※能源領域新質生產力區別于傳統依賴資源擴張、高能耗投入的舊質態，是以全要素生產率躍升為根本標志的先進生產力形態

　　※數字化轉型本質是以數據為關鍵驅動要素，運用新一代信息技術，對能源行業全要素(尤其是數據要素)、全鏈條、全生態進行系統性重塑的過程，核心在于數據采集、流通、共享、分析與應用

　　※在能源行業，新質生產力以人工智能、大數據、工業互聯網等數字技術為底層驅動力，為新質生產力發展提供培育土壤與賦能杠桿;以數據要素深度應用為基礎，將數據確立為繼石油、煤炭、電力后的新型核心生產要素

　　※深化數據要素改革是起點和關鍵舉措，培育發展新質生產力是重要引擎和價值體現，數字化轉型是核心路徑和載體。三者環環相扣，數據要素改革要求貫穿始終

　　當前，新一輪科技革命與產業變革正深刻重塑全球能源格局。在“雙碳”目標戰略引領下，我國能源行業肩負著保障國家能源安全與實現綠色低碳轉型的雙重使命。面對傳統發展模式遭遇的效率瓶頸、安全挑戰與環境壓力，尋找破局之道成為當務之急。發展新質生產力作為應對全球科技與產業變革新挑戰的重要舉措，是指引能源行業實現質的躍升、構建現代化產業體系的核心引擎。在此背景下，深刻把握新質生產力與數字化轉型的內在統一性與互促關系，是當前推動能源行業高質量發展的關鍵。

　　深化數據要素改革是解鎖能源行業數字化轉型潛能、培育新質生產力的關鍵鑰匙，其價值釋放貫穿能源全鏈條、全要素、全生態的數字化重塑過程，并最終體現為以高效化、智能化、綠色化為特征的新質生產力躍升。

　　新質生產力與數字化轉型的概念與邏輯關系闡述

　　新質生產力是以創新為主導、以高質量發展為目標的先進生產力形態，具有高科技、高效能和高質量特征。其核心在于通過技術革命性突破、生產要素創新性配置和產業深度轉型升級，實現勞動資料、勞動者及其優化組合的質變，以及全要素生產率提升。新質生產力不僅強調技術先進性，還注重生產過程智能化、網絡化和綠色化，以適應新時代、新經濟、新產業發展需求。

　　中國石化天津石化公司被國際數據公司(IDC)授予“2025IDC中國未來數字工業領航者”，其“基于數字孿生的智能工廠”獲評“未來AI工廠”。圖為天津南港乙烯智能無人取送樣車在廠區穿梭，其工作范圍覆蓋多個站點裝置區。張訓棣/攝

　　能源領域新質生產力區別于傳統依賴資源擴張、高能耗投入的舊質態，是以全要素生產率躍升為根本標志的先進生產力形態。在能源行業，新質生產力以人工智能、大數據、工業互聯網等數字技術為底層驅動力，為新質生產力發展提供培育土壤與賦能杠桿;以數據要素深度應用為基礎，將數據確立為繼石油、煤炭、電力后的新型核心生產要素。

　　數字化轉型并非簡單技術疊加，而是能源全要素、全鏈條、全生態重構與躍遷，強調以宏觀視角體系化、綜合化看待產業轉型與產出成效。本質是以數據為關鍵驅動要素，運用新一代信息技術，對能源行業全要素(尤其是數據要素)、全鏈條、全生態進行系統性重塑的過程，核心在于數據采集、流通、共享、分析與應用。數據要素深刻改變能源生產方式、運營模式和價值創造邏輯，為新質生產力在能源行業孕育和發展提供關鍵路徑與強大動能。

　　作為能源行業培育新質生產力并實現數字化轉型的“燃料”，沒有高質量的數據供給、流暢的流通機制與安全的價值挖掘，數字化轉型就是無源之水、無本之木。

　　首先，作為數據要素價值實現的重要成果體現，發展新質生產力為數字化轉型錨定價值方向并提供高階目標。

　　數據要素深度應用是新質生產力的核心特征和形成標志。數據要素通過驅動數字化轉型，最終轉化為實實在在的生產力——數據優化產出更高效率、AI決策落地實現更強智能、精準控碳體現更實際的綠色要求。

　　新質生產力內涵的技術創新、制度創新與管理創新，聚焦于高效化、智能化、綠色化發展方向，為數字化轉型的深度推進指明清晰路徑和衡量標準。技術層面突破、制度層面革新，以及管理層面優化，正是解決數字化轉型中遇到的深層次瓶頸，如體制機制障礙、管理慣性、技術融合等難題的核心動力。新質生產力對能源行業勞動者技能結構、智能化設備等勞動資料及數據、清潔能源生產力要素等提出的新要求，正是數字化轉型需要服務和融入的根本。

