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注：本文数据和内容来自权威信源，非AI生成
国家数据局主导的城市数字化转型试点中，两大样板城市呈现截然不同的路径选择。广州以大湾区总枢纽为定位，构建覆盖全域的数据基础电网，打造“数据百货”式的综合支撑体系；宁波则作为全国首批13个城市可信数据空间试点之一，聚焦港航物流、医疗健康、金融科技三大特色产业，以“数据精品店”模式实现纵深突破。两种模式均通过国家级试点验证，前者追求广度覆盖，后者聚焦深度挖掘，共同构成中国城市数字化转型的核心探索方向。
本文基于宁波可信数据空间的实践细节，结合其产业赋能成效与制度创新，解析特色产业深耕模式的核心逻辑，对比广州全域枢纽模式的差异与适配场景，为不同规模、不同资源禀赋的城市提供可落地的决策参考。所有分析均依托公开权威信息，关键数据、案例、政策细节均经宁波市政府官网、官方新闻发布等渠道校验确认。
一、宁波模式的核心框架：三维聚焦的系统化打法
宁波可信数据空间的成功，源于其“产业聚焦-场景攻坚-生态构建”的三维闭环打法。该模式摒弃“撒胡椒面”式的全面铺开，集中资源攻克核心产业的数据价值释放难题，形成可复制、可推广的操作路径。
1.战略聚焦：锚定三大特色产业，构建行业数据专区
宁波的核心决策逻辑是“不做全能，只做专长”，基于城市产业禀赋选择攻坚领域，避免资源分散导致的价值稀释。其选定的三大产业均具备“数据富集、需求明确、带动性强”的特征，形成天然的数据应用试验场。
港航物流专区依托宁波舟山港全球领先的吞吐量优势，构建全国首个港航物流领域数据流通平台。该专区汇聚“货”“船”“箱”“车”多主题数据，整合全球港口数据、船舶停靠轨迹、进出口贸易数据等核心资源，上线国际贸易、大宗商品、港航信用等8大类130余个数据产品。通过“一中心、两平台、一生态”架构，实现货物全流程监测、运输结构分析等功能，精准回答“货物有哪些、从哪里来、到哪里去、怎么去”四大核心问题。
医疗健康专区归集全市234家医疗机构的17.15TB数据，整合989万份居民电子健康档案，覆盖全市92%的常住人口。构建“筛诊治管”全流程数据支撑体系，打通体检数据、诊疗数据、慢病监测数据的流通壁垒，为区域医疗资源优化配置奠定基础。该专区已支撑糖尿病、慢阻肺、心血管疾病等多个疾病筛查模型的训练与应用。
金融科技专区横向打通税务、电力、海关等20余个政务数据源，纵向连接银行交易数据，构建包含61亿条公共数据的金融主题库。通过公共数据与社会数据的融合计算，解决金融机构对中小企业风险评估的信息不对称问题，为信贷风控、保险定价提供精准支撑。
三大专区并非孤立存在，而是依托宁波人工智能超算中心的300P半精度算力与5P双精度高性能计算算力，形成“算力-数据-算法”的协同支撑体系。截至2025年，数据空间已授权公共数据资源190余项，数据总量达386.7亿条，为后续场景应用提供坚实的数据底座。
2.场景攻坚：聚焦高价值需求，释放即时性成效
数据价值的核心在于应用落地。宁波模式的关键突破点是“不追求虚功，只攻实效场景”，每个专区均锁定能快速产生经济或社会效益的应用方向，以可见成果反哺数据生态建设。
医疗健康专区重点落地“白泽晓”医疗大模型，实现辅助诊疗、病历分析、中医电子病历智能化质控三大核心功能。单份病历质控时间从8分钟压缩至3秒，日均质控能力超1万份，准确率超90%。该模型每月为合作医疗机构节省相当于10人的岗位人力，降低20%的运营成本，其辅助诊断功能已覆盖宁波150家基层医疗机构，应用于4600名医生的日常工作，基层门诊电子病历AI质控率达100%。同步推出的“优享照护”应用，累计服务活跃用户超3万人；“互联网医院”年诊疗人次保持在150万-200万区间，“浙里护理”年服务量超5.2万人次，满意度达99.9%。商业健康保险“零感知理赔”模式将理赔时间压缩至10余分钟，累计受益患者11万人次，并已在20多个省、地级市推广。
