排名第二，产业创新排名第二，产业环境排名第一，凭借完善的产业生态、密集的创新资源和良好的政策环境，成为大数据产业发展的核心引领区域；京津冀经济圈总指数排名第二，产业水平和产业创新均排名第一，产业环境排名第二，依托北京的核心辐射作用和区域内的产业协同，在技术创新和产业规模上优势明显；珠三角经济圈总指数排名第三，产业水平、产业创新、产业环境均排名第三，凭借活跃的市场氛围和扎实的制造业基础，推动大数据与实体经济深度融合；成渝经济圈总指数排名第四，各项分项指标也均位列第四，作为中西部地区的核心经济圈，在国家政策支持和区域协同发展的推动下，大数据产业呈现出快速崛起的态势。各区域经济圈依托自身资源禀赋和产业特色，汇聚发展动能，通过数智协同驱动产业创新，形成了各具特色的发展模式。
三、分项评析
（一）产业水平：优质企业集聚，融资与网站建设稳步升级
2024-2025 年，全国大数据产业水平整体呈现稳步提升的态势，区域间的优质企业集聚效应愈发显著。在产业水平排名中，北京市始终位居第一，得分为 1.0000，其大数据企业数量、上市企业数量、高新技术企业数量等均处于全国领先地位，其中上市企业数量达到 1523 个，高新技术企业数量更是遥遥领先；上海市排名第二，得分为 0.8529，上市企业数量 563 个，在产业规模和质量上表现突出；深圳市以 0.7965 的得分排名第三，上市企业数量 115 个，独角兽企业数量和估值均位居前列；杭州市（0.7648）、广州市（0.7190）、苏州市（0.6474）、南京市（0.6432）、合肥市（0.6299）等城市紧随其后，构成产业水平的第一阵营。
从企业类型来看，独角兽企业和高新技术企业主要集中在北上广深杭等核心城市，北京市的独角兽企业总估值和融资总额均位居全国首位，深圳市的专利数量和技术创新能力为企业发展提供了强劲支撑。融资热度方面，呈现出由沿海向内陆扩展的趋势，东部沿海地区凭借良好的产业基础和市场环境，依然是资本流入的重点区域，融资热度最高；同时，随着中西部城市大数据产业的不断发展壮大以及国家政策的大力支持，资金逐渐向中西部流动，湖北、安徽、湖南、四川等省份呈现出较高的融资热度，进一步促进了当地大数据产业水平的提升。
在企业网站建设方面，产业水平的高速发展带动了网站建设的持续升级。北京市的网站建设情况得分为 1，处于全国最优水平；上海市得分为 0.885，深圳市 0.827，杭州市 0.806，广州市 0.793，这些城市的企业网站在功能完善度、信息更新频率、用户体验等方面均表现出色；南京市（0.743）、合肥市（0.742）、成都市（0.73）、苏州市（0.683）、武汉市（0.676）等城市的网站建设也取得了显著成效，网站建设水平与产业发展水平呈现出良好的正相关关系。
（二）产业创新：区域深化发展，人才与知识产权双轮驱动
产业创新方面，北京市以 1.0000 的得分稳居全国第一，在专利数、软著数、创新人才储备等方面均处于绝对领先地位；上海市以 0.6943 的得分排名第二，凭借强大的科研实力和创新生态，持续推动产业创新突破；广州市（0.6395）、杭州市（0.6328）、深圳市（0.6066）、南京市（0.6031）等城市紧随其后，构成产业创新的核心梯队。
区域创新持续深化，专利数量和软著数量的区域分布与产业发展水平高度契合。深圳市、北京市、杭州市、广州市、上海市等核心城市的专利数和软著数遥遥领先，成为全国大数据产业创新的重要策源地；合肥市、南京市、成都市等城市的创新成果也在不断积累，专利和软著数量持续增长。