　　其次，數字化轉型與能源新質生產力之間體現了“主干道”與“引擎”的協同共進，是數據要素價值釋放的“主戰場”。

　　數字化轉型需要作為貫穿能源行業現代化進程的底層脈絡與基礎性支撐，以數據為核心，通過新一代信息技術的深度滲透與融合，重塑能源全要素、全鏈條與全生態運行邏輯。

　　數字化轉型構建的平臺化生態，則為新質生產力所需的跨界協同與開放創新提供組織載體和運行基礎，使制度創新與管理創新能夠在實踐中得到高效驗證和推廣。數字化手段對能源系統的改造升級，不僅體現在效率優化、智能化躍升和綠色化進程的具象成果中(如精準碳核算的落地、可再生能源消納能力的突破等)，更重要的是，能源系統的復雜特性在此過程中催生出海量應用場景，為數據要素提供了最佳領域，更使其乘數效應得以充分釋放。

　　綜上，深化數據要素改革是起點和關鍵舉措，培育發展新質生產力是重要引擎和價值體現，數字化轉型是核心路徑和載體。三者環環相扣，數據要素改革要求貫穿始終。

　　能源行業數據要素改革與數字化轉型案例研究

　　發展新質生產力并非空泛口號，結合以上闡述的拆解與分析，目前的轉型案例中，相關能源企業已將新質生產力拆解并形成可投入實踐的可操作維度。

　　1.數據前沿技術與垂直場景深度融合

　　該類轉型成果通過數據技術應用深度創新與場景化突破緊密結合，實現關鍵環節的突破性進展和效率指數級提升。第一，在智能生產領域，“5G+無人駕駛礦卡”、3萬噸重載列車智能運維、國內首個“5G+智慧火電廠”、國家級智能化煤礦(如神東煤炭集團大柳塔等)和智能制造示范工廠的建成，代表實體生產設施的智能化躍遷。第二，人工智能逐步成為核心引擎。華能集團整合風光儲數據提升發電預測準確率，華電集團利用人工智能優化能耗顯著降低區域碳排放(如雄安新區項目);國家能源集團的燃煤智能摻配技術與光譜煤質快檢技術(效率提升720倍)則是人工智能深度賦能運營的典范。第三，在數字創新層面，電網側的數據基礎設施與發電側的設備狀態數據形成互哺，即利用負荷預測輔助發電調度，在“源網荷儲”鏈條中構建數據驅動協同生態和價值增值新模式。

　　與此同時，國產自主可控技術的突破與輸出尤為關鍵，國能智深核電DCS(分布式控制系統)、礦鴻等工業軟件成功應用于海外項目(如印尼爪哇電廠)。此外，煤炭行業云、國產算力中心及國家級AI基礎設施建設等，標志著技術自主權的提升。以上集中體現了培育新質生產力的重要發展成果。

　　2.數據資產化要素價值釋放

　　該類轉型成果特征體現為在行業運作過程中，數據作為新型生產要素進行了市場化流通。將數據轉化為可定價、可交易的生產要素，打通跨域流通壁壘，構建“數據驅動業務增值”新商業模式。

　　國能集團全產業鏈數據鏈系統級重構圖示 王鵬 / 供圖

　　例如，國家能源集團構建的“1+M+N”大數據治理體系，基于DCMM(數據管理能力成熟度評估模型)國家標準，擴展形成171框架并通過行業最高等級(5級)認證，結合區塊鏈技術打造的“國能e鏈”平臺，實現了千億級資金業務的可信流轉，為數據價值挖掘奠定堅實基礎;南方電網側重數據要素的市場化探索，創新性發布《數據資產定價方法》，構建能源數據OID(對象標識符)節點交易網絡，打通跨區域、跨領域數據壁壘，并通過電力行為分析模型提升用電效率;國電集團通過數據資產入表完成能源資產數字化確權，激活傳統業務價值。

　　這些實踐共同催生了數字能效服務商、能源數據經紀人等新業態，“國能e購”“國能e商”“國能e電”“國能e鏈”形成千億級生態化平臺，實現資金流、信息流、業務流“三流合一”的司庫管控體系。

　　3.全產業數據鏈系統級重構

　　該類轉型成果的特征打破了傳統業務壁壘，構建跨產業的智能調度體系。

　　例如，國家能源集團打破傳統業務條塊分割桎梏，通過構建工業互聯網基座(“一網”)整合煤炭、電力、化工、運輸等核心板塊資源，打造統一數據底座(“一庫”)匯聚全要素數據信息，并依托智慧管理、運營、生態平臺(“三平臺”)，實現跨領域協同，建立貫穿“采掘—運輸—轉化”獨特的全鏈條聯動，提高能源行業運作效率，日均調運量超百萬噸;“基石”智能調度系統實現八大板塊聯合指揮，通過系統級協同優化資源配置效率，實現規模化運營能力躍升，推動能源生產范式從“單點智能”向“全局智能”進化，顯著提升能源供應鏈韌性和規模化運營能力。該類案例還體現了能源標準與產業生態構建，通過建立“三橫三縱N域”技術架構重構產業生態與編制行業標準，如《智能煤礦數據治理規范》;構建覆蓋設備接入、數據傳輸、安全管控的技術規范體系。進一步強化系統級協同的深度與廣度，保障系統協同安全性與穩定性，推動能源生產范式從局部自動化向全局智能化躍升。