金融科技专区依托数据融合成果，打造“甬金通”数智金融大脑，上线小微企业融资协调专区。企业在线提交需求后，平台可实现5分钟内精准匹配金融机构，累计服务经营主体超21万户次，授信总额近6429亿元。创新“甬易贷”产品，通过数据建模实现“即申请即发放”，无需企业提交资产证明，显著降低银行对抵押品的依赖，让金融活水精准流向实体经济薄弱环节。同时拓展出口信用保险、金融风险监测等场景，构建“融资服务+风险防控+决策治理”的综合金融服务体系，形成数据驱动的金融创新生态。
港航物流专区开发港口全息化气象预警与决策系统，融合港口、气象、海洋、海事等多源数据，针对大风、低能见度、强对流天气研发专业预警产品，将宁波舟山港因天气导致的年停工时长从800-1000小时显著压缩。数据流通催生智慧仓储、路径优化等新型服务，通过“货船箱车”数据的闭环监测，提升物流对接效率，平台已实现与上海、深圳等交易机构的战略合作，形成“三台一链”的融合发展体系。
3.生态构建：规则先行，培育数据产业集群
宁波深知数据要素的可持续流通依赖制度保障与市场活力，因此将生态建设作为核心支撑，通过“规则+市场”双轮驱动，吸引市场主体参与数据价值创造。在制度规范层面，制定25项运营规范，覆盖顶层规划、数据流通、收益分配等关键环节，针对医疗数据等敏感领域，专门出台管理办法，明确数据“从用到管”的全流程规则，构建数据流通的“交通法规”。
在市场培育层面，采用“1+N”模式建设数据流通体系，政府主导1个数据流通监测平台，企业自主建设N个细分行业平台。目前已吸引万达信息、蚂蚁科技、北大研究院等67家数据服务商入驻，上架318个数据产品，形成从数据供给、技术开发到场景应用的完整产业集群。同时与深圳数据交易所、浙江大数据交易中心合作建立宁波专区，上架26个数据产品，完成糖尿病筛查模型首单数据产品交易，服装产业大脑的10个数据产品已在北京国际大数据交易所登记上线。
技术支撑层面，开发4类数据加工工具与59个数据安全监管模型，具备7大数据利用业务支撑能力，实现“原始数据不出域，数据可用不可见”的安全流通目标，为生态可持续发展筑牢技术防线。
二、广甬模式对比：差异背后的逻辑与适配性
广州与宁波的数字化转型路径，本质是基于城市定位、资源禀赋的战略选择。两种模式不存在优劣之分，核心差异体现在多维度层面，适配不同类型的城市发展需求。
从战略定位来看，广州聚焦大湾区数据总枢纽建设，打造数字基础电网，核心功能是构建全域数据流通基础设施，支撑城市全面数字化转型；宁波则以国家可信数据空间试点为抓手，打造产业数字标杆，核心目标是释放特色产业数据价值，形成可复制的产业赋能模式。覆盖范围上，广州追求全域贯通，横跨政务、产业、民生多领域，构建全维度数据支撑体系；宁波则聚焦港航物流、医疗健康、金融科技三大核心产业，避免全面铺开导致的资源分散。
实施路径层面，广州采用“先建底座后扩应用”的逻辑，优先搭建跨域数据共享通道与全域数据基础设施，追求覆盖广度与跨领域联通性；宁波则遵循“先攻场景再建生态”的思路，以高价值场景突破带动数据资源汇聚与生态完善，聚焦应用深度与实际成效。数据规模与核心支撑上，广州已汇聚超368TB政企数据、12.6亿条政务信息，核心支撑为超大城市透明数字电网与跨域数据联通能力；宁波授权公共数据386.7亿条，重点产业数据达17.15TB，核心依托人工智能超算中心的算力支撑与25项全流程运营规范体系。