学科建设的区域发展侧重日益显现，随着大数据技术对国家战略和产业结构升级的推动作用不断增强，各地高校愈发重视相关人才的培养工作。全国范围内设立大数据相关专业的高校普遍集中于中东部地区，尤其以山东、湖北、河南、江苏、广东等省份为代表，其中山东省最为突出，设有大数据专业的高校数量最多。从区域分布来看，东西部存在明显差异，西部地区如西藏、青海、甘肃、新疆等地，相关高校数量相对较少，产业创新人才储备不足，成为制约当地产业创新发展的重要因素。
上市企业技术人员数量持续增长，为产业创新提供了坚实的人才保障。北京市上市企业技术人员数量达到 484264 人，远超其他城市；上海市为 230827 人，深圳市 114210 人，杭州市 83422 人，长沙市 53639 人，广州市 52527 人，这些城市充足的技术人才队伍为企业的技术研发和创新突破提供了核心支撑。其余城市如无锡市（41870 人）、南京市（38564 人）、成都市（35488 人）、武汉市（34178 人）等，技术人员数量也在稳步增长，为产业创新注入了持续动力。
（三）产业环境：政策与服务协同，区域均衡性有待提升
产业环境方面，上海市以 0.9763 的得分排名第一，其大数据产业政策完善、法律法规健全，服务环境优越，为产业发展提供了良好的制度保障和服务支撑；北京市以 0.9475 的得分排名第二，凭借强大的政策引导力和完善的服务体系，营造了优质的产业发展生态；广州市（0.8675）、深圳市（0.8890）、重庆市（0.8064）、杭州市、青岛市等城市的产业环境也较为优越，排名靠前。
大数据产业政策的地域分布不均衡特征明显，中东部地区由于产业基础雄厚、发展需求迫切，出台的大数据产业政策数量和相关法律法规数量较多，政策支持力度大；而西部地区如西藏、青海、甘肃、新疆等地，相关政策相对较少，政策对产业发展的支撑作用有待进一步强化。在大数据管理机构设置方面，88.70% 的地区已设立大数据管理机构，11.30% 的地区尚未设立，管理机构的全覆盖为产业的规范化发展提供了组织保障。
大数据行业组织日渐活跃，产业联盟、协会等组织的数量持续增长，成为连接政府、企业、高校、科研机构的重要桥梁。深圳的产业联盟及协会数量达到 79 个，位居全国首位；北京市 72 个，上海市 51 个，广州市 45 个，杭州市 43 个，济南市 38 个，苏州市 35 个，这些城市的行业组织在推动产业协同、技术交流、标准制定等方面发挥了重要作用。大数据交易所建设逐步实现全覆盖，不同区域根据自身产业需求和资源禀赋，布局建设大数据交易场所，促进了数据要素的流通与优化配置，为产业发展提供了重要的要素支撑。
四、专题分析
（一）数据标注：规模持续增长，提升数据供给质量
数据标注作为大数据产业发展的重要基础环节，其市场规模持续扩大，为数据供给质量的提升提供了关键支撑。2022 年数据标注市场规模为 26.83ZB，2023 年增长至 32.85ZB，2024 年进一步攀升至 41.6ZB，呈现出快速增长的态势。在区域布局上，大同、沈阳、保定、成都、合肥、长沙、海口等城市纷纷加大对数据标注产业的投入，布局相关项目，培育专业的标注团队，推动数据标注行业的规范化、规模化发展。数据标注行业的快速发展，有效提升了数据的准确性、完整性和可用性，为大数据算法训练、模型优化以及各行业的数据分析应用提供了高质量的数据支撑，成为大数据产业健康发展的重要保障。
（二）可信数据空间：推进产业安全，赋能多领域融合
可信数据空间建设成为推进产业安全发展的核心抓手，各地以公共数据与企业数据融合利用为重点，打造赋能经济社会高质量发展的新路径，形成了一批可复制、可推广的经验模式。雄安新区、济南市、郑州市、成都市、重庆市、南京市、上海市、宁波市、贵阳市、温州市、厦门市、广州市等城市成为可信数据空间建设的重点区域，聚焦数据安全共享、合规流通等关键问题，构建安全可控、可信可追溯的数据治理体系。