　　以上三種類型對應新質生產力下的技術變革、數據要素變革與系統效率變革，同時也代表著生產方式從傳統模式向高效化、智能化和綠色化方向的革命性轉變。

　　未來發展思路與建議

　　1.數據技術架構創新與管理機制重構雙軌協同

　　能源企業需系統化構建覆蓋數據采集、處理、應用及退出的管理體系。可在技術上重點部署區塊鏈存證平臺與隱私計算系統，在保障數據安全的前提下實現跨機構協同分析。在確保安全穩定的前提下，可適當釋放數據互通，增加聯動性(即連接能源產業鏈上下游企業及相關服務機構)，促進數據資源安全共享和高效流通。

　　技術部署與管理機制協同并行，構成支撐能源行業高質量發展的核心雙輪。一方面，先進技術為數據價值的安全釋放提供強大工具。另一方面，健全的管理體系，如數據治理、權責界定、流通規則等確保了技術應用的有效性和可持續性。這種協同不僅為能源行業數據要素發揮最大效能提供穩健平臺保障與科學支撐，更是貫穿數字化轉型全過程、驅動新質生產力形成的重要保障。

　　2.關注能源行業數據挖掘運用安全性與合規性

　　能源企業數字化轉型離不開數據要素價值的深度挖掘。當前，能源行業面臨數據源頭不準、標準不統一、更新滯后等突出問題，亟須建立貫穿全流程的質量管控機制，在數據采集環節，收集、預處理、管理等各層面均要關注數據質量是否達標，以及是否可以進行標準化處理。

　　在數據應用層面，能源企業應從數據識別和數據價值兩方面入手，制定分級分類管理制度，梳理元數據信息，建立溝通機制，評估數據資產運營和應用能力，指導數據價值體系治理方案實施。同時打破行業“數據孤島”，實現行業數據互聯互通，建立多級、多業聯動的能源大數據庫，并通過持續積累可用、有用、實用的能源大數據資產，為能源行業綠色轉型賦能。

　　3.加快構建能源行業一體化數據資產價值評估體系

　　在保證數據挖掘安全合規基礎上，能源行業數據資產價值評估體系的構建，是激活行業新質生產力的核心基礎設施，其意義遠超技術層面，直指國家能源安全、產業競爭力與碳中和戰略的底層邏輯。

　　通過開發能源行業數據資產價值評估算法模型進行量化評分，確保各類數據資產的價值得到科學合理反映。通過統一的價值評估標準體系，確保數據資產供需雙方能夠在公平公正環境下進行交易。構建數據貢獻分配模型，從價值成效、影響力、復用度、完整性、創新性和稀缺性六個方面對能源數據加工處理并對產出價值的過程進行量化評分，得出數據產品的價值與作用，建立適合能源行業數據資產的評估模型。

　　標準化的統計與儲存在很大程度上減少了數據從“入庫”到運用所消耗的成本與時間，避免不必要的煩瑣手續，極大提升了信息配置效率，進而提高相關項目運行穩定性與連續性。

　　4.加強人才隊伍與生態建設

　　能源行業深化數據要素改革驅動數字化轉型，其成敗關鍵在于人才隊伍的支撐能力與創新生態的繁榮程度。構建一支既深諳能源行業復雜機理，又精通人工智能等前沿數據技術的復合型人才梯隊，要求能源企業、高校及科研機構協同發力，革新人才培養與引進機制，打破學科壁壘。跨學科人才將是推動數據采集標準制定、挖掘數據深層價值、設計數據驅動的新型解決方案并最終將數據潛能轉化為生產力躍升的關鍵力量。

　　與此同時，營造一個開放包容、活力迸發的能源數據創新生態，是釋放改革紅利、孕育顛覆性創新、實現新質生產力可持續發展的沃土。要打破傳統封閉思維，積極吸引和扶持專注于能源數據技術應用與服務的創新型中小企業及初創公司參與生態建設。這些企業往往具有敏銳的市場洞察力和靈活的創新機制，很大程度上可以填補大型企業創新縫隙。

　　一個多元主體共生、大中小企業融通創新的生態體系，能夠最大程度激發數據要素的乘數效應，促進技術、制度、管理層面的持續涌現性創新，為能源行業新質生產力的高效化、智能化、綠色化發展提供不竭動力，并最終塑造一個更具韌性和可持續性的未來能源圖景。

　　第一作者系北京市社會科學院副研究員