在數字經濟時代，數據已成為關鍵生產要素，而人工智能基礎資源與技術平臺作為核心引擎，正深刻重塑價值創造的方式。數據要素通過與AI平臺深度融合，主要展現出三種核心價值創造模式：賦能產業優化、驅動產品創新與構建生態系統。

賦能產業優化模式，即通過AI平臺對海量數據進行智能分析與處理，顯著提升傳統行業的運營效率與決策精度。例如，在智能制造領域，平臺整合生產線上實時傳感器數據、供應鏈信息與市場需求，利用機器學習算法優化排產計劃、預測設備故障，從而實現降本增效。在智慧農業中，衛星遙感、氣象與土壤數據經AI平臺分析，可提供精準灌溉、施肥建議，提升資源利用率。該模式的核心在于將數據洞察轉化為可執行的優化策略，直接作用于現有業務流程。

驅動產品創新模式，聚焦于利用數據與AI能力催生全新的產品、服務或用戶體驗。AI基礎平臺（如開源框架、預訓練模型、算力服務）大幅降低了開發門檻，使企業能夠基于特定場景數據訓練定制化模型。例如，醫療健康公司借助醫學影像與臨床數據，開發AI輔助診斷工具；金融科技企業利用交易與行為數據，創新智能投顧或風險定價產品。此模式不僅創造了新的市場價值，更推動了產業向智能化、個性化服務升級。

構建生態系統模式，是指以AI平臺為樞紐，促進跨組織、跨領域的數據共享與協作，形成開放的價值網絡。平臺通過提供數據標注工具、模型市場、協同開發環境等，連接數據提供方、算法開發者、應用廠商及終端用戶。例如，自動駕駛領域，高精地圖、道路測試數據與仿真平臺結合，加速了車企、技術公司與監管機構的協同創新。該模式通過釋放數據的外部性，激發了網絡效應，使價值在生態參與方之間流動與放大。

數據要素通過AI基礎資源與技術平臺實現價值轉化，已從單點優化走向系統創新。隨著數據治理體系的完善與AI技術的普及，這三種模式將進一步融合深化，為經濟社會高質量發展注入更強大的智能動力。