在数字经济加快发展、新型工业化持续推进的背景下，制造业数据作为新型生产要素的重要性日益凸显。
政府工作报告提出实施相关行动、以算力与数据赋能工业化，并强调推动各行业合规开放数据、建设重点领域数据流通平台。
如何让沉淀在企业生产、管理与供应链环节的海量数据更好转化为现实生产力，成为产业转型升级中的关键课题。
问题层面，当前不少制造企业对数据价值的认识与实际运用之间仍存在明显落差。
突出表现为“家底不清、管理粗放”：一方面，企业缺少系统性盘点与统一口径的数据目录，数据散落在不同系统与部门，重复采集、孤岛分割较为常见；另一方面，数据标准不一致、质量参差不齐，导致数据难以被高效调用，更难以形成可核验、可计量的资产形态。
与此同时，确权、估值、登记、入表等关键环节在地方层面的可操作路径不足，企业在合规边界、技术方案、成本投入与收益预期上普遍“摸不着门道”。
在流通环节，交易平台与专业服务供给相对薄弱、安全顾虑较多，使得数据要素呈现“有货难市”的现实困境。
原因层面，制造业数据资产化是一项跨领域、跨部门的系统工程，既涉及产业治理，也涉及财务会计、数据安全、技术标准与市场规则。
其难点不在于数据是否存在，而在于数据能否被规范治理、能否被可信共享、能否被市场定价。
部分企业仍将数据视为“附属产物”，在投入上更偏向设备与产线改造，对数据治理、数据质量提升、数据合规流通等基础环节投入不足。
与此同时，地方层面缺少可供参照的流程规范与试点样板，社会化专业服务体系尚未成熟，导致企业即便有意愿也难以形成闭环实践。
加之工业数据往往涉及工艺参数、供应链信息和商业秘密，一旦缺乏可信共享机制与安全合规保障，企业对外流通意愿自然偏谨慎。
影响层面，数据资产化推进缓慢，直接制约制造业数字化转型的深度与质量。
数据不能被系统治理，就难以支撑更精细的质量追溯、能耗优化、设备预测性维护等应用，企业管理水平与生产效率提升空间被压缩；数据不能被合规流通，就难以在供应链协同、产业链上下游联动中形成规模效应，区域产业生态的协同效率也难以跃升。
更重要的是，缺少可度量的资产形态与可验证的价值评估，将使金融机构难以开展基于数据的授信创新，进一步影响企业融资便利度与创新投入能力，制约新动能培育。
对策层面，代表建议以“夯基础、探路径、活市场、强支撑”协同发力，推动数据从资源走向资产、从沉淀走向流通。
一是夯实基础管理，摸清数据底数。
可由相关部门牵头，结合行业特点开展数据资源普查与目录图谱建设，推动企业建立覆盖采集、存储、治理、使用的管理制度；同步研究制定制造业数据分类分级操作指南，明确不同类别数据的管理要求与合规边界，为企业提供可执行、可检查的依据。
二是开展先行试点，打通关键流程。
在条件成熟的龙头企业中遴选若干试点，围绕确权、评估、登记等环节形成可复制的流程模板；联合专业机构探索符合制造业特点的数据价值评估模型，并紧密对接相关会计规范与政策进展，指导试点企业稳妥推进数据资源入表等探索，以实践形成“路线图”。
三是培育市场生态，推动合规流通。
积极对接省级相关平台与机构，结合烟台产业特色打造面向海洋制造、绿色化工供应链等方向的专业化场景专区；同步培育本地数据治理、合规审计、资产评估、技术服务等专业机构，完善从“数据治理—安全可信—交易撮合—价值兑现”的服务链条。
可探索利用隐私保护计算等技术建设可信共享机制，在供应链协同、质量追溯等场景先行试点，以“可用不可见、可控可计量”的方式降低安全顾虑。
四是强化政策与金融支撑，形成激励合力。
引导金融机构探索与数据资产相关的授信工具与产品，完善风险识别与处置机制；研究制定针对先行试点企业与服务机构的激励政策，必要时通过产业基金等方式支持关键平台建设与示范应用。
同时加强复合型人才培养与引进，提升企业、机构与社会对数据要素价值实现路径的理解与操作能力。
前景层面，随着数据基础制度不断完善、合规流通机制逐步健全，制造业数据资产化有望从“探索期”进入“规模化应用期”。
对烟台而言，制造业体系较为完备、产业数据沉淀丰富，若能率先形成一批可复制的试点经验，完善本地交易与服务生态，将有助于把数据这一“潜在变量”转化为“现实增量”，进而支撑制造业在高端化、智能化、绿色化方向上取得更大突破，并带动产业链上下游协同创新与效率提升。
当数据成为新时代的"工业原油"，如何构建高效、安全的要素市场化体系，考验着城市治理者的智慧。
烟台此番探索不仅关乎本地产业转型，更是对全国制造业数字化转型深水区改革的有益尝试。
在数据产权分置、价值释放等关键领域取得突破，或将重塑中国制造的核心竞争力版图。