成效体现上，广州模式的价值集中在城市治理效率提升与跨领域数据协同能力增强，例如通过数字电网建设，实现用户年平均停电时间降至10分钟以内，“穗碳”平台促成绿色金融15亿元；宁波模式的成效则聚焦产业提质降本与数据产品商业化落地，医疗AI辅助诊断覆盖150家基层机构，金融专区累计授信近6429亿元，港航物流效率因数据赋能显著提升。
两种模式差异的深层逻辑，源于城市定位、产业禀赋与资源约束的不同。广州作为超大城市与大湾区核心枢纽，需承担区域数据资源配置、跨域数据流通的核心功能，必须构建全域覆盖的数据基础设施，满足多领域、多层次数字化需求，其转型核心是“支撑性”；宁波作为制造业大市、港口城市，港航物流等三大产业已形成显著规模优势，数据应用需求明确，转型核心是“赋能性”，通过数据要素激活优势产业内生动力。同时，广州具备资金、技术、人才的综合优势，有能力支撑全域性数据基础设施建设；宁波则通过聚焦优势领域，集中有限资源实现重点突破，以“小切口”带动“大变革”。两种模式的成效形成互补，广州解决“数据不通”的共性问题，宁波破解“数据不用”的关键难题，共同构成中国城市数字化转型的完整探索路径。
三、关键洞察（KeyInsight）
1.数字化转型的成功关键是“战略匹配度”而非“模式先进性”
城市数字化转型不存在放之四海而皆准的标准模式，核心在于战略与城市定位、产业禀赋、资源能力的精准匹配。超大城市需聚焦基础设施建设，打造全域数据枢纽，承担区域数据配置功能；中等城市应避免“大而全”的资源浪费，聚焦1-2个优势产业实现纵深突破。宁波的成功本质是“有所为有所不为”的战略定力，其核心经验是“不跟跑、不盲从，基于自身禀赋做特色”，为同类城市提供了差异化转型的核心遵循。
2.数据价值释放的核心是“场景与产业的深度绑定”
数据要素的价值并非源于数据体量本身，而是源于与产业场景的融合深度。宁波模式的关键突破的是，每个数据专区均紧密围绕产业真实需求构建应用场景：医疗专区聚焦“提质降本”解决基层诊疗效率问题，金融专区聚焦“风险管控”破解中小企业融资难题，港航专区聚焦“效率优化”提升港口运营能力。这种“需求导向”的建设逻辑，避免了数据资源闲置浪费，实现“建设即应用，应用即见效”的良性循环，验证了场景是数据价值转化的核心载体。
3.规则先行是数据生态可持续发展的前提
数据作为新型生产要素，流通使用面临安全与合规的双重挑战，“不敢供、不敢用”是制约数据价值释放的核心痛点。宁波通过25项运营规范与敏感数据专项管理办法，为数据流通建立明确的“游戏规则”，覆盖数据采集、使用、流转、收益分配全流程，厘清各参与方权责边界。这一实践表明，数据生态的繁荣不仅需要技术支撑，更需要制度保障，只有构建“安全可信”的流通环境，才能吸引市场主体持续参与，实现数据要素的长效流通。
4.算力与数据的协同是数字化转型的核心底座
宁波人工智能超算中心的300P算力，为三大产业专区提供了核心技术支撑：医疗大模型的训练优化、港航数据的实时分析处理、金融风险的精准建模预测，均依赖强大算力基础设施的保障。这一实践验证了“算力是数据价值的放大器”的核心逻辑，城市数字化转型需构建“数据+算力”的协同支撑体系，避免“重数据采集、轻算力建设”的失衡发展，否则将陷入数据资源无法高效转化的困境。
5.两种模式终将走向“互补融合”的发展格局
广州的全域枢纽模式与宁波的特色深耕模式并非对立关系，而是阶段性与功能性的差异。长期来看，两种模式将呈现“枢纽+专区”的融合趋势：超大城市可在全域数据枢纽的基础上，聚焦本地优势产业打造特色数据专区，实现广度与深度的兼顾；中等城市可通过接入区域数据枢纽，弥补自身数据资源不足的短板，同时深耕特色产业场景，形成差异化竞争力。最终将构建“全国一体化数据市场+区域枢纽+特色专区”的多层次数据要素配置体系，实现两种模式的价值互补。
