C114訊 10月11日消息（蘭茜）近日，國家數據局綜合司印發《工業制造、現代農業等九個領域“數據要素×”典型場景指引》（以下簡稱《指引》）。
按照《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》有關部署和要求，國家數據局商相關部門梳理總結數據要素賦能工業制造領域9大重點方向21個重點領域共58個典型場景，形成落地指引，供相關方推動數據開發利用參考。
其中低空數據列入數據要素賦能科技創新領域4大重點方向37個重點領域，無人配送列入數據要素賦能商貿流通領域7大重點方向25個重點領域。
以下為《指引》原文內容：
■ 低空數據領域
推動低空數據要素集聚、開放、共享，豐富完善數字底座，建立飛行成果數據匯集、脫敏、開放、利用等數據治理服務流程，制定飛行成果數據訪問使用規則，強化飛行成果數據服務能力，各級各部門通過市一體化共享平臺進行飛行成果數據供需對接，強化飛行成果共享復用。能夠有效提高政務效率、挖掘數據價值、優化資源配置、保障飛行安全、規范飛行行為、提升政府形象、促進產業發展。
（一）匯聚數據類別
無人機飛行成果數據，包括空中全景、正射影像、三維模型等。
（二）融合利用路徑
一是低空數據要素整合創新。統一建設低空服務能力，通過5G網聯技術的應用，保障無人機飛行狀態監控、遠程操控、網絡定位、飛行姿態實時回傳、多路高清視頻實時回傳及實時下載高精度三維地圖，實現低空數據的高質量、高實時性采集。深度融合數字地球地理信息技術，實現對海量時空大數據的有效組織，為用戶呈現全局性、可視化的空間信息視圖，對無人機采集的低空視頻數據、圖像數據、熱感數據、聲感數據等低空空域數據要素進行標準化定義、清洗、加工，制定數據標準、技術規范，實現統一接入、管理和共享，為低空空域數據采集和應用提供全面、及時、準確的數據支持。
二是低空數據要素分享復用創新。項目創新低空數據要素采集渠道、采集成果、數據挖掘能力的共享機制。統一流程審批機制，讓部門采集低空數據資源更便捷。整合共享無人機資源、空域資源，共享無人機、共享機場、共享服務保障團隊、共享無人機應用平臺，減少各部門分別投入造成的資源浪費。同時實現低空數據要素成果共享機制，實現低空數據要素價值最大化應用。
（三）典型應用場景
1.水務河湖。
2.違建巡查。
3.景區巡查。
4.森林防火。
5.工地巡查。
6.墓地巡查。
7.智慧交通。
8.建筑保護。
（四）應用成效
一是提升防空能力和水平。打造無人化、智能化、數字化和現代化的全天時、立體化、多手段的空地一體化智慧城市運行體系，全面提升“視、防、管、控”的能力和水平。
二是促進城市演進和經濟發展。形成以無人機為驅動并可持續演進的城市管理、城市治理和城市服務的一體化智慧城市運行體系，對城市演進和經濟發展做出重大貢獻。
■ 無人配送領域
以“空天地海”一體化網絡為基礎，整合無人設備終端與地理、政務、產業等多源數據，構建跨域融合的數據資產底座，依托數字孿生、聯邦學習、區塊鏈等技術實現數據治理標準化，分析智能化與場景化應用，深度賦能無人物流、跨境貨運等領域，推動商貿流通向數據驅動型轉型。
（一）匯聚數據類別
無人體系產業相關數據。包括無人體系內無人機、無人車、無人船的傳感器及任務設備，以及城市地理、氣象、通信及公共數據平臺等外部數據。
（二）融合利用路徑
一是構建無人體系全域數據治理架構。以“統一標準、分級管理、安全可控”為原則，建立覆蓋數據采集、存儲、處理、應用的全生命周期治理框架，針對無人體系多源異構數據，制定包括空間坐標、時間戳、業務屬性的元數據標準，構建跨域數據映射關聯模型，實現“物理分散、邏輯集中”的數據資產化管理。安全合規方面采取數據分類分級保護制度，運用聯邦學習、隱私計算等技術實現“數據可用不可見”，構建符合國家級數據安全要求的防護體系。
二是打造智能分析引擎。通過多模態數據融合技術，將傳感器數據、地理信息、業務系統數據進行語義解析與邏輯關聯，形成全域數字孿生底座。運用深度學習、知識圖譜等前沿算法，構建任務評估、路徑優化、安全預警等智能模型，實現從數據描述性分析到預測性、決策性分析的跨越。
三是構建數據價值轉化體系。通過標準化API接口開放數據查詢、模型調用、實時監控等核心功能，支撐無人配送、城市治理、科技文旅、邊境防控等垂直領域應用，形成“數據即服務”的新型商業模式。深度融入“智慧城市”建設，與政務云、產業平臺共建數據共享生態，在確保數據安全的前提下，推動跨行業數據融合創新，賦能低空經濟、智慧交通等新興產業發展。
（三）典型應用場景
以數據要素市場化配置為核心，通過“場景開放—技術賦能—生態共建”模式，主要應用于無人配送、科技文旅、城市治理、邊境防控、立體交通等多個應用場景。
1.無人配送：融合交通、消費、商家、產品等數據，通過數據驅動實現無人配送社區化、商業化，推動交易流程線上化、履約配送便利化。
2.調度優化：整合跨境物流、交通網絡、氣象環境等多源數據，通過數字孿生技術構建虛實映射的物流系統模型，動態優化配送路徑與資源調度。
3.城市治理：通過全域數據融合與AI算法，實現城市運行態勢實時感知與智能決策。
4.邊境防控：構建多維感知網絡與聯邦學習模型，實現邊境區域全天候監控。
（四）應用成效
以“空天地海”一體化數據底座為核心，推動多領域商貿價值重構。無人配送方面通過數字孿生技術構建虛實映射的物流系統模型，動態優化配送路徑與資源調度，顯著提升無人配送物流效率，深度融合5G-A通信、AI算法與邊緣計算能力，實現無人配送設備的實時感知、自主決策與遠程協同，有效解決復雜環境下的路徑規劃、避障導航等難題，推動配送服務從“人工干預”向“全自動化”轉型。 
