數據要素是數字經濟時代的核心驅動力之一，進一步釋放其價值對發展新質生產力和推動高質量發展具有重要意義。
我國數據要素政策體系經歷了從探索階段到確立階段，再到體系化建設階段的發展歷程。《促進大數據發展行動綱要》首次提出“數據是國家基礎性戰略資源”；《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》將數據作為一種新型生產要素正式確立；《“十四五”數字經濟發展規劃》等政策文件進一步明確了數據要素在經濟發展中的重要地位和作用；《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”）的發布，從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理四個方面，構建了數據基礎制度的“四梁八柱”；《網絡數據安全管理條例》促進了網絡數據依法合理有效利用；國家數據局組織開展2025年可信數據空間創新發展試點工作進一步深化了數據資源開發利用。此后，一系列相關政策相繼發布，為充分釋放數據要素價值、賦能新質生產力發展提供了制度保障。
石油、天然氣等能源資源不僅是重要的生產要素，也能夠促進生產力的全面鏈式反應。以數據要素治理和價值釋放為突破口，有利于推動以油氣產業為代表的傳統能源產業智能化升級和低碳轉型。破解油氣勘探開發、儲運優化、煉化生產及低碳轉型等環節的數據治理與技術融合難題，是推動產業向智能化、綠色化、高端化躍升的核心命題。
數據要素的乘數效應在油氣產業多環節顯現
當前，在油氣勘探開發、儲運優化、煉化生產及低碳轉型等環節，數據要素的應用已取得階段性成果。
在油氣勘探開發領域，數據要素驅動的智能化轉型已進入深化應用階段，其核心特征表現為數據資產化、技術融合化與決策自主化。例如，中國石油通過構建“夢想云”協同平臺，實現60余年勘探開發數據資產化，形成覆蓋50萬口井、4萬座站庫的亞洲最大數據湖，支持19家單位開展協同研究，數據準備效率提升100倍。
在油氣儲運領域，數據要素正通過融合智能化技術成為油氣儲運行業降本增效、保障能源安全的核心驅動力。物聯網與大數據分析能夠實現管網全生命周期管理，如江漢油田通過構建覆蓋全業務的數據資源中心，整合12.8億條數據，實現生產動態實時監測與決策支持，運維效率提升30%。
在煉化行業，油氣產業數據要素應用正通過智能化技術融合、AI大模型驅動及數據治理創新推動行業向綠色化、高效化轉型。智能化技術應用方面，中國石化智能工廠通過數據湖和工業互聯網平臺實現勞動生產率提升20%以上，乙烯裝置績效位居全球前列。
總體來看，我國油氣行業在數據要素應用方面取得了階段性成果，但仍需在數據質量、智能化水平提升、應用場景拓展等方面持續發力，以進一步釋放數據要素的價值，推動油氣產業智能化發展。
數據價值釋放的瓶頸在于治理與流通的矛盾
在“十五五”期間，加快釋放數據要素對油氣產業智能化、綠色化、高端化發展的乘數效應，仍面臨多重挑戰，主要體現在以下方面：
數據治理與流通存在結構性矛盾，這也成為制約其價值釋放的瓶頸。首先，油氣行業數據具有高度專業性和復雜性，涵蓋地質勘探、生產運行等全生命周期場景。但數據采集標準尚未統一、數據質量參差不齊、數據存在多解性和不可驗證性，影響數據可信度和可用性；其次，數據孤島與流通障礙現象普遍存在。油氣行業數據分散于勘探、開發、煉化等不同環節，跨主體數據交換存在系統性體制機制障礙；此外，油氣數據涉及國家安全與商業機密，隱私保護與共享的平衡難題尤為突出。現有數據治理體系尚未建立覆蓋全生命周期的質量評估體系，數據脫敏、加密等技術應用尚不成熟。同時，行業缺乏統一的數據定價標準與交易機制，數據資產化進程緩慢。
數據要素與業務場景深度融合難。油氣產業鏈條漫長，不僅涵蓋基本生產，還涉及技術研發、安全管理等，不同環節數據類型多樣且場景異構性顯著。此外，油氣行業數據多源于地下，標簽數據獲取困難，這使得數據樣本量難以滿足深度學習要求，深度學習模型難以在油氣領域有效發揮精準和有效的賦能價值。