可信数据空间的应用领域不断拓展，涵盖能源、物流、航运、油气储运、材料科学、新材料、矿产资源、医保、药品、进口药品医疗器械、气象、智能网联新能源汽车、汽车、中小银行服务、遥感、农业机械、知识产权等多个行业。通过可信数据空间的建设，各行业的供应链整体运营效率明显提升，形成了面向供应链数字化协同发展的新模式，有效破解了数据共享中的安全顾虑，促进了跨企业、跨行业、跨区域的数据流通与协同创新，为产业安全发展注入了新动能。
（三）AI 与数据融合：驱动工业转型，智能工厂成重要载体
人工智能与数据的深度融合成为推动工业领域实数融合的核心动力，数字化、人工智能、智能制造、智能工厂、数据要素、数据安全等成为工业转型的关键词。数字化转型为工业大数据的产生、收集、分析提供了基础，人工智能技术则为数据价值的挖掘与转化提供了核心手段，二者的融合推动工业生产向智能化、高效化、绿色化转型。
从区域发展来看，智能工厂数量与大数据产业发展总指数得分呈现出明显的正相关关系，总指数得分较高的上海市、江苏省、山东省、安徽省、福建省等省份，卓越级智能工厂数量也相对较多。通过原始数据的分析与多项式拟合发现，随着智能工厂数量的增加，产业发展总指数呈现稳步上升的趋势，95% 置信水平下的拟合结果进一步验证了二者的强相关性。智能工厂作为 AI 与数据融合应用的重要载体，通过工业互联网平台整合生产过程中的各类数据，运用人工智能算法进行生产调度优化、质量检测、设备故障预警等，有效提升了生产效率、降低了运营成本，成为推动工业领域实数融合的重要引擎，为数字经济与实体经济深度融合提供了坚实支撑。
五、发展建议
（一）强化区域协同发展，缩小东西部差距
针对当前大数据产业区域发展不均衡的问题，应进一步强化区域协同发展机制，充分发挥东部地区的技术、资金、人才优势，通过产业转移、技术合作、人才帮扶等方式，带动中西部地区大数据产业发展。建立东西部大数据产业合作联盟，搭建资源共享平台，促进东部地区的优质企业、创新成果向中西部地区辐射扩散；加大对西部地区大数据产业政策支持力度，完善基础设施建设，优化产业发展环境，吸引更多的资本和人才向西部地区集聚，逐步缩小东西部地区的发展差距，实现全国大数据产业的协调均衡发展。
（二）聚焦核心技术攻关，推进差异化发展
坚持创新驱动发展战略，聚焦大数据核心技术攻关，加大对人工智能、数据安全、数据治理、边缘计算等关键技术领域的研发投入，支持企业与高校、科研机构建立产学研协同创新机制，突破一批 “卡脖子” 技术难题。同时，结合不同区域的资源禀赋和产业基础，推进东西部多领域差异化发展。东部地区重点聚焦高端芯片、核心算法、前沿技术研发等高端环节，打造全球领先的大数据创新高地；中西部地区则依托自身优势产业，重点发展数据标注、数据处理、行业应用解决方案等环节，形成与东部地区优势互补、错位发展的产业格局。
（三）强化优质企业引领，激活生态能级
充分发挥优质企业的引领带动作用，重点扶持大数据领域的龙头企业、独角兽企业、高新技术企业发展，支持企业通过兼并重组、战略合作等方式扩大规模、提升竞争力。鼓励优质企业开放核心技术、共享产业资源，搭建产业生态合作平台，吸引上下游配套企业集聚，形成协同发展、共生共荣的产业生态体系。以数据为核心要素，激活企业生态能级，推动企业从单一的产品或服务提供商向生态组织者、资源整合者转型，促进产业生态的良性循环与持续升级，提升我国大数据产业的整体竞争力。
（四）以可信数据空间为核心，推进产业安全发展
持续深化可信数据空间建设，完善数据安全法律法规和标准体系，加强数据安全技术研发与应用，构建全生命周期的数据安全防护体系。推广可信数据空间的试点经验，扩大应用范围，促进公共数据与企业数据的安全共享、合规流通，破解数据要素市场化配置中的痛点难点问题。以可信数据空间为核心，激活产业发展动能，推动大数据在各行业的深度应用，实现产业安全与产业发展的协同推进，为我国大数据产业的高质量、可持续发展提供坚实保障。
