数据要素行业发展如何，关键在于领域内的玩家，是否能承担起推动行业发展的责任。因此，梳理数据要素产业链条，找到一些关键玩家，就显得尤为重要。
为此，在历经数月的时间里，由数据猿内部员工组成的初审小组、核心粉丝群组成的公审团，以及外部行业专家成员组成的终审团，通过直接申报交流、访谈调研、外界咨询评价、匿名访问等交叉验证的层层筛选推荐机制下，最终制作形成了《2025中国数据要素产业图谱1.0版》。该图谱聚焦数据要素全产业链，致力于为业内提供更为专业直观的参考。
逸迅科技凭借多年来在数据智能领域的累积，以及在交通运输行业数据解决方案的深耕，入选《2025中国数据要素产业图谱1.0版》中的交通运输、数据管理/治理两大板块。
01 交通运输方面
交通运输行业作为重要的经济支柱行业，更需要加快科技创新。数据作为驱动经济运行的新质生产要素，打破了传统生产要素的质态。而“数据要素×”能提高全要素生产率，创造新产业新模式，实现对经济发展的倍增效应，最终达到提升产业竞争力和发展生产力的目标。
全新升级的逸迅轨道交通行业解决方案——Metro DataforgeV2.0，作为面向轨交行业全域数据的解决方案，升级后将继续聚焦轨道交通行业的数据问题与挑战，通过全新的“3+2+2+N”的架构打造轨交行业全栈数据服务能力，即3个自研数智平台产品提供支撑能力、2个轨交行业数智产品应用能力、2个轨交行业数据咨询与实施的服务能力，支持与赋能轨交N个业务部门，助力轨交行业客户数智化转型升级。
此次升级也全新推出三款专注于轨交行业的自研产品：
•基于城轨指标体系的逸迅轨交驾驶舱Metro BI：提供各专业等辅助分析场景，全量指标的ChatBI功能；
•基于行业LLM的逸迅轨交智能助手Metro Copilot：提供核心知识检索、日常方案文档辅助编辑等智能体应用；
•聚焦轨道交通垂直行业的逸迅轨道交通智能体平台XAgent：覆盖包含车辆运维、信号运维等七大核心领域，整合大量行业标准文档和专业知识资源，快速实现查找与学的个性化管理平台。
【典型客户】
某一线城市轨道交通设备发展有限公司、某一线城市地铁集团有限公司技术中心、某省轨道交通系统工程有限公司、某一线城市地铁维护保障有限公司、江苏某城市运维车辆设备有限公司、某北方城市2号线地铁业主
【典型案例】
以某北方城市地铁2号线的轨道交通线网控制及应急救援指挥中心项目为例，该中心因为专业设备多且繁杂，数据统一管理难度大。安全来源于设备的高可靠性。因此需要专业维修人员对相关的机电设备进行定期巡检。但随着客流量和规模不断扩大，在日常的检修场景中，具有丰富经验的专业维修人员严重不足，很难满足对设备的有效维护。对应应急救援抢修场景，传统方式存在设备评估精确性差，故障定位时间久，修复效率较低等痛点。
针对客户需求，逸迅制定了从底层数据治理到上层应用的“1+3”智能运维IT系统，“1”为智能运维平台，“3”为监测中心、告警中心和分析中心三个应用中心。通过这一架构，企业实现了设备设施的跨专业数据统一采集、动态整合共享，根据设备健康度情况进行自动化监测和预警。而在故障的紧急场景下，数据管理系统能够帮助维修人员从海量关联性数据中精准定位故障原因，并生成针对性的智能维修方案，辅助维修人员快速“清障”。
02 数据管理/治理方面
随着数字化转型深入，企业愈发认识到数据价值的释放，需要从组织、制度、标准、工具及技术等多个维度协同发力，提升数据管理水平，才能实现数据赋能业务。
逸迅数据管理解决方案通过为企业和政府提供兼具诊断规划、产品导入和应用落地的“三位一体”数据管理解决方案，提升数据管理能力，实现数据赋能。在产品诊断规划阶段，依据DCMM数据管理成熟度模型为客户提供全面对标诊断，评估企业数据管理能力成熟度，并以行业领先实践企业为参考，帮助企业发现数据管理问题和能力短板。在产品导入阶段，逸迅科技完善的数据管理产品栈可满足企业水平或垂直建设数据管理平台需求，并融合知识图谱、NLP、机器学习、大模型等AI能力，为用户实现智能、高效的数据治理。在项目落地上，逸迅科技一体化组织管理及运营能力，能快速反馈企业需求，缩短项目周期。逸迅数据管理解决方案已在电力、轨交、金融、制造等多个行业项目成功落地。
【典型客户】
某头部矿业集团、某国有电力企业、国网某省电力公司、某信托公司、某钢铁行业装备智能科技公司、某航空公司、某头部汽车制造企业等
【典型案例】
以某国有电力企业为例，拥有如下客户痛点：缺乏统一的数据平台化管理，导致数据使用有滞后和延时；过去的烟囱式系统建设，导致资源使用重复和浪费；数据质量层次不齐，数据价值得不到释放。
按照DCMM量化管理级的要求，逸迅科技通过分析该电力公司的数据管理问题，理清数据管理需求，规划了项目实施方案，决定通过“标准产品+定制开发+应用落地”的服务体系来推动产品的有效落地应用。
建设完成后的该电力公司数据资产管理平台，主要实现如下功能：
1.数据资产管理平台的建设过程中，对标国家标准DCMM《数据管理能力成熟度评估模型》8个能力域，28个能力项的相关要求，理清平台建设的目标及方向。
2. 根据数据资产管理平台的核心目标，结合该电力公司数据资产管理的业务实际，平台的功能设计及实现深度对标DCMM各能力项第三等级——稳健级要求，为后续该电力公司的数据治理评估工作夯实基础。