高質量數據集建設專業性不強、開放性不足。大規模、高質量數據集是實現技術與產業融合的關鍵支撐。油氣行業的數據集不僅需涵蓋行業通用知識，還要覆蓋勘探、開發、生產、儲運、煉化、貿易等各領域的專業知識。不同環節和專業領域的數據格式、版本等特征性技術需求對應相異的數據和技術標準，進一步增加了數據集成的復雜性。
數字要素賦能新質生產力過程中，更深層次的結構矛盾體現在數據要素市場化配置的微觀主體缺失。既懂數據治理與資產化運營，又熟悉油氣工程機理，同時具備AI工程化能力的復合型人才群體尚未形成規模，這可能直接導致數據采集標準與AI訓練需求錯位、多源數據融合分析能力薄弱和知識驅動型智能決策系統落地困難等問題。
實際應用場景驅動數據治理與技術選型
“十五五”期間，完善油氣行業數據要素的“采集、治理、流通、應用”流程，形成高水平的數據要素基礎和數據治理能力是數據要素利用的核心任務，也是數據價值釋放形成新質生產力的重要前提。
建立健全數據治理體系，促進數據要素規范化管理與應用。一是針對擬建設的數據庫，優化數據庫標準，規范數據采集、監控、評價的流程模式，大力提升數據治理質量，確保數據的規范性、有效性、準確性及安全性，為數據后續應用分析提供堅實基礎；二是搭建數據融合治理平臺，推動地質、勘探、開發、生產、運輸、銷售等各環節及不同領域數據庫有機融合，提高數據的互相操作性，進一步釋放數據要素價值。同時加強油氣行業可信數據空間基礎設施建設，為多源異構數據的可信流通與安全協作提供底層支撐；三是建立跨部門協同機制，加強油氣全產業鏈各部門的數據共享與整合能力，提升數據在企業內部的流通性，盡量避免數據孤島現象，改善數據“多而不精”的堵點問題。
推動“數據—技術—業務”融合，場景驅動數據治理與技術選型。一是明確業務部門作為企業數智化轉型的“出題人”的定位，以實際應用場景為基礎，推動業務部門明確數據要素應用場景，科學合理制定數據治理目標，加強業務部門與技術部門的雙向交流合作，使技術開發深度匹配數據要求與業務場景；二是根據油氣行業的獨特需求定制技術解決方案，根據不同的業務場景、環節以及具體問題制定相應的技術應用路徑，避免技術應用“一刀切”；三是推動組織內部敏捷管理實踐，確保技術高效落地和持續迭代。油氣行業的復雜性以及數據來源的廣泛性使得油氣行業數據治理應具備的高度適應性和協同性。敏捷管理有助于數據要素治理快速響應不同業務部門需求場景的變化，及時調整和優化數據治理策略，提升數據治理效率和質量。
開放高價值場景，建設油氣產業高質量場景數據集。一是聚焦產業鏈關鍵環節，系統性開放勘探開發、生產優化、儲運安全、碳排放管理等高價值場景，以“場景需求”倒逼數據資源整合；二是強化高價值場景開放賦能。加強政策引導，鼓勵推動油氣領軍企業及產業鏈“鏈長”企業分級分類開放場景數據資源；三是強化場景數據治理能力，提升場景適配性。研制油氣數據質量分級標準與可信流通技術體系，構建行業級數據空間基礎設施，實現“數據可用不可見”，激發多元主體協同參與；四是圍繞重點產業鏈打造示范應用場景數據集。將油氣產業典型場景化驗證應用納入專項政策支持，實現“場景開放—數據賦能—標準輸出”的閉環價值循環。
建設數智化復合型人才隊伍，促進行業數智化綠色化轉型。一是建議加大復合型數字化人才培養力度，通過與高校聯合開設相關課程或學位項目，以及加強企業內部跨領域培訓等形式，培養一批既具備數據科學能力又精通油氣工程領域的復合型人才；二是建立健全外部人才引進與激勵機制，引進一批具有較高技術背景的人才，同時，以具有競爭力的內部激勵機制，吸引和留住高端復合型人才；三是促進企業內部人才多元化發展，鼓勵員工在不同業務領域輪崗，開展跨職能學習，促進技術部門與業務部門間交流互動，增強企業內部的復合型人才儲備。
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