四、对城市数字化转型的实践启示
宁波可信数据空间的试点实践，为不同规模、不同类型的城市提供了可落地的经验启示，核心可概括为“四个聚焦”。
1.聚焦产业禀赋，明确转型定位
城市在启动数字化转型前，应先系统梳理自身产业优势与资源禀赋，避免“全面铺开、平均用力”。超大城市与区域中心城市，可借鉴广州模式，优先构建全域数据基础设施与跨域数据流通通道，再逐步向特色产业延伸，承担区域数据枢纽功能；中等城市与专业型城市，可直接对标宁波模式，选择1-2个具备核心竞争力的优势产业作为突破口，集中资源打造特色数据专区；县域城市则可聚焦民生服务等细分场景，依托上级城市数据枢纽的资源支撑，实现“小而精”的数字化突破，避免盲目追求规模。
2.聚焦真实需求，攻坚高价值场景
数字化转型应坚决摒弃“重建设、轻应用”的形式主义，以“可量化的成效”为导向选择应用场景。优先锁定能降低运营成本、提升生产效率、优化公共服务的场景，确保转型成果可感知、可衡量；场景建设遵循“小切口、深突破”原则，集中资源攻克一个核心场景后再逐步拓展，避免大而空的规划导致落地困难；建立场景成效评估机制，以实际运营数据（如成本降低比例、效率提升幅度、用户覆盖规模）反哺数据资源的持续汇聚与场景优化。
3.聚焦制度建设，构建可信环境
数据生态的可持续发展离不开完善的制度保障，城市在数字化转型过程中需同步推进规则体系建设。加快制定数据流通、安全管理、收益分配等核心制度规范，明确数据要素流转的基本规则；针对医疗、金融等敏感数据领域，出台专项管理办法，划定数据使用边界，明确各参与方的安全责任；构建数据合规审核机制与安全监管体系，依托技术手段实现数据全流程可追溯，保障数据流通的安全可控，破解“不敢用、不愿用”的痛点。
4.聚焦生态培育，激活市场活力
政府应避免在数字化转型中“大包大揽”，充分发挥市场主体的创新活力与资源优势。采用“政府引导、企业主导”的模式，通过政策扶持、场景开放等方式，吸引数据服务商、技术提供商、应用企业等多元主体参与；构建区域性数据交易市场体系，完善数据产品定价机制，促进数据产品商业化落地与价值变现；建立“算力券”“数据要素X大赛”等激励机制，鼓励市场主体开展数据创新应用开发，形成“政府搭台、企业唱戏”的良性生态。
宁波可信数据空间的试点实践，以“产业聚焦-场景攻坚-生态构建”的三维逻辑，为中国城市数字化转型提供了差异化的可行路径。其核心经验并非刻意规避“大而全”，而是精准锚定自身定位，明确“做什么、怎么做”，以有限资源实现价值最大化。在全国一体化数据市场加速建设的背景下，城市数字化转型的核心命题已从“是否转型”转变为“如何精准转型”。
广州的全域枢纽模式与宁波的特色深耕模式，共同构成中国城市数字化转型的“双轨路径”。两种模式的实践充分表明，数字化转型的成功不在于模式的“宏大”，而在于战略的“精准”与落地的“扎实”。未来，随着全国一体化数据市场的不断完善，两种模式将逐步打破边界、互补融合，共同推动数据要素在全国范围内的优化配置，为经济社会高质量发展注入新动能。
对于数据局政企从业者而言，宁波案例的核心启示在于：城市数字化转型无需追求“面面俱到”，只需找准本地核心优势，集中资源攻克关键难题，就能以“小投入”获得“大成效”。后续工作中，可结合本地实际，借鉴宁波的“聚焦”逻辑，探索兼具差异化与可行性的数字化转型路径，推动数据要素真正赋能产业升级与城市发展。